基于预测的无损图象压缩技术

预测压缩技术是无损图象压缩的基本技术,分析了基于预测的无损图象压缩方法,综述了预测无损图象压缩技术的研究进展,并对预测压缩算法的设计进行了有益的讨论。     

无损图像压缩算法与有损图像压缩算法分析

随着图像信息的大量存储和传输,图像压缩技术的研究越来越深入。分析现有的无损图像压缩技术——基于统计概率方法、基于字典编码方法和预测编码方法。并详细介绍有序二叉决策图OBDD,并对其进行新型和有效的编码,同时分析有损图像压缩技术,并对无损压缩算法和有损压缩算法进行比较。     

基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩

由于遥感图像信息十分宝贵,应尽可能采用无损压缩或近无损压缩方法。本文提出基于"提升"(Lifting)算法实现整数小波变换(IWT)的方法,将变换方法用于去除空间冗余,保证了小波变换后图像信息无损失,再用算术编码对图像进行无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好,实验证明将IWT应用于遥感图像无损压缩是有效的,能达到预期的目的,解码后的图像能无失真的恢复。     

一种准无损压缩图象子带编码算法

针对有损压缩会损失一部分信息而无损压缩又压缩比较低的问题,提出一种实现准无损压缩的方法。该方法就是首先将图象用噪声模型进行去除噪声处理,以提高图象的信噪比,并有利于图象的压缩;然后再使用区域自适应子带编码算法进行编码。由于该算法能快速收敛,因而编码时间相对较少;编码通常能实时执行。实验结果表明,该压缩方案具有高信噪比、高压缩比等优良性能。从算法的理论基础来看,其中基于噪声模型的噪声清除算法对其他编码算法（如DCT、DPCM、JPEG、SPIHT、MPEG等等）同样具有推广意义。     

基于D^2PCM的数字减影图象序列无损压缩算法

充分利用数字减影（ＤＳＡ）图象序列在时间域上的减影图象之间仍然存在一定的相似性,提出了一种基于二阶差分ＰＣＭ（Ｄ＾２ＰＣＭ）的编码方式。方法在空间坐标与时间坐标上构成了一个二阶差分,能够有效地减少图象在空间以及时间域上的冗余度,从而实现对ＤＳＡ序列的无损压缩,减少了存储空间与传输时间。实际应用证明该处法是稳定和实用的。     

航天遥感图象压缩技术的最新发展

介绍了当今图象压缩技术的发展现状，以及航天遥感数据压缩技术的应用现状，探讨了上前各种图象压缩技术的特点，并说明了各种技术应用航天遥感的可能性，对将来我国航天遥感星载无损压缩，有损压缩以及地面数据压缩提出了建议。     

数字图像重压缩检测研究综述

随着数字图像处理技术的广泛应用,数字图像处理软件在给人们的工作和生活带来便利的同时,由恶意篡改图像所引发的一系列社会问题也亟待解决,因此能够对图像的真实性和完整性进行判断的数字图像取证技术显得尤其重要。篡改图像必然会经过重压缩这一步骤,因此数字图像重压缩检测能够为数字图像取证提供强有力的辅助依据。文中对数字图像重压缩检测研究进行了系统的梳理,提出了数字图像重压缩检测的技术框架,详细阐述了无损图像压缩历史检测、有损压缩图像双重压缩检测、有损压缩图像多重压缩检测以及其他格式的重压缩检测的取证算法和思路,对现有算法进行了性能分析和评价。然后,总结了图像重压缩检测的应用。最后,分析了数字图像重压缩检测目前存在的问题,并对未来的发展方向进行了展望。     

低熵图像序列无损压缩

大规模的云渲染技术带来了大量的三维图形渲染数据。为了减小集群渲染产生的图像序列数据的传输以及存储代价,针对渲染图像序列低熵的特点,基于字典编码技术提出了降低数据局部复杂性的无损数据压缩方案。该方案通过数据重排技术来大大提高数据的局部冗余度,从而提高数据无损压缩效率。为了进一步解决大规模图像序列的压缩耗时问题,提出了一种云计算平台上的分布式图像压缩处理方案,充分利用现有云计算中Map/Reduce计算模型实现了分布式编码方案。实验结果证明,对于渲染产生的大规模低熵图像序列,提出的方案能够有效提高编码率并减少编码时间。     

Receiver architectures for real-time image-compression algorithms based on a feature-visibility model

Receiver architectures for a computationally simple image-compression scheme based on an explicit feature-visibility criterion are discussed. The compression algorithms use the feature-visibility criterion to remove image detail not visible under normal viewing conditions. The algorithms are of low complexity, use integer arithmetic operations, and are well suited to simple real-time implementation in hardware. The algorithms break the image into square regions of uniform intensity. A lossless code has been developed that efficiently encodes the region size and organization information. The receiver stages used to decode the lossless code, to reconstruct the compressed image, and to postfilter the image for smoothing are described.     

基于整型小波变换和嵌入式零树编码的医学图像压缩

对给定的医学图像采用基于“提升”算法的整型小波变换，对变换后的小波域图像编码。编码时，针对医学DICOM标准的数据结构，在小波零树编码的基础上，根据不同频率子带的小波系数对恢复图像的重要程度进行不同处理。实验证明，该方法视觉效果良好，实现了医学图像的无损压缩，有较好的压缩比和压缩效果。     

图像的无损压缩研究

着重从编码原理、发展现状和国际标准三个方面论述了图像的无损压缩研究及其现状,描述了基于不同解相关模型的无损压缩算法的主要思想。同时,由于无损方法的低压缩比有时很难满足某些实际应用的要求,文中进一步阐述了近无损压缩的概念,阐明了近无损压缩方法：基于感兴趣区域、视觉无损以及信息无损的具体含义,并就无损压缩以及近无损压缩研究领域内所存在的一些问题和更深一步研究的方向进行了一些有益的探讨。     

基于整型小波变换和嵌入式零树编码的医学图像压缩*

对给定的医学图像采用基于“提升”算法的整型小波变换,对变换后的小波域图像编码。编码时,针对医学DICOM标准的数据结构,在小波零树编码的基础上,根据不同频率子带的小波系数对恢复图像的重要程度进行不同处理。实验证明,该方法视觉效果良好,实现了医学图像的无损压缩,有较好的压缩比和压缩效果。     

基于提升方案的整数Deslauriers-Dubuc(m,n)插值小波变换结合SPIHT应用于图象无损压缩编码性能的研究

研究了基于提升方案的 Deslauriers- Dubuc( m ,n)插值小波变换结合 SPIHT应用于图象无损压缩编码的性能 .实验结果表明 ,基于提升方案和整数运算的插值小波变换是整 -整可逆变换 ,适于快速的 ,渐进性的直至无损图象压缩 .无损压缩性能远好于 Huffm an、Win Rar、Raw Win Zip、JPEGL S.以 ( 4,4)插值小波为例平均而言压缩比分别比上述编码方法提高了 63 % ,49% ,46% ,3 4%左右 .由于实现的可逆小波变换是基于整数运算的 ,可由加法和移位完成 ,运算速度快 ,便于动态图象编码及硬件实现     

一种基于整数小波变换的图像无损压缩方法

由于第二代小波变换可以实现图像的整数到整数的变换,而且图像的恢复质量与变换时边界采用何种延拓方式无关,完全可以克服由第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用这个特性,提出了一种基于整数小波变换的图像无损压缩算法。该方法首先将图像进行整数小波变换,然后利用不同子带的小波系数分布特性,对不同的子带采用不同的预测方式,最后将预测误差进行哈夫曼编码。实验结果表明,该方法算法简单,有较好的压缩性能,与JPEG无损压缩模式相比较,有较大的优势。     

Psychovisual Evaluation of Lossy CMYK Image Compression for Printing Applications

In the digital prepress workflow, images are represented in the CMYK colour space. Lossy image compression alleviates the need for high storage and bandwidth capacities, resulting from the high spatial and tonal resolution. After the image has been printed on paper, the introduced visual quality loss should not be noticeable to a human observer. Since visual image quality depends on the compression algorithm both quantitatively and qualitatively, and since no visual image quality models incorporating the end-to-end image reproduction process are satisfactory, an experimental comparison is the only viable way to quantify subjective image quality. This paper presents the results from an intensive psychovisual study based on a two-alternative forced-choice approach involving 164 people, with expert and non-expert observers distinguished. The primary goal is to evaluate two previously published adaptations of JPEG to CMYK images, and to determine a visually lossless compression ratio threshold for typical printing applications. The improvements are based on tonal decorrelation and overlapping block transforms. Results on three typical prepress test images indicate that the proposed adaptations are useful and that for the investigated printing configuration, compression ratios up to 20 can be used safely.     

Robust watermarking and compression for medical images based on genetic algorithms

A ROI (region of interest) of a medical image is an area including important information and must be stored without any distortion. In order to achieve optimal compression as well as satisfactory visualization of medical images, we compress the ROI by lossless compression, and the rest by lossy compression. Furthermore, security is an important issue in web-based medical information system. Watermarking skill is often used for protecting medical images. In this paper, we present a robust technique embedding the watermark of signature information or textual data around the ROI of a medical image based on genetic algorithms. A fragile watermark is adopted to detect any unauthorized modification. The embedding of watermark in the frequency domain is more difficult to be pirated than in spatial domain.     

PPM压缩算法在图像压缩中的应用

PPM算法是一种文本无损压缩算法。它同广泛应用的WinZip相比具有很高的压缩比，后者主要应用了L－Z算不。而后者之所以能够得到广泛的应用主要是由于其易用性以及简单性，这正是PPM算法主要的缺点。PPM^*算法对PPM算法进行了改进，提高了压缩率，并且使所需内存大大减少。用按照PPM^*C算法编制的软件应用于图像压缩领域，效果同WinZip以及另一种压缩算法L－Z－W相比要好。     

数据多次分组的图像无损压缩算法

对经典的图像无损压缩方法进行了比较全面的分析和研究。提出一种利用图像相邻像素之间的相关性对数据进行多次分组压缩的图像无损压缩算法,并提出了四种处理相同像素值或相近像素值的RLE改进算法和一种针对二值序列的长度编码表压缩算法,取得了较好的压缩效果。实验结果表明本算法的压缩比优于WinZIP,与WinRAR基本相当。     

基于OBDD的编码算法

论文提出一个新的无损图像压缩算法,主要是通过有序二叉决策图(OBDD)的方法,寻找图像中重复的模式来减少其存储空间的一种变换编码,因而成为表示图像的另一种数据结构。我们通过该算法来寻找OBDD以精确地表示图像,并给出了其OBDD的有效编码,所获得的结果表明,所提出的算法及其编码是实现无损图像压缩的一种有效的方法。     

一种新的无损小波图像压缩算法

基于Daubechies 5-3旋转小波，本文提出了一种无损图像压缩新算法，这一工作证实了小波压缩的如下问题，小波压缩具有与JPEG那样快的运行速度，在不改变变换系数的条件下，采用序贯处理方法能急剧地减小存储器的需要量，能用小波实现图像的无损压缩，对比实验表明，这种快速，有效的无损图像压缩技术比标准的JBIG和无损的JPEG性能要优越。