基于小波变换图像压缩方法研究

本文介绍了MPEG、JPEG、H．261的压缩算法缺陷，提出了小波变换图像压缩技术，并阐述了其工作原理、核心技术和应用前景。     

一种基于小波系数零树的游程编码方法

针对零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点,提出一一种有效的零游程的编码方案,主要包括：采用变长零游程,游程编码与零树编码统一进行,一次完成。实验表明,图像经该游程编码后压缩比得到了很大的提高。     

基于小波变换的图像编码研究

图像压缩编码技术是现代多媒体及通信领域中的关键技术之一,小波分析作为一种新的信号分析工具,因其对非平稳信号进行时频多分辨率分析的强大能力而在图像压缩领域中得到了广泛的应用.研究了小波变换在图像压缩中的应用,在得到图像的小波变换系数的基础上,对图像小波变换系数应用了一种多阈值量化方法并将其实现.根据图像小波系数量化结果,提出了幅值平均化方法和一种游程编码的改进方法,以对量化后的系数进行进一步的压缩,在图像的压缩比和重建图像的质量上获得了较为满意的结果.     

易于硬件实现的无链表小波零树编码算法

提出了一种低存储量、高压缩性能的基于快速提升小波变换的无链表是小零树编码算法（LMZC）。该算法采用了最小零树结构以及一种不同于LZC算法的扫描顺序和标志衅表示。实验结果表明LMZC在性能上比LZC高约0.5dB以上，和SPIHT算法比具有相同的压缩性能但更易于硬件实现。     

小波变换在图像压缩中的应用

为了探讨基于小波变换的图像压缩方法,结合SPIHT算法,提出了图像压缩编码方案,该方案不仅能有效地控制计算量,满足实时处理的需求,而且可以方便地实现子频带编码.通过为典型的512×512×8的灰度图像进行仿真,结果表明,压缩后得到图像峰值信噪比为32.14 dB.     

小波变换在基于视觉特性图像压缩中的应用

对小波变换在基于视觉特性图像压缩中的应用进行研究与探讨.通过一个功能完善的图像压缩软件介绍小波变换与零树编码应用于图像压缩的具体实现,并进一步提出编码算法的改进方案,利用该软件验证作者提出的改进方案的可行性.     

快速图像小波分解和零树编码优化方案

在图象小波分解方面,引用了区间插值法（ＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｎｇＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ）和自举法（ＬｉｆｔｉｎｇＳｃｈｅｎｍｅ）这两种快速波波分解与重构地,实验证明它们比一般所说的小波快速算法,即发解算法（ＦＷＴ）还快,尤其是自举法,和乎快了近一倍,零树编码方法是目前国际上最先进的方法之一,就此方法提出了几点优化方案。最后,对零树量化编码后产生的比特流,用了自适应算术编码耿进一步提高压缩     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合分形编码和小波编码的优点，提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为，将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码，剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明，该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应，与传统的分形编码相比，大大节约了编码时间，说明该算法具有一定合理性与优越性。     

基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

Lifting Scheme Based SPIHT Still Image Coding

In order to eliminate float-point operations for fast wavelet transform, an integer D9/7 biorthogonal reversiblewavelet transform was accomplished by lifting scheme. The lifting scheme based wavelet transform can be finished byaddition and shift simply.It improved the quality of reconstructive image and greatly reduced the computational     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论 ,综述了小波变换在图像编码压缩中的应用 ,展望了今后的研究方向     

一种改进的零树图像压缩算法

小波变换是一种崭新的时-频分析工具.作为一种优秀的编码算法,EZW(嵌入式零树编码)使小波分析在图像压缩中得以广泛应用.本文结合人眼的视觉特性和零树编码的特点,提出了一个改进的零树编码算法.该算法可以减小空间的相关性,提高EZW的效率.     

基于提升小波变换的图像认证数字水印

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好.该文提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,利用低频部分系数来生成水印,基于密钥来选取高频部分的小波系数,并根据小波系数的奇偶性嵌入水印.在水印提...     

基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

小波变换图像编码中的逆量化技术研究

量化和逆量化是图像编码中重要的步骤．在现行被大多数图像编码技术如JPEG、EZW、JPEG2000所采用的均匀量化方案中,逆量化值一般取每个量化区间的中点值．然而,因为小波系数的不均匀分布,中点值可能不是最佳值．在本文中,一种自适应选择逆量化值算法被提出来,从而改进基于小波的图像解码质量．实验表明我们的算法简单和有效．     

基于提升小波和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于提升小波变换的彩色图像融合算法.首先阐述提升小波变换的基本原理,然后根据人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q 色彩分量采用改进的混沌序列来代替融合参数融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回到 RGB颜色空间,在该图像融合方法的基础上,给出了针对相同大小图像的数字图像隐藏的方法,在图像融合过程中,用改进的混沌序列来代替融合参数,使得该方法具有很好的安全性.实验表明,该方法具有较好的效率和安全性.     

基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

基于提升格式小波变换和Snake模型的红外目标边缘增强与分割算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,将提升格式小波变换和Snake模型相结合,提出了一种红外图像边缘增强与分割算法。该算法先采用提升格式小波变换对原图像进行增强,以提升图像中目标与背景的对比度;而后再利用Snake模型对目标的边缘进行提取,最终实现目标的边缘分割。实验结果验证了这种算法可有效地对红外图像的对比度进行提升,从而提取出更为精确的目标边缘。