基于JPEG2000的感兴趣区域编码

JPEG2000是国际标准化组织指定的新一代静态图像压缩标准,支持感兴趣区域(ROI)编码是JPEG2000标准中的一个新特点.本文在分析了两种标准算法的优缺点之后,提出了一种新的ROI编码方法--混合编码方法,这种算法不仅可以灵活控制ROI区域和背景区域的画质,还可以有效编码多个具有不同优先级的ROI区域,而不需要编码形状信息.仿真结果证实了该算法的有效性.     

基于SPIHT的静止图像ROI编码算法

结合JPEG2000中比例移位法对感兴趣区域(ROU编码算法的优点,提出了基于多级树集合分裂(SPIHT)算法的ROI图像编码算法.压缩后的码流具有嵌入性特点,支持渐进传榆.实验结果表明,在相同码率下,本算法重建图像整体峰值信噪比低于SPIHT算法,但ROI区域能够得到较好的重建,主观视觉效果好,尤其适用于低码率压缩情况.     

部分混合位平面位移的JPEG2000感兴趣区域图像编码

针对JPEG2000图像编码标准中定义的两种感兴趣区域（ROI）编码方法的缺点和GPBShift算法的不足,提出一种新的感兴趣区域编码方法一部分混合位平面位移法（Partial Composite Bitplanes Shiftmethod）PCBShift．本方法把ROI与背景区域（BG）划分为6部分,通过调整各部分的参数来实现位平面的位移。本方法不仅可以支持任意形状的感兴趣区域,而且可以任意调节感兴趣区域与背景区域的相对质量。实验结果表明：对用PCBShift方法重建图像的质量比用最大位移法（Maxshiftmethod）和GPBShift算法,在相同解码率下有更好的图像质量,并且能根据不同优先级,在同一幅图像中对多感兴趣区域进行有效的编码。     

视觉注意计算模型及其在自然图像压缩中的应用

为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩，提出了一种新的基于感兴趣区域的图像压缩方法.该方法使用一个基于视觉生理和心理物理实验结果的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域，并用JPEG算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩，对部分图像进行了初步实验.结果表明，用该方法压缩后图像的字节数和每像素比特数等参数均好于JPEG算法；同时压缩后图像在视觉上对比突出了感兴趣区域，有利于对感兴趣区域的观察.     

CT图像混合压缩算法研究

计算机断层扫描图像数据量往往很大,不利于存储和传输。一种CT图像混合压缩算法被提出,利用CT序列图像间存在相关性,以第一幅图像为参考图像,将后续图像和参考图像进行差值运算,消除图像序列间冗余。同时对图像的感兴趣区域采用哈夫曼无损压缩,对非感兴趣区域采用类似于JPEG基线模式的有损压缩。实验结果表明,新提出的算法在保证CT图像质量的前提下,能够有效地提高压缩比,具有一定的临床应用价值。     

基于感兴趣区的图像多描述编码

为了保证高误码信道环境下图像通信的传输质量,提出了一种新的基于感兴趣区的多描述编码方法．首先利用冗余变换和JPEG编码相结合的方法,构造多描述码流,克服了以往多描述编码方法构造复杂、不易扩展到多信道系统的缺点．同时采用感兴趣区编码方法,对人眼感兴趣区域优先进行保护．实验表明,该方法在网络状态较差的情况下,首先能保证感兴趣区图像的重建质量,进而提高图像的整体视觉效果．     

红外电视制导目标搜索中ROI提取和编码算法

针对红外电视制导系统提出了一种基于灰度自动检测的ROI算法,并对优化截取内嵌块编码(ECBOT)中的隐式ROI编码算法进行了改进。减小了ROI编码块中背景区域的优先级,提高了ROI区域的图像质量,在低信道速率下对疑似目标可进行高质量显示,使操作人员能够快速完成精确人工导引,并对EBCOT、隐式ROI方法和改进的隐式ROI方法进行了比较。结果表明,改进算法具有压缩效率高,复杂度低且在低信道速率下重建的ROI图像质量好的优点,提高了在大背景下搜索小目标的效率。     

基于JPEG2000的失真模型

研究了JPEG2000的压缩码流特性,给出了图像失真模型。通过将JPEG2000压缩码流的误码率映射到位通道编码码流的误码率,并结合位通道编码码流受误码影响不同,将图像失真与位通道编码码流的误码率建立了数学表达式。实验结果表明:该算法得出的失真值与实际基本一致,仅仅相差一个常数,这对发送端估计解码端图像失真很有参考意义。     

基于人像感兴趣区域的身份照片压缩算法

针对身份照片的压缩 ,提出了一种基于感兴趣区域 (ROI)的 EZW算法。首先通过FC2 VQ(Feature Correction two-stage Vector Quantization)算法检测出感兴趣区域即人的脸部特征 ,然后采用基于感兴趣区域的 EZW算法进行编码。这种编码方法 ,既保证了感兴趣区域的图像质量 ,也使得压缩后的图像存储容量较小     

基于零树结构的感兴趣区图像内嵌编码算法

提出了一种某于内嵌零树编码的感兴趣区图像压缩算法和一种与主观视觉效果一致的描述感兴趣区图像恢复质量的加权信噪比评价方法，该算法采用了一种简单有效的不依赖小波滤波器类型的零树结构感兴趣区模板建立方法，实验结果表明该算法对于甚低比特率图像压缩，在不影响整体视觉质量的情况下，重构图像的感兴趣区域峰值信噪比能提高4dB以上，图像加权信噪比的评价与主观视觉效果一致。     

嵌入式JPEG2000视频图像压缩系统研究

介绍了主要的视频压缩标准,比较了JPEG2000视频图像压缩标准相对于其它标准的优缺点,并对JPEG2000的编码技术做了介绍.提出了将JPEG2000用于视频压缩处理,给出了嵌入式系统的软硬件设计.实验结果表明,在压缩比为41时,压缩后的图像质量令人满意.通过结合抽帧和插帧,系统可用于高质量图像监控等场合.     

基于Contourlet域特征点的医学图像零水印算法

针对医学图像在传输过程中有可能泄露患者信息的问题,提出一种基于Contourlet域特征点的零水印算法.该算法首先对图像进行Contourlet分解,以此得到低通图像; 然后在低通图像中提取出SIFT特征点,并根据特征点的分布自动定位感兴趣区域(ROI); 最后筛选出一定数量的特征点,以生成特征向量用于水印嵌入.实验结果表明,该算法在抵抗高斯噪声、 JPEG压缩、旋转、缩放、剪切等攻击时具有很好的鲁棒性,可有效保护医学图像中的信息.     

基于JPEG2000的感兴趣区域编码新算法

提出了一种新的JPEG2000感兴趣区域编码算法。该算法先将感兴趣区域(ROI)在时域进行提升、周期延拓处理并叠加到背景区域像素值上,然后利用小波变换的可加性将小波变换后的背景区域系数减去相应的感兴趣区域系数,最后在接收端通过相应的处理实现ROI恢复。实验结果表明:该算法性能优越,计算量小且易于实现,在相同压缩率条件下,改善了由ROI时域提升算法产生的ROI边缘模糊的缺点,更有益于接收端对感兴趣区域的理解。     

多光谱图像的3D EBCOT压缩编码算法

提出了一种新的多光谱图像压缩方案,三维率失真优化截取码块编码(3D EBCOT)算法根据多光谱图像的成像特点,利用非对称的三维离散小波变换去除多光谱图像的空间冗余和频域的相关性,再通过拓展改进最新的静止图像压缩标准JPEG2000中的二维率失真优化截取内嵌码块编码(2D EBCOT)算法,在比特平面编码器中引入谱间上下文,使用相应算术编码器并对经过三维小波变换后的系数进行编码,提高了多光谱图像的压缩效率．根据具体要求组织的内嵌码流,可继承获得JPEG2000标准内嵌码流抗误码等优良特性．使用该方法对一组6波段多光谱图像压缩编码后的重建图像显示,具有比三维小波分层树集合分割排序编码的算法(3D SPIHT)具有更好的图像质量和压缩性能．     

JPEG2000纠错译码研究

JPEG2000是联合图像专家小组制定的一个新的静止图像压缩编码国际标准。文章深入研究了JPEG2000的编码特性及重要比特误码对恢复报文的影响,提出了基于重要多比特反转的纠错译码算法,实现了对JPEG2000码数据中重要比特内多比特错误的纠错译码。     

全局约束自适应量化的遥感图像压缩算法

针对JPEG2000算法存在大量计算冗余影响星载遥感图像压缩速度的问题,提出一种全局约束自适应量化的星载遥感图像快速压缩算法.根据给定目标码率、输入图像特性和各子带特性,考虑JPEG2000内部之间的联系,从全局角度自适应设置各子带量化步长,从而减少最为耗时的EBCOT待编码数据量.实验结果表明,该算法减少了JasPer90%-95%的冗余数据,从而减少了层一编码时间和层二截断时间,显著提高了JPEG2000的编码速度,相比JasPer速度提高了1倍左右,而重构图像质量还略有提高.     

基于三维零树结构的感兴趣区医学图像内嵌编码算法

为了使医学图像压缩更适合于医学诊断,利用医学图像为多帧图像序列的特点,选用三维小波对图像进行变换,并将二维零树结构扩展到三维零树．同时,提出一种简单有效的三维零树感兴趣区模板建立方法,在三维内嵌编码方法中运用感兴趣区域编码．该算法有效地控制了感兴趣区与背景区的图像质量,从而在不影响医疗诊断的基础上提高了系统的压缩比．     

快速分形图象压缩算法

分形块编码法能提供高压缩比、高质量的图象,其美中不足之处在于搜索最佳匹配块时耗时过长。本文提出的快速算法,采用二叉树和链表结构进行搜索,大大提高了匹配速度,从而缩短了编码时间。本算法分两次使用分形块编码,第二次是对第一次编码还原图和原图之间的误差进行编码,减少了图象失真。仿真结果表明,本算法较传统分形块编码法速度提高了几十倍。在高压缩比下,图象质量高于 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ算法。     

联合Contourlet和Bandelet的变换在图像压缩中的应用

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种基于Contourlet的Bandelet变换．该变换首先通过小波变换把图像分解成不同频率的子带,接着用方向滤波器组把高频子带分解为多个方向子带,之后对每个方向子带进行Bandelet变换．这种多方向多尺度临界采样的变换能更稀疏地表示图像边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩．将JPEG2000的比特位平面和上下文编码方法应用到量化后的变换系数上实现了图像压缩．实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,提出的压缩算法优于JPEG2000．     

基于JPEG应用于图像认证的半脆弱数字水印

给出了一种能经受JPEG压缩的半脆弱数字水印算法,该算法与JPEG编码、解码器相结合。利用小波和混沌产生与原始图像内容有关的水印,并与密码学相结合,提高其安全性;利用JPEG压缩前后的不变量,把水印信息半脆弱地嵌入到图像的DCT域中,同时密钥也被稳健地隐藏在载体信息中。实验表明,该算法在保持对常见的JPEG压缩鲁棒的同时,能有效地区分合理失真和恶意篡改。