JPEG2000感兴趣区域编码的新方法

对于感兴趣区域编码一直是图像压缩的热点之一。结合新一代静止图像压缩标准JPEG2000,介绍了JPEG2000中两种经典的ROI压缩算法：最大化位移法和一般位移法,分析了这两种方法的实现原理和优缺点,提出了一种新的JPEG2000感兴趣区域编码方法。该方法利用JPEG2000中“失真可伸缩性”的特点,对于感兴趣区域和背景区域给定的目标质量,在质量层上根据给定的目标质量对包进行丢弃处理以达到压缩的目的,没有经典ROI（Region Of Interest）压缩方法的移位处理,所以压缩效率略好于经典压缩方法,压缩时间小于经典ROI方法所需的时间。实验结果表明,在相同的压缩比特率下,压缩效果和压缩时间优于JPEG2000中经典的压缩方法     

基于Adaboost的人脸感兴趣区域编码

在分析JPEG2000标准感兴趣区域（Region of Interest-ROI）编码的基础上,提出一种结合AdaBoost算法的自动人脸感兴趣区域编码方法。该方法通过AdaBoost算法检测定位图像中的人脸区域,动态生成感兴趣区域掩膜,然后采用JPEG2000中最大位移法（MaxshiR）进行感兴趣区域编码。实验仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

一种基于优先级的多个感兴趣区域图像编码方法

JPEG2000采用感兴趣区域编码能够实现一幅图像的多种质量压缩。针对以往提供的各种方法都对一个感兴趣区域进行编码的缺点,提出了实现多个感兴趣区域的无损压缩的方法。其主要特点是利用优先级的方法重新排列编码数据流中的包,通过优先级排列可以区分ROI和背景区域在每个分解级中的相对重要性,而且在同一幅图像中有多个感兴趣区域的时候,它能够提供多个优先级,能够很好的实现多个感兴趣区域无损压缩的图像编码。     

基于JPEG2000感兴趣区域自适应水印算法

提出一个基于JPEG2000感兴趣区域(ROI)的自适应水印算法。该算法结合了感兴趣区域的编码特点及HVS特性,在量化的ROI区域中筛选高频系数实现水印嵌入,使嵌入图保持良好的视觉效果,也使嵌入的水印信息在经历了JPEG2000压缩后仍具有较强的鲁棒性。     

基于JPEG2000的医学图像感兴趣区编码与渐进传输

针对JPEG2000标准使用的两种感兴趣编码方法,最大位移法和一般位移法对医学图像处理的不足,采用了一种分步提升方法,以完成医学图像感兴趣区域编码,以及图像中病灶区域和非病灶区域图像质量的自由调整。并根据率失真优化策略组织压缩码流,实现医学图像的感兴趣区域编码与渐进传输。实验结果表明,该方法可在低码率下实现感兴趣区域的高保真度压缩,有效提高图像压缩和传输的效率。     

基于ROI的压缩域多谱段遥感图像的检索

根据JPEG2000对感兴趣区域优先编码,以及感兴趣区域的形状可随意选取的特点,提出了一种在JPEG2000压缩码流不完全解码的情况下,实现多谱段遥感图像感兴趣目标的检索方法,该方法利用了遥感图像的性质,根据例子图像的谱特征对感兴趣区域的内容进行分析,并设计了一套相似性度量的方法。实验结果表明,此方法有较理想的图像检索效果和很高的检索效率,解决了应用上对实时性的高要求与遥感图像库数据海量性之间的矛盾。     

JPEG2000中感兴趣区域的编码

JPEG2000不仅比现有的标准例如JPEG有更好的客观图像质量，而且提供了很多新的特性和功能。可以对感兴趣区域进行最高质量的压缩或者无损压缩就是一个非常重要的功能，而现有标准不能有效实现或根本无法实现。文章从JPEG2000的算法原理开始，对如何进行感兴趣区域编码进行了阐述，并且给出了实验结果。     

基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩

提出了一种基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩方法.该方法对在人为选定医学图像的感兴趣区域采用无损的JPEG2000压缩,而对其他图像区域则采用高压缩比的JPEG压缩,从而较好地解决了医学图像的高压缩比和高质量之间的矛盾.通过对一副人脑MRI医学图像的压缩实验,得到了压缩比12:1,并且病灶区图像信息完整的压缩图像.     

一种基于人眼视觉特性的小波图像压缩模型

如何将人眼视觉特性结合到压缩编码技术中,以去除图像中的视觉冗余,是当前数字图像压缩领域中的热点问题。根据人眼的视觉选择特性以及JPEG2000感兴趣区域编码思想,并考虑到JPEG2000所采用的两种感兴趣区域编码方法的局限性,提出了实用的基于人眼眼视觉特性的小波图像压缩模型。并通过试验验证了该模型的性能,试验结果表面由该模型方法得到的重建图像的感兴趣区域质量较好,并且感兴趣区域的边缘部分更加清晰。     

精确码率控制JPEG2000感兴趣区域编码

提出一种能精确控制各编码层码率的JPEG2000感兴趣区域编码算法,对整个图像进行统一的JPEG2000编码,分别统计背景、感兴趣区域各自分配到的比特数。利用率失真函数的凸函数特性,在总码率恒定的条件下调整上述两区域分配的比特数,使得感兴趣区域获得优于背景区域的编码质量。该算法中感兴趣区域及其优先级均可动态改变,生成码流与标准完全兼容。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

一种基于EBCOT的感兴趣区图像编码算法

优化截断嵌入式编码(Embedded block coding with optimized truncation, EBCOT)是JPEG 2000的核心, EBCOT所采用的基于码块的率失真优化方式为实现图像感兴趣区(Region of interest, ROI)编码提供了良好的基础. 本文分析了其中具有代表性的隐式ROI 编码算法, 并提出了一种改进方法. 通过构造加权函数, 合理地为ROI码块分配权重, 在保证ROI信息被优先编码的同时, 降低ROI码块中背景区域小波系数的影响, 提高了重建图像ROI的质量. 实验结果表明, 算法在低码率下重建图像ROI质量提高明显, 在高码率下也能够很好兼顾重建图像背景区域的质量.     

一种基于JPEG2000的医学图像感兴趣区域编码技术

感兴趣区域编码是静态图像压缩标准JPEG2000支持的一种非常重要的功能,该标准提供了两种感兴趣区域编码的方法,这两种方法用于医学图像的处理却存在不同的不足之处。该文结合这两种编码方法各自的优点,提出了一种分步位移的处理方法,该方法不仅支持多个感兴趣区域的编码,而且还能自由调整感兴趣区与背景区图像的压缩质量。实验结果表明,医学图像的压缩性能得到了明显的改善。     

基于SPIHT算法的改进ROI图像编码

将分层树集合划分算法(Set Partitioning in Hierarchcal Trees, SPIHT)引入到感兴趣区域(Region of Interest, ROI)编码中。对前n个高比特平面进行编码时,将ROI区域与背景无区分进行编码。对n个高比特平面之后的平面进行编码时,将背景区域进行清零操作,ROI区域继续用SPIHT算法进行编码。此算法的优点：位平面数减少;整个图像的基本信息能够优先被恢复出来。在解码端,依靠原有的SPIHT解码程序就可以将其解码出来。可用于现有的SPIHT算法应用中,并且能够很好地恢复感兴趣的图像。     

Automatically-Determined Region of Interest in JPEG 2000

This work presents an automatically-determined region of interest (ROI) scheme embedded in JPEG 2000. The proposed scheme analyzes the image content and then determines the probable ROI masks by examining the significant states of high-frequency subbands generated from embedded block coding with optimized truncation (EBCOT). Additionally, probable ROI masks are constructed in all bit planes of subbands by categorizing sub-blocks as either interesting or uninteresting, smoothing subblocks of interest, and grouping these subblocks based on an or no initial point. The rate-distortion (RD) pairs corresponding to all probable ROI masks are then estimated from the RD distribution during the Tier-2 coding process of EBCOT. Based on these estimations, the Lagrangian multiplier method is employed in the RD function to obtain the optimized ROI mask from the probable masks by minimizing the distortion of the ROI-encoded image at a given bit-rate constraint. ROI-encoded images obtained using the proposed scheme outperform ROI-encoded images obtained via the conventional schemes using fixed-square and object-segmentation masks, as judged by subjective visual perception and objective measurement in terms of peak signal-to-noise ratio. Particularly, the proposed scheme can easily adapt the ROI region with varied sizes and shapes according to the bit-rate constraint whereas the conventional schemes only adopt the fixed-square region and fixed segmented objects. Furthermore, when the proposed scheme is applied to motion JPEG 2000 for video compression, the centroid of the ROI mask in the previous frame can be used as an initial point for merging the subblocks of interest in the current frame to track the ROI masks in a video sequence. Therefore, the proposed scheme can easily be employed to improve the perceptual and objective performance in the ROI coding associated with JPEG 2000 and motion JPEG 2000.     

多码率JPEG2000的感兴趣区域编码

提出了一种支持多个JPEG2000感兴趣区域(ROI)编码的算法，利用JPEG2000率失真函数为凸函数的特性，在每层对ROI和背景(BG)分配不同的码率，对应不同的截止门限，最终生成的包将不同截止门限的码块流连接在一起。该方法支持动态定义多优先级ROI，生成码流与标准完全兼容。     

率失真优化和系数移位结合的ROI编码方法

感兴趣区域图像编码技术是数字图像压缩编码领域的研究热点。文中提出了一种基于JPEG2000标准的率失真斜率优化和系数移位相结合的感兴趣编码改进方法,它结合了两者编码方式的优势,并在率失真斜率优化算法中充分考虑到ROI区域的比例并影响率失真函数的加权值。该方法提高了图像编码的信噪比,支持多个感兴趣区域,并且ROI的形状不受限制。实验证明：该方法不仅在低码率条件下提高了感兴趣区域的信噪比,在高码率下整幅图像的信噪比也得到了改善。