基于二维小波分解的图象编码

本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解，得到一个图象的多分辨率表示，各频道分量对图象结构的把握是整体的，从更大程度上解除了图象象素之间的相关性，克服了由ＪＰＥＧ方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后，我们使用ＣＶＱ对小波系数进行编码，得到了较高的编码效率和重建图象质量。     

基于sam多小波的图像压缩

图像压缩是多媒体的关键技术之一,寻求好的图像压缩方法是一个重要的研究方向。多小波拥有对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足,提出了一种新的图像压缩方法,该方法以sam多小波变换为基础。实验证明,该方法具有很好的压缩效果,在一定的压缩比下可达到很高的峰值信噪比。     

基于多小波的零树编码

多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像压缩方法,该方法以多小波变换为基础。根据多小波性质的不同采用与之对应的改进编码方法。实验证明,压缩效果良好,在一定的压缩比下可达到很高的峰值信噪比(PNSR)。     

基于平衡正交多小波变换的图像压缩方法

讨论用平衡正交多小波变换对图像进行压缩处理,选择由Lebrun构造的二阶平衡正交多小波,采用改进的零树编码,对图像进行压缩处理,试验结果表明该方法优于单小波压缩方法.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术，它不像传统的压缩技术。JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波．嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法，也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础。改进其算法．实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

基于反对称双正交小波的图像压缩算法

研究了一种反对称双正交小波的图像压缩算法。通过分析静态图片中的空间冗余和结构冗余信息,计算图像的小波变换系数及相关信息度,并对低频和高频部分进行编码。实验结果表明该方法压缩效果明显,以Lena图像为例,其压缩品质PSNR指标比DCT方法高 1.42 dB。     

基于快速G小波变换的图像压缩及放大

本文采用离散小波变换的方法，利用Ｇ小波变换对ＴＩＦＦ格式的灰度进行了压缩及放大。利用Ｇ小波基函数的性质，提出了快速Ｇ小波变换的实现方案，使得Ｇ小波变换的速度得到了显著的提高，另外，对Ｇ小波变换进行了一些改进，使图象可以按任意比例进行压缩及放大；在小波变换后以按地数据进行了量化处理，提高了图象的保真度。     

基于提升方法的简单9／7小波滤波器

本文以构造双正交小波的Cohen-Daubechies-Feauveau定理为基础，利用提升方法构造了一组对称双正交9／7小波滤波器，它与JPEG2000中采用的CDF97小波压缩性能几乎相同，并且它们两者在图象压缩中可以互相作正变换与逆变换，新9／7小波的计算只需要两个浮点运算和16个整数运算，而CDF97小波需要14个浮点运算，因而它能极大地简化和 减小图象压缩和视频压缩的运算量。     

Landsat-TM光谱图像数据压缩技术的研究

采用提升格式的整数小波变换，对Landsat-TM图像数据进行小波分解。在分析Landsat-TM图像整数小波变换后系数特点的基础上，将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中。采用整数97小波变换同时去除空间与谱间冗余，对单波段图像各个子带小波系数的能量、均值、方差进行了数据统计。由小波系数的相关性，采用3DSPIHT对小波系数进行压缩编码。实验结果表明，该方法的去相关性能良好，压缩效果大大改善。     

基于TMS320C5409图像压缩系统的实现

该文基于DSP芯片的特点和JPEG图像压缩的原理，重点描述了一个基于TMS320VC5409DSP芯片的图像压缩系统。其中对传统的JPEG算法的DCT变换和量化过程作了一些改进，使本系统压缩速度更快，在压缩率相同的情况下图像的质量更高。     

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。     

基于分形集的图像压缩方法

分形图像编码是一种极具发展前途的图像压缩方法,但由于其发展时间较短,还有许多问题尚待解决,其中较为突出的是,在很长的编码时间和较高的压缩比下重构图像质量尚不能令人满意。提出了一种新颖的分形图像压缩算法,即基于Julia集的分形图像压缩方法。该算法采用Julia曲线集合作为压缩编码字典,使用自适应四叉树法实现图像压缩。通过计算机模拟实验结果显示,此算法具有较高的图像压缩比和高质量的重建图像,编码速度提高也很明显。     

一种有效的无损图象编码方法

由于一些正当的原因,无误差编码在某些应用中是唯一可接受的压缩方法。文章首先采用一种整数到整数小波变换对图象进行分解,然后通过优化改进著名的SPIHT压缩算法2,实现了一种有效的无损编码方法。压缩结果表明：该方法性能优于经典的一些无损编码方法,同时也优于直接采用SPIHT的无损压缩方法,因此可推广应用到卫星遥感图象、医学图象的传输和归档中去。     

误差分散半调图像的有损压缩算法

对误差分散半调图像进行无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对该类图像的压缩效果并不理想。为此,结合逆半调技术设计一种有损压缩算法。选用LUT逆半调算法对误差分散半调图像进行灰度化重建,对灰度图像的DCT变换系数量化压缩法进行改进,提高了压缩率,并构建出一种误差分散图像的有损压缩算法。实验结果表明,该算法能获得较高的压缩率和较好的压缩效果。     

端到端优化的图像压缩技术进展

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余,从而用更加高效的格式存储和传输数据.传统的图像压缩方法中,图像压缩分为预测、变换、量化、熵编码等步骤,每一步均采用人工设计的算法分别进行优化.近年来,基于深度神经网络的端到端图像压缩方法在图像压缩中取得了丰硕的成果,相比传统方法,端到端图像压缩可以...     

引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩

图像压缩是遥感图像处理的重要研究领域,现有的压缩方法要么丢失重要的细节信息,无法满足实际的应用需要,要么压缩率过低,难以达到实时处理的要求。将视觉注意机制引入到遥感图像压缩中,对不同的显著性区域采用不同的压缩率,这样不仅可以对整个遥感图像达到一个高的压缩率,而且还可以保持重要区域的高分辨率,实现了可变分辨率的图像压缩。实验结果表明在前几个显著性区域中,该方法得到的图像压缩性能指标优于传统压缩方法得到的性能指标。     

PCNN与行程编码结合的图像压缩方法

行程编码是一种简单的基于字典的图像压缩技术,但它本身存在着对某类图像不能有效压缩的缺陷。提出了一种由PCNN和行程编码结合的图像压缩方法,来克服行程编码的缺陷。实验表明,PCNN和行程编码结合的图像压缩方法对不同的图像都能进行有效的压缩。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

基于自组织特征映射的图像压缩技术

计算机人工神经网络技术提供了新的图像压缩方法。自组织特征映射人工神经网络就能够用于图像的有损压缩。通过将图像分成若干小块,然后使用神经网络进行训练达到特征向量自动聚类,从而将这若干个图像块分成不同的类,其类别个数远小于图像块的个数,最后使用一个映射表保存这些信息。该方式,将图像中相同或者非常相似的部分归为一类,降低了信息冗余度,从而可以进行图像的有损压缩。该方法采用了计算机神经网络,有比较好的适应性,能够方便的和其它压缩技术结合实现效果更好的混合压缩,具有良好的推广价值。