运用压缩小波的图像处理技术

在研究离散小波变换理论的基础上,提出了一种嵌入图象编码方法,即小波差异化简算法。该算法包含了小波变换、差异编码、二进制化简、有序数据平面传输及选择性代数编码等。并就去噪、除斑、变焦等问题进行了讨论。     

基于提升小波的地震数据压缩编码算法

提出了一种基于提升格式小波的地震数据压缩算法,该算法针对地震数据信号及其噪声的特点,首先利用提升格式小波对地震数据进行小波变换,然后结合嵌入式零树编码的思想,对变换后的小波系数采用改进的SPHT算法进行编码.研究结果表明:本文所提出的算法能实现海量地震数据的快速编码,达到了对地震数据的高保真压缩;本算法实现的编解码时间快,同时解压的地震剖面图视觉效果要优于目前的离散小波压缩算法.     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用摹本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法卡爿比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。     

新的小波——分形混合编码方法：分类

利用小波变换域内小波系数的相似性,提出了基于分类的混合编码方法,和率失真原则找出适合于分形编码的小波树,对其进行分形编码,而对于零树不作编码,其余部分进行算术编码。这种方法提高了编码增益。实验结果表明该算法的性能优于PPC、SQS等混合编码方法。     

新的小波—分形混合编码方法：分类

利用小波变换域内小波系数的相似性 ,提出了基于分类的混合编码方法。利用率失真原则找出适合于分形编码的小波树 ,对其进行分形编码 ;而对于零树不作编码 ;其余部分进行算术编码。这种方法提高了编码增益。实验结果表明该算法的性能优于 PPC、SQS等混合编码方法。     

基于小波变换的数字图像压缩

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码,给出了小波图像系数统计数据实例,然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的SPIHT编码算法的原理进行了分析,并通过实验对SPIHT算法进行了性能分析及其改进,并给出了实验结果。     

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．     

小波级数变换的一种离散小波变换算法

小波文献中，离散小波变换多由子带分解或拉普斯塔形分解等引出，本文从连续小波变换及小波级数变换出发，通过对采样过程的分析导出了离散小波变换的定义，离散小波变换是唯一便于Ｘ数值计算的小波变换，本文提出了一种以离散小波级数变换的算法，该算法较之Ｏ＇Ｒｉｏｕｌ的类似算法相比，可取得更好的计算精度。     

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.     

基于提升小波变换的图像压缩编码的VLSI实现

提出了一种基于提升小波变换和SPIHT算法的图像压缩编码的VLSI结构。小波变换部分采用流水线及分时复用的技术,节省了硬件资源,提高了运算速度,增强了稳定性。SPIHT算法采用多阈值的四路并行处理结构,提高了编码效率。基于上述方法的FPGA实现,能够满足图像存储、传输等方面的要求。     

基于小波变换的图像压缩技术

详细阐述了连续小波变换和一维，二维离散小波变换理论，分析了小波变换的优点以及小波变换用于图像编码压缩的特点和实现方法，并对一些改进的小波图像编码压缩方法作了简要介绍。     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

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。     

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     

适用于ATM网络的三维小波图象编码方法

基于小波分析的多分辨率信息分层结构，将三维小波变换用于ＡＴＭ网络的视频编码，结合运动补偿技术提出了立体、动态分层编码的概念，并设计实现了适用于ＡＴＭ网络的三维小波图象编码系统，模拟实验结果证实了该方法的有效性。     

平稳小波变换在探地雷达资料降噪中的应用

小波变换方法是一种新的数学方法,具有强大的时频分析能力,广泛地应用到信号处理的各个领域。其中正交小波变换不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在信号降噪领域仍存在很多问题,会使信号产生振荡现象。本文利用平稳小波变换对多组探地雷达模型实验与实际雷达资料的处理,说明该方法较好地保留了信号边缘细节,避免了伪Gibbs现象,其降噪效果明显优于普通正交小波方法的降噪效果。     

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.