图像无损压缩的预测编码及量化误差处理

本文提出了一种基于预测编码并对量化误差进行四叉树编码从而实现对灰度图像无损压缩的方法。采用固定预测系数的算法，使得预测过程速度很快；通过四叉树编码方法处理量化误差，避免了对小数编码和处理这一复杂的过程。整个实现过程十分简单，实验结果显示，图像通过预测器后的平均码长明显小于原始图像的熵。     

基于支持向量机的图像预测编码算法

提出了一种利用支持向量机（SVM）构建预测器的图像压缩预测编码算法。该算法将遗传算法引入支持向量机中,在自学习的过程中,能够自动调整SVM的核参数,获取准确的图像信息。通过仿真试验,并与传统预测编码方法、神经网络预测编码方法进行比较,结果证明该算法恢复图像效果最好。     

真彩色图像的有损RLE压缩

程编码是一种简单有效的数据压缩编码方法，在信源编码中属于统计编码无损压缩的范畴。一般的图像数据存在内在的相关性，对原始图像数据进行一定变换可将内在相关性提取出来，这就为行程编码在图像压缩领域的应用提供了可能。基于对传统行程编码方法的分析可知，必须对其进行一定改进才能保证对数据的有效压缩，改进后的编码方法可称为简单有损行程编码。图像的内在相关性可通过变换编码加以分析，离散余弦变换就是一种较常用的变换编码方法。对原始图像数据进行离散条弦变换和重排，可使相关性较好的数据集中起来，为利用简单有损行程编码方法创造了条件，该编码方法可称为复合有损行程编码方法。通过实例比较分析，证明了该方法能对真彩色图像进行有效压缩。在可接受的有损范围内，获得较好的压缩比。     

满速率串行级联空时分组MTCM编码方法研究

该文研究了级联空时编码系统在编码增益,分集增益和传输能量效率的限定下最大化传输速率的问题,提出了一种在保留TCM编码方法校验位冗余的同时,还可获得满速率串行级联空时分组TCM编码方法。新方法通过引入具有不同功率分集因子的正交发射码字矩阵,并给出新的译码算法,从而使得新的编码方法在获得满速率的同时还可以获得满分集增益。分析和MATLAB仿真结果表明,在相同的编码状态数下,新方法在编码增益上比现有的满速率超正交空时分组编码方法提高1dB左右。     

基于FDR码改进分组的SoC测试数据压缩方法

文章提出一种基于FDR码改进分组的SoC测试数据压缩方法.经过对原始测试集无关位的简单预处理,提高确定位0在游程中的出现频率.在FDR码的基础上,改进其分组方式,通过理论证明其压缩率略高于FDR编码,尤其是短游程的压缩率.用C语言编写程序模拟两种编码方法的软件实现程序,实验结果证明了改进分组的FDR编码方法的有效性和高压缩性.     

基于JPEG标准的静态图像压缩算法研究

针对传统BMP格式静态图像占用空间大,传输速率低的缺点,提出高压缩率静态图像JPEG标准的编码方法.并详细介绍该编码方法的采样、离散余弦变换、量化和熵编码等主要步骤,并通过Visual C++编程实现BMP格式图像到JPEG格式图像转换.试验结果验证JPEG标准在静态图像压缩中的优越性,使得JPEG标准图像在数码相机、网络方面具有更广泛应用.     

基于图像块分组的加权编码去噪方法

针对图像混合噪声去除不足的问题,提出一种分组图像块的加权编码方法。首先,从训练图像中利用非局部相似块提取出分组块;然后,用得到的分组块训练非局部自相似先验模型;最后,集成稀疏先验模型和非局部自相似先验模型到正则化项和编码框架中。实验结果表明,提出的方法在重建图像性能上较同类方法有显著提高,获得了更好的图像恢复质量。     

区域基视频编码的基本方法及关键技术

介绍了一种区域基频编码的基本方法以及关键技术，这种编码方法适合于极低比特率的视频编码应用，包括时间递归形态分割，基于区域的运动估计以及采用运动补偿预测的轮廓－纹理编码。该编码方法是输入的图像序列内容没有任何限制，而且其算法结构可按不同的图像质量等级和比特率要求实现可分级的编码过程。     

基于三维小波变换嵌入式视频压缩算法的研究

本文把二维图像的等级树集分割编码方法(SPIHT)推广应用于三维的视频编码中,提出了一种用于三维视频序列图像的扩展等级树集分割编码方法.此方法所编码码流是嵌入式码流,在解码端可随意截取一段码流解码以达到所要求的码率和视频质量.另外此方法无需进行运动补偿,降低了算法的复杂度.通过理论分析和仿真实验得出,此方法有很好的编码效率,但对于帧内图像较复杂的序列,编码效率有所下降.     

基于多描述和不等差错保护的航空遥感图像传输方法

 本文提出了一种针对航空遥感图像传输的信源信道联合编码方法.将小波变换后的图像进行小波树分组以形成多描述,并重复描述重要的低频子带系数;然后利用改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法对每个描述单独编码,并为其提供不等差错保护.为保证编码实时性,提出了一种快速的码率分配搜索算法.仿真结果表明该方法在频率选择性莱斯衰落信道下实现了遥感图像的鲁棒传输,且具有较低的复杂度.     

A lossless compression scheme for Bayer color filter array images.

In most digital cameras, Bayer color filter array (CFA) images are captured and demosaicing is generally carried out before compression. Recently, it was found that compression-first schemes outperform the conventional demosaicing-first schemes in terms of output image quality. An efficient prediction-based lossless compression scheme for Bayer CFA images is proposed in this paper. It exploits a context matching technique to rank the neighboring pixels when predicting a pixel, an adaptive color difference estimation scheme to remove the color spectral redundancy when handling red and blue samples, and an adaptive codeword generation technique to adjust the divisor of Rice code for encoding the prediction residues. Simulation results show that the proposed compression scheme can achieve a better compression performance than conventional lossless CFA image coding schemes.     

基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法

该文在传统预测树方法的基础上提出一种改进方法,该方法定义一个幅度拉伸因子来表达相邻波段的局部灰度变化,通过比较局部上下文梯度来估算该幅度因子,并用它对当前的预测值进行修正。此外,还结合AVIRIS超光谱遥感图像的相关性特性提出一种谱间预测和空间预测相结合的综合预测无损压缩方案,在不同波段范围内采用可选的预测方式进行预测。在AVIRIS遥感图像数据集上的实验结果表明,该方案在计算复杂度较低的情况下,能够更好地消除冗余信息,具有良好的压缩性能。     

A Low‐Complexity and High‐Quality Image Compression Method for Digital Cameras

This letter proposes a new near‐lossless image compression method with only one line buffer cost for a digital camera with Bayer format image. For such format data, it can provide a low average compression rate (4.24bits/pixel) with high‐image quality (larger than 46.37dB where the error of every pixel is less than two). The experimental results show that the near‐lossless compression method has better performance than JPEG‐LS (lossless) with δ = 2 for a Bayer format image.     

Efficient Differential Pixel Value Coding in CABAC for H.264/AVC Lossless Video Compression

Since context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC) as the entropy coding method in H.264/AVC was originally designed for lossy video compression, it is inappropriate for lossless video compression. Based on the fact that there are statistical differences of residual data between lossy and lossless video compression, we propose an efficient differential pixel value coding method in CABAC for H.264/AVC lossless video compression. Considering the observed statistical properties of the differential pixel value in lossless coding, we modified the CABAC encoding mechanism with the newly designed binarization table and the context-modeling method. Experimental results show that the proposed method achieves an approximately 12% bit saving, compared to the original CABAC method in the H.264/AVC standard.     

图像灰度级动态分段的无损压缩编码方法

文中提出了一种新的无损图像压缩编码方法．通过对图像灰度值按四种情况进行动态分段编码压缩,对于不同的图像会有不同的分段选择,因而具有一定的自适应性．实验证明,这种压缩方法具有很好的压缩效果．     

基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法

利用高光谱图像具有较强的谱间相关性的特点,本文提出一种基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩方法,首先根据相关系数计算波段预测顺序,然后利用相关性较强的空间邻点和谱间邻点,采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测编码.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现在最优的无损压缩国际标准JPEG-LS相比,压缩后的平均比特率能够降低0.3bpp左右.     

A segmentation-based lossless image coding method forhigh-resolution medical image compression

Lossless compression techniques are essential in archival and communication of medical images. Here, a new segmentation-based lossless image coding (SLIC) method is proposed, which is based on a simple but efficient region growing procedure. The embedded region growing procedure produces an adaptive scanning pattern for the image with the help of a very-few-bits-needed discontinuity index map. Along with this scanning pattern, an error image data part with a very small dynamic range is generated. Both the error image data and the discontinuity index map data parts are then encoded by the Joint Bi-level Image Experts Group (JBIG) method. The SLIC method resulted in, on the average, lossless compression to about 1.6 b/pixel from 8 b, and to about 2.9 b/pixel from 10 b with a database of ten high-resolution digitized chest and breast images. In comparison with direct coding by JBIG, Joint Photographic Experts Group (JPEG), hierarchical interpolation (HINT), and two-dimensional Burg prediction plus Huffman error coding methods, the SLIC method performed better by 4% to 28% on the database used     

Lossless compression of HDR color filter array image for the digital camera pipeline

This paper introduces a lossless color filter array (CFA) image compression scheme capable of handling high dynamic range (HDR) representation. The proposed pipeline consists of a series of pre-processing operations followed by a JPEG XR encoding module. A deinterleaving step separates the CFA image to sub-images of a single color channel, and each sub-image is processed by a proposed weighted template matching prediction. The utilized JPEG XR codec allows the compression of HDR data at low computational cost. Extensive experimentation is performed using sample test HDR images to validate performance and the proposed pipeline outperforms existing lossless CFA compression solutions in terms of compression efficiency.     

DCRVQ: a new strategy for efficient entropy coding ofvector-quantized images

This paper presents a novel predictive coding scheme for image-data compression by vector quantization (VQ). On the basis of a prediction, further compression is achieved by using a dynamic codebook-reordering strategy that allows a more efficient Huffman encoding of vector addresses. The proposed method is lossless, for it increases the compression performances of a baseline vector quantization scheme, without causing any further image degradation. Results are presented and a comparison with Cache-VQ is made     

一种快速的纹理预测和混合哥伦布的无损压缩算法

为了进一步降低芯片内无损压缩的运算复杂度和编码时间,该文在保持高压缩率的基础上,提出一种基于方向预测和混合熵编码的快速无损压缩算法。该算法首先采用自适应方法进行纹理方向的预测,以获得当前像素的参考像素,并计算预测残差;然后对预测残差进行混合哥伦布编码,最终大幅度地提高了无损压缩的压缩性能。实验结果显示,与基于梯度预测和变长编码的无损压缩算法相比,该算法在平均压缩率略有提升的前提下,平均编码时间减少了36.86%。