基于提升小波变换域运动估计的序列图像压缩方法

提出了一种基于小波域运动估计的序列图像压缩编码算法，针对图像经小波分解后生成的子带图像所特有的多分辨率特性，引入了多分辨率运动估计方法，在一定程度上解决了传统的基于空域运动估计而采用全搜索法时存在的搜索范围大、搜索运算量大等问题。此外，本算法采用基于提升格式的第二代整数小波变换进行图像分解，具有运算筒单、节约内存、便于硬件实现等优点。     

嵌入式零树小波编码的细胞图像无损压缩研究

探讨了各种整数小波变换应用于骨髓细胞图像无损压缩时的能量特征分布和子带零系数比例分布等，来选取适合骨髓细胞图像的变换形式．实验结果表明，CDF（4，2）整数小波变换对骨髓细胞图像具有较优良的性能．在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时，基于骨髓细胞图像的特点，提出了新的闻值选取方案．实验结果表明，新的选取方案能够有效地增加零树的数目，从而提高骨髓细胞图像的压缩效率．     

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．     

一种基于相关性预测的小波图像编码

一幅图像经小波变换后，不同子带的变换系数之间有着一定的相关性。为了更好地利用这个特点，提出了一种新的图像压缩算法。该方法通过对高频子带的系数变换重排，将每个子带内的重要系数尽可能地集中到相应子带的特定区域。然后采用子带间重要系数预测的方法，对小波变化系数进行编码。实验结果表明，通过子带内的系数重排，在几乎不影响压缩时间的情况下，较大地提高了图像的压缩率。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

基于纠错编码的空频域结合的多功能水印研究

该文提出一种基于汉明码编码,利用空频域结合的多功能图像水印算法.算法首先对载体图像进行离散小波变换,将鲁棒性水印嵌入到低频子带的对角线子带中;然后利用图像的位平面与鲁棒水印进行汉明码编码,将生成的校验码嵌入图像的最低有效位,实现脆弱水印的嵌入.实验仿真结果表明,该算法中的鲁棒水印对一些常见攻击具有较好的抗攻击性,脆弱水印具有较好的敏感性,能较好地实现图像的篡改定位和修复.     

一种快速零树编码的小波图像压缩算法

研究了一种新的小波变换零树编码方法,通过定义多级零树根和使用编码信息表和最优量化的方法,对不同方向的小波子带系数采用不同大小的门限和量化码书。充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性,取得了很好的压缩效果,对小波系数只作一次零树编码,大大节约了编码时间。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第m级图像的分类信息传递给第m-1级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

小波变换在遥感图像薄云处理中的应用分析

云雾是遥感图像获取与应用时的常见噪声。因小波变换具有较好的时频分析特性,被广泛地应用于遥感图像的去云处理中。随着小波分析理论与技术的发展,出现了许多种形式小波变换,从云雾图像的频域特性出发,利用不同的小波变换方法对遥感图像进行了去云实验。结果表明,能完成整数到整数变换的提升小波更适用于遥感图像的去云处理。     

一种基于整数小波和SPHIT 算法的静态图像编码方法

自1993 年Shapiro 提出了EZW 编码后, 小波图像编码得到了快速发展.整数小波变换不仅 使信息无损表示, 而且减少了运算时间, 使算法更易于软硬件实现.为了能够快速访问影像数据并 保证图像的高清晰度, 笔者在SPHIT 算法的基础上, 结合使用5/3 整数小波变换并改进了SPHIT 算法的一些不足, 提出了一种可行且高效的图像编码方法, 主要思路是保留LL 子带, 对高频部分 采用类似于零树小波中的Z 字型扫描方法, 依照非线性最优的原理, 通过3 个存储数组完成了由原 SPHI T 算法中的3 个队列反复迭代完成的图像位小波系数的嵌入式码流.实验结果表明:该方法 不仅减少了复杂度和占用的内存量, 而且易于硬件实现.     

一种基于小波变换的医学图像数据的高效编码方法

研究医学图像数据的一种高效编码方法.针对图像信号的不同局部特征信息,通过小波构造方法中的二维小波变换实现对图像的编码与压缩,从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的数据信息的目的.     

一种新的小波零树量化编码方法

利用EZW进行图像数据压缩一般的步骤是：小波变换;零树量化编码;熵编码。为了提高压缩比和编码效率,本文提出了一种非常有效的编码方案。主要是：利用零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点,将熵编码与零树编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。实验表明,图像经该方法编码后压缩比得到了提高。     

基于方向小波变换和再生核滤波器的多描述图像编码

为解决目前多描述图像编码效率不高的问题,提出了一种新的多描述图像编码方法,该方法利用方向小波变换有效地去除了小波频域的冗余信息;同时提出一种新的图像插值方法,当解码端丢失一个描述时,利用所提出的方法可插值出丢失的描述.实验结果表明:所提出的算法在保持较高压缩率的前提下,具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上与传统的多描述图像编码相比可以得到更好的重建图像质量.     

基于活动性度量的小波变换系数的符号预测

对基于小波变换的图像压缩算法的符号编码进行了分析, 针对小波变换后系数符号呈等概分布不利于压缩的问题, 提出了一种使用图像活动性度量的符号预测算法. 实验表明, 符号预测误差信号的概率分布具有不均匀性, 可以提高符号压缩的效率.     

基于小波域的分形图像压缩

对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似,研究了基于小波域的分形图像压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。     

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。     

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     

改进的高效EZW遥感图像压缩方法研究

利用经过小波变换后的图像数据的能量大部分聚集在低频子带这一特点,针对小卫星星载计算机处理能力有限的客观情况,提出一种将预测编码和EZW编码相结合的图像压缩编码方法。通过有限的扫描次数,提取高频系数的重要系数。同时结合预测编码的方案,实现对低频系数几乎无损的压缩。实验证明,该方法能够使遥感图像的压缩同时具有较快的压缩速度和较好的压缩效果。     

基于改进的小波分形四叉树医学图像编码

将改进的小波Mallat算法运用到小波分形四叉树算法中。对医学图像进行改进的小波Mallat分解，对最高级分解的四个子带图像进行无失真编码，剩下的子带图像进行小波分形四叉树编码。实验结果得出恢复图像的质量进一步提高，证明了本文方法的有效性。