基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

VDR图像自适应压缩算法的研究*

针对船载航行数据记录仪（VDR）中对雷达图像压缩的要求,分析图像的灰度丰富度、平滑度特征,建立了图像灰度丰富度、压缩比和压缩质量的关系及平滑度、压缩比和压缩质量之间的数学模型。提出以图像的灰度丰富度指标来自适应选择ZIP压缩或JPEG压缩算法以便获得最优的基本算法,并提出以图像的灰度平滑度来自适应确定JPEG压缩算法的压缩质量参数以便获得恒定的压缩比,实现了VDR图像的自适应优化压缩。     

车载通信系统中JPEG压缩算法的量化表改进

为使车载通信平台中图像数据实时传输,需要对图像进行压缩;图像压缩算法的设计需要综合考虑压缩比、图像质量及处理时间等因素;文章在研究JPEG压缩标准的基础上,针对车载通信系统硬件平台限制及系统对图像质量的要求,设计了一种量化表构造算法,对JPEG标准推荐量化表进行改进;采用改进后的量化表对原始图像进行压缩,压缩图像在满足系统中DM642片上EDMA一次传输能力限制的条件下,峰值信噪比显著提高,满足车载通信系统要求。     

基于JPEG的固定背景视频压缩算法研究

为了对固定背景视频进行压缩并获得较高的压缩比,在JPEG静止图像压缩标准的基础上提出了一种新的应用于固定背景视频压缩的算法.对第一帧图像进行JPEG格式的压缩并保存量化后的离散余弦变换系数,对第一帧后的每一帧图像,在进行离散余弦变换和量化后,先同存储器内的第一帧图像的离散余弦变换系数进行异或运算再进行熵编码.通过使用该算法和H.264视频压缩标准对同一段固定背景视频进行压缩并比较压缩后的数据量,表明了该算法具有较高的压缩比.     

基于DSP的JPEG图像压缩编码的实现

针对JPEG压缩编码在各种嵌入式系统中的广泛应用,提出基于通用DSP,采用软件方法实现图像JPEG压缩编码的方法;文中首先给出了JPEG基本顺序过程的算法实现流程,同时重点研究了该方法中FDCT变换的快速算法和Huffman编码的代码实现;最后给出了彩色原始图像由不同的量化表得出的实验结果,并给出实验评价,实验结果表明这种方法有效地减小了图片存储所需空间,提高了系统的实时性和应用价值。     

图像自适应分块的压缩感知采样算法

目的 在图像压缩感知过程中,不管是整体采样还是固定分块采样,都不能充分利用图像的稀疏性,存在采样率与图像重构质量的矛盾。提出了一种基于图像纹理变化的自适应分块感知采样算法ABCS(adaptive block compressed sensing),再结合JPEG量化思想,在不降低图像重构质量的前提下降低采样率,更大地提高压缩比。方法 首先进行图像预分块,计算分析各块纹理复杂度,当图像块纹理复杂度低于相应阈值,选择最佳采样率对各块观测采样,当图像块纹理复杂度高于相应阈值,需再分块,重复上述步骤,达到最小16×16块时停止分块。当最小块的纹理复杂度高于最大阈值采用JPEG量化编码,其他块选择匹配的采样率,以压缩感知方式压缩。结果 ABCS算法与典型的压缩感知重构算法结合并与其原始算法比较,在相近采样率条件下,图像重构质量提高明显,尤其在低采样率下性能更佳,如20%采样率下重构图像PSNR值达到30 dB左右。结论 提出的自适应的分块采样充分利用图像的稀疏分布,提高压缩感知的效率;高复杂纹理块采用JPEG编码处理,避免了重构质量差的缺点,同时减少了重构时间。     

基于Mandelbrot集和Logistic映射的分形图像压缩编码

改变传统的一幅图像对应一个压缩字典、一幅图像固定一张量化表的分形图像压缩方法,提出基于M集和Logistic映射的分形图像压缩编码算法.采用函数f(z)=z2 c,生成M集曲线,使用Logistic混沌映射生成的量化表量化M集曲线,生成图像块,构成丰富的压缩字典.编码时将量化后的M集图像块与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,然后对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.该算法生成了丰富的压缩字典,解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高.     

一种改进的JPEG算法研究

图像压缩技术是视频信息存储和传输的关键技术之一,本文首先分析了标准JPEG算法的过程和不足,理论上讨论了切匹雪夫(HEBYCHEV)算法较DCT变换的优越性,并且引入自适应量化算法对标准JPEG的量化表加以重构,通过微机仿真表明在相同压缩比的条件下较标准JPEG的恢复图像信噪比有所提高,同时恢复图像的质量也有改进,这种方法有一定的价值和实用性。     

基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测

传统JPEG篡改图像盲检测算法采用不同质量因子对待测图像进行尝试性再压缩.为了缩短检测时间,减少计算量,提出一种基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测有效算法.首先通过DCT系数直方图估计出篡改图像某一部分量化表,然后通过计算小块DCT系数中分别是对应量化步长整数倍的个数进一步判定该小块是否属于篡改区域.实验结果表明,提出的量化步长估计算法复杂度小,正确率高;检测算法能准确检测出copy-move和合成类图像篡改.此外,改进方法不仅对标准量化表压缩的JPEG篡改图像具有非常好的检测结果,而且对非标准量化表压缩的JPEG篡改图像检测也有效.     

稳定背景图像压缩算法研究

图像压缩标准JPEG综合运用了多种变换和编码技术 ,具有很高的压缩比 ,编码及解码的算法复杂度适当 ,可以在短时间内压缩或重建图像。在JPEG算法的基础上 ,首次提出了一种针对稳定背景的图像压缩 ,对算法中的霍夫曼编码部分进行了优化 ,在不降低图像质量和不增加运算量的条件下 ,将压缩比提高 1 0 %～ 2 0 %。