适于硬件实现的低复杂度图像压缩

对于高速图像压缩应用,普通压缩算法和基于DSP或PC机的实现已不能满足高速和小体积的要求。能否获得一种专为硬件实现设计,并具有较高性能的图像压缩算法,成为用VLSI或FPGA硬件实现高速图像压缩的关键。为此,本文提出一种基于5/3小波变换的低复杂度图像压缩算法。该算法首先采用3级二维小波变换去除图像相关冗余,并根据小波子带的变换增益对其进行最佳量化,再对量化后的LL子带进行二维预测,最后针对小波系数概率分布特点采用自适应零游程编码联合指数哥伦布编码实现图像压缩。该方法在保证较高压缩质量的同时,具有低复杂度和硬件易实现的特点,若通过FPGA最快可实现高达175Mpixel/s的超高速图像压缩。     

利用人眼视觉特性的低比特率小波图像压缩

图像压缩的视觉有效性直接与其所保留的视觉重要信息有关。心理生理学实验结果显示,人眼对图像的边缘、平滑、纹理区域的敏感度不同,同时对小波分解后不同子带部分小波系数的敏感度也不同。本文据此提出了一种新的低比特率小波图像压缩方法。该算法对图像不同区域小波系数进行不同的量化,同时对图像小波分解不同子带系数进行视觉重要性加权,保证优先传输视觉上最重要的系数。实验表明,本文算法适合于低比特率的图像压缩,将其嵌入EZW编码算法中,与传统的EZW算法相比,重构图像的主观视觉质量评价指标VIF(visual information fidelity)值更高,具有更清晰的视觉效果。     

精确质量控制的遥感图像JPEG2000压缩方法

提出了一种精确控制图像压缩质量的遥感图像JPEG2000压缩方法.根据小波变换的完全重构和子带系数量化误差统计独立特性,建立了压缩图像峰值信噪比质量指标与小波系数编码量化误差的数学表达关系式.在传统JPEG2000率失真理论的基础上,建立以压缩图像质量为目标,最小化编码码率的模型,并给出了压缩图像质量控制的码流优化截取方法.对标准测试图像以及卫星遥感图像进行实验,并与传统JPEG2000方法进行比较.结果显示,该方法具有相同的编码架构和复杂度,能够精确控制压缩图像质量,控制精度小于1％.对于序列多幅遥感图像,在相同平均码率条件下,提出的方法具有更高的整体压缩图像峰值信噪比.     

星载遥感图像JPEG2000压缩算法的去量化

随着空间技术的发展,空间遥感图像的数据量呈几何级数增加.为了满足JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时性要求,提出了一种对压缩算法进行优化和改进的方法.分析了离散小波变换后拉伸提升算法和JPEG2000量化算法.然后,通过一个新的拉伸量化因子将量化过程与后拉伸小波变换中的提升过程结合起来,减少了JPEG2000压缩算法的量化操作.最后,介绍了去量化处理方法的定点实现.实验结果表明:应用去量化处理方法可以使JPEG2000压缩算法中拉伸和量化过程所需要的时间降低50%,提升了JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时处理能力.     

适于硬件实现的无损图像压缩

针对常见嵌入式小波编码算法硬件实现困难、成本较高等问题,提出了一种适用于硬件实现的无损图像压缩算法.该算法根据子带属性的不同将小波系数分为1个低频子块和3个高频子块,然后使用不同的方法分别进行量化编码.对于低频子块,首先使用脉冲差分编码调制(DPCM)方法压缩其数据动态,然后使用改进的比特位平面编码算法编码输出对应码流...     

星载遥感图像JPEG2000压缩算法去量化处理方法

随着空间技术的发展,空间遥感图像的数据量呈几何级数增加。为了满足JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时性要求,不仅需要设计高速处理硬件系统,还需要对压缩算法进行优化和改进。分析了离散小波变换后拉伸提升算法和JPEG2000量化算法,提出了一种基于离散小波变换后拉伸提升算法的去量化处理方法,该方法可去除JPEG2000压缩算法中的量化过程,减少压缩算法的运算量。介绍了该方法的基本原理和定点实现。实验结果表明,应用该方法可以使JPEG2000压缩算法中拉伸和量化过程实现的时间降低50％。     

ROI的海洋监视卫星遥感图像压缩算法

针对海洋监视卫星遥感图像的特点,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的自适应海洋遥感图像近无损压缩算法.对图像进行了形态Harr小波最大提升后,在一个分辨率低的高频子带中利用阈值和八邻域连通分析方法检测出目标,使用外接矩形与环面的交集来描述ROI,其他分辨率高频子带的ROI通过Mosaic放大得到.高频子带中的ROI采用Rice无损熵编码方法,非ROI进行比特平面编码.低频子带采用DPCM和Rice结合的无损编码方法.实验结果表明,该算法能有效地划分ROI,且没有明显的ROI分割痕迹.在中低比特率时,本文算法的峰值信噪比(PSNR)比JPEG2000的高2～5 dB,在高比特率时,两者的PSNR均在45 dB以上.本文算法计算复杂度低,易于硬件实现,且具有自适应性和数据包独立的优点,适用于海洋监视卫星遥感图像的近无损压缩.     

利用Contourlet变换和方向Teager能量的图像融合

提出一种基于Contourlet变换和方向Teager能量的图像融合算法。首先采用Contourlet变换对图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取最大Teager能量作为融合算子,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权系数算法来实现图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与小波分解算法相比不仅可以保留原始图像边缘和纹理信息,而且可取得良好的融合视觉效果。     

基于重要系数提升的遥感图像压缩

提出了一种基于重要系数确定及系数提升幅度计算的遥感图像压缩方法。根据图像小波域系数的熵估计值确定正常编码情况下图像编码所截取到的比特平面,然后对重要的系数进行比特平面提升,这样系统编码时就能够保留更多的小目标信息。本算法与感兴趣区域编码方法不同,重要系数的定义及其提升幅度大小是根据图像内容和输出码率确定的,可以认为本算法是任意区域的感兴趣区域编码的扩展,但更为灵活。仿真结果表明,本算法可以有效保留遥感图像中小目标的信息, 系统重建图像质量略有下降,克服了现有图像压缩算法一般以均方误差最小为准则,在低码率时会失去小目标信息细节的局限。     

基于二代小波变换和PCNN的高光谱图像融合算法

采用信息融合技术可以降低高光谱遥感图像的分析难度。本文提出一种基于二代小波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合算法。在利用自适应子空间分解技术将高光谱图像的数据空间划分为数个子空间后,对各子空间内的每一波段图像进行二代提升小波分解。对低频系数部分进行方差加权融合的同时利用PCNN的脉冲同步和全局耦合特性对高频系数部分进行选取,最后用二代小波逆变换得到各子空间的融合图像.其仿真实验结果显示:所提算法有效降低了高光谱图像维数,很好保留了原图像的信息,效果优于单一的一代小波和二代小波融合算法。     

基于三维整数小波变换的高光谱图像编码方法

高光谱图像是一种数据量很大的三维图像,在存储和传输之前必须对其进行有效的压缩。本文提出了一种基于三维整数小波变换的高光谱图像压缩编码方法,首先利用三维整数小波包变换去除高光谱图像的空间和谱间冗余,然后对变换后的每个子带的小波系数构造子带重要性树,通过子带重要性树的分裂对小波系数进行三维嵌入零块编码,最后为了进一步提高编码性能,把编码输出的二进制符号送入算术编码器并结合高效的上下文模型进行熵编码。对4组场景的AVIRIS高光谱图像进行测试,结果表明该方法的编码性能略优于3DSPIHT和3DSPECK算法,同时该方法还支持高光谱图像从有损到无损的渐进传输。     

CCD遥感图像的小波分解特性及编码压缩

研究了遥感图像的小波变换系数统计特性及小波系数的相关性.通过试验得出小波变换系数分布的一般规律和遥感图像基本特征,即数据的局部相关性弱、纹理丰富复杂和低冗余度,不利于高保真压缩,而遥感图像的小波变换系数却具有很强的局部相关性.提出了插分预测编码(DPCM)与集合树多级分裂(SPIHT)算法相结合的遥感图像小波编码算法,用该算法对CCD采集的遥感图像进行了3级小波分解和重构,并与EZW算法、SPIHT算法进行了比较.结果表明,算法所得的遥感图像没有方块效应,图像恢复质量较高,在相同压缩比和比特率低的情况下,明显优于其他两种算法.     

高分辨卫星遥感图像压缩SPIHT算法优化

卫星遥感图像仿真压缩结果的客观质量分析和评价表明,采用双正交小波bior6.8,6层分解的SPIHT压缩算法,对高分辨卫星遥感图像的编码效果是理想的,解码后的图像客观质量能满足侦查任务的要求。     

面向深空探测Bayer图像的高效编码

本文提出一种基于JPEG2000标准的Bayer图像高性能RBCR（Remove Bayer Component Relation, RBCR）压缩算法。在RBCR压缩算法中,根据Bayer图像相关性较高的特点,对Bayer图像进行颜色分量分离,得到处理单元子图,对各子图进行1*4整型离散余弦变换,降低Bayer图像中各颜色分量空间域内的相关性;对变换后的各分量DCT系数使用标准JPEG2000算法独立完成小波变换、Tier1编码、MQ编码和率失真斜率计算等,再基于率失真斜率联合截取方法完成各个分量的码流截取,即使用相同的率失真斜率门限值,按照率失真斜率值由高到低的顺序依次完成所有分量编码码块的码流截取,最后各个分量的截取结果再进行独立的码流组织输出。在RBCR算法中通过加入DCT变换降低Bayer图像相关性和对各个分量码流的率失真斜率联合截取,提高恢复图像质量且精确控制了码率。实验结果表明,RBCR算法与各个分量独立压缩方法相比,恢复图像质量得到提升,尤其在4倍的压缩倍数下效果最佳,峰值信噪比平均提高1.814dB,复杂峰值信噪比平均提高2.414dB,可以满足深空探测低复杂度和高质量图像的要求。     

基于Le Gall 5/3小波的图像无损压缩算法研究

对一种无损压缩算法进行了研究,该算法采用整数小波对图像数据进行变换,对小波子带数据进行多级树集合分裂排序(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)编码,实现图像的无损压缩。探讨了图像无损压缩的极限问题,并对图像信息熵进行了估算。采用六幅标准灰度图像对该算法的压缩效果和时间消耗进行测试,结果证明,该算法运算速度快,并能获得较高的压缩比具有一定的实用价值。     

基于ROI的海洋卫星遥感图像压缩算法

针对海洋监视卫星遥感图像的特点,提出了一种基于感兴趣区域(ROI: Regions Of Interest)的自适应海洋遥感图像近无损压缩算法。对图像进行了形态Harr小波最大提升后,在一个分辨率低的高频子带中利用阈值和八邻域连通分析方法检测出目标,使用外接矩形与环面的交集来描述ROI,其他分辨率级的高频子带的ROI通过Mosaic放大得到。高频子带中的ROI采用Rice无损熵编码方法,非ROI进行比特平面编码。低频子带采用DPCM和Rice结合的无损编码方法。实验结果表明,该算法能有效地划分ROI,在中低比特率情况下,获得了比JPEG2000更好的重构图像质量,且没有明显的ROI分割痕迹。本文算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于海洋监视卫星遥感图像近无损压缩应用。     

A Fast and Efficient Approach for Image Compression Using Curvelet Transform

In this paper a novel image compression technique using features of wavelet and curvelet transforms is proposed to improve efficiency and compression performance. Indeed, the curvelet transform is one of the recently developed multiscale transforms which is especially designed to represent efficiently curves and edges in an image. In the proposed method, the compression algorithm involves the Haar wavelet transform to decompose the image into four frequency sub-bands. The lowest frequency sub-band coefficients are processed using Set Partitioning In Hierarchical Trees (SPIHT) encoding. Meanwhile, Fast Discrete Curvelet Transform (FDCT) is applied to the remaining frequency sub-bands. The FDCT output coefficients are then quantized according to the sub-band they belong to. The lowest frequency FDCT output coefficients are quantized using Differential Pulse Code Modulation, the medium frequency coefficients are processed using SPIHT, whereas the high frequency coefficients are removed. Experimental results demonstrate that our method provides high performance for edge detection compared to existing techniques particularly for images with abrupt changes. In addition, this new image coding and decoding approach is powerful in terms of computation time. Moreover, the proposed method reveals significant improvement in compression ratio and decoded peak-signal-to-noise-ratio.     

小波变换在超声成像检测中的应用

研究小波变换在粗晶材料超声成像检测中的应用,为了克服粗晶材料噪声对超声图像质量的影响,利用超声图像小波系数的统计特性,提出了一种自适应子带图像选择算法。该算法提高了基于小波变换的超声图像增强技术的实用性。实验结果表明,在粗晶材料超声成像 通过本算法处理能够得到高质量的超声检测图像。