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.     

提升小波变换在图像压缩中的应用

利用第二代小波变换--提升小波变换,为第一代小波变换提供了一种新的更快速的实现方法,使得其构造不再依赖于Fourier 变换构造,可以实现所有的第一代小波变换,提升方案把此变换过程分为分裂、预测和更新3个阶段.基于提升算法的小波变换是新一代静止图像压缩标准--JPEG 2000的核心算法之一.在研究小波提升方案的基础上,分析了它在JPEG 2000应用,最后将小波提升和Mallat算法进行分析比较,试验证明提升方案的小波变换算法计算时间比Mallat 算法减半.     

小波提升算法在JPEG2000中的应用

描述JPEG2000静止图像压缩标准产生的背景、特点,所涉及的重要概念和关键技术,讲述了作为JPEG2000标准中首选算法小波的提升算法,用程序实现了简单的基于小波提升算法的JPEG2000的编解码系统,并将压缩后的图像在质量及大小两方面与JPEG图像作了比较。     

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.     

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。     

小波提升算法在JPEG 2000中的应用

描述JPEG2000静止图像压缩标准产生的背景、特点,所涉及的重要概念和的提升算法,用程序实现了简单的基于小波提升算法的JPEG2000的编解码系统,并将压缩后的图像在质量及大小两方面与JPEG图像作了比较.     

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。     

基于小波提升和纠错编码的数字水印算法

整数小波变换正得到学术界的广泛研究和运用,尤其是在JPEG2000图像压缩标准中被推荐使用。鉴于整数小波变换的独特优势和应用前景,本文提出一种基于小波提升和纠错编码的数字水印算法。使用小波提升技术进行小波变换,在原始图像的小波变换域低频子带中嵌入二值图像水印和混沌序列,并在嵌入和检测过程中引入纠错编码技术。实验证明,本水印算法对常见的图像处理操作具有具有较强的鲁棒性。     

基于小波提升和纠错编码的数字水印算法

整数小波变换正得到学术界的广泛研究和运用,尤其是在JPEG2000图像压缩标准中被推荐使用.鉴于整数小波变换的独特优势和应用前景,本文提出一种基于小波提升和纠错编码的数字水印算法.使用小波提升技术进行小波变换,在原始图像的小波变换域低频子带中嵌入二值图像水印和混沌序列,并在嵌入和检测过程中引入纠错编码技术.实验证明,本水印算法对常见的图像处理操作具有具有较强的鲁棒性.     

基于小波变换视频压缩的雷达信号远程传输系统

论述基于小波变换视频压缩的雷达信号远程传输系统的系统结构、工作原理及效能分析,给出了数据采集、雷达视频信号的小波子带编码压缩算法和E1接口等系统主要组成单元的设计方法,介绍了雷达视频信号的小波子带编码压缩算法使用的二维小波核滤波器组、自适应量化器、游程编码和霍夫曼编码的工作过程,最后给出了应用结果.     

Application of wavelet denoising to improve compression efficiency while preserving integrity of digital micrographs

Modern microscopy methods require efficient image compression techniques owing to collection of up to thousands of images per experiment. Current irreversible techniques such as JPEG and JPEG2000 are not optimized to preserve the integrity of the scientific data as required by 21 CFR part 11. Therefore, to construct an irreversible, yet integrity-preserving compression mechanism, we establish a model of noise as a function of signal in our imaging system. The noise is then removed with a wavelet shrinkage algorithm whose parameters are adapted to local image structure. We ascertain the integrity of the denoised images by measuring changes in spatial and intensity distributions of registered light in the biological images and estimating changes of the effective microscope MTF. We demonstrate that the proposed denoising procedure leads to a decrease in image file size when a reversible JPEG2000 coding is used and provides better fidelity than irreversible JPEG and JPEG2000 at the same compression ratio. We also demonstrate that denoising reduces image artefacts when used as a pre-filtering step prior to irreversible image coding.     

遥感图像感兴趣区域压缩算法的研究

遥感图像在人类生活和军事领域的应用日益广泛,适合各种要求的遥感图像编码技术具有重要的现实意义。本文针对遥感图像的特点,提出将分层数的集划分算法与JPEG2000提出的感兴趣提升算法相结合,用于遥感图像行感兴趣区域压缩。根据MAXSPIHT的不足,提出了GPBSHIFT感兴趣平面提升方法。实验表明．改进的方法与无ROI和MAXSPIHT比特面提升方法相比,在码率相同时,感兴趣区域和背景的PSNR有着明显的改善。     

无线传感网基于邻居簇的JPEG2000多节点协同实现

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,基于"在网计算"的思想,结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法。首先,将相机节点采集的图像分片,并根据图像的梯度幅度值进行压缩比特率的自适应优化分配。然后,将压缩任务转移到多个邻居簇内,以最小化网络总能耗为目标,由多节点协作共同完成图像压缩和传输。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且相机节点能耗仅为压缩图像后传输至基站方案的3.4%,极大地平衡了网络节点能耗,使网络生命周期提高了7倍以上。     

基于JPEG2000的图像加密算法

随着Internet技术与多媒体技术的飞速发展,对多媒体数据的存储及安全传输也提出了较高的要求.而传统的图像加密技术只是将其作为普通数据流进行加密,没有考虑多媒体数据的特点和数据压缩的重要性,因此有一定的局限性.提出了基于JPEG2000的图像加密算法,算法核心是将加密过程和解密过程嵌入到JPEG2000的编码和解码过程中,并且只选取小波分解后的低频和高频系数加密,加密算法采用混沌猫映射.因此其保密性较高,并且对部分数据加密也大大降低了算法的时间复杂度,提高了算法的系统的执行效率.     

A nonlinear technique based on fuzzy models for the correction of quantization artifacts in image compression

A simple technique for the restoration of color images degraded by lossy compression is presented. The proposed approach deals with the YIQ color space and processes the luminance component by means of a recursive algorithm based on fuzzy models. This design choice combines effectiveness and simplicity. Indeed, the method can satisfactorily reduce quantization errors produced by lossy compression such as the popular JPEG technique. On the other hand, the tuning process is very fast because it requires one parameter only.     

JPEG2000核心算法的改进及实现

在对JPEG2000标准的基本原理、编码流程所使用的算法等进行了详细分析的基础上,研究了决定编码器性能的核心算法;对JPEG2000中EBCOT算法的位平面编码进行了两点改进,并将改进后的算法在DSP硬件平台上得以实现.实验结果表明改进后的算法具有良好的压缩性能.     

Compression of fluorescence microscopy images based on the signal-to-noise estimation

Modern microscopic techniques like high-content screening (HCS), high-throughput screening, 4D imaging, and multispectral imaging may involve collection of thousands of images per experiment. Efficient image-compression techniques are indispensable to manage these vast amounts of data. This goal is frequently achieved using lossy compression algorithms such as JPEG and JPEG2000. However, these algorithms are optimized to preserve visual quality but not necessarily the integrity of the scientific data, which are often analyzed in an automated manner. Here, we propose three observer-independent compression algorithms, designed to preserve information contained in the images. These algorithms were constructed using signal-to-noise ratio (SNR) computed from a single image as a quality measure to establish which image components may be discarded. The compression efficiency was measured as a function of image brightness and SNR. The alterations introduced by compression in biological images were estimated using brightness histograms (earth's mover distance (EMD) algorithm) and textures (Haralick parameters). Furthermore, a microscope test pattern was used to assess the effect of compression on the effective resolution of microscope images.     

无线传感器网络中基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,一些学者提出了“在网计算”的思想,对实现无线传感器网络中大尺寸、高分辨率图像的压缩和传输极具指导意义。结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,本文提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法,即将相机节点采集的图像分片,然后将压缩任务转移到多个邻居簇内,由多节点协作共同完成。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且极大地缓解了相机节点的能耗压力,进而延长网络生命周期。