基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法

常规的小波压缩算法在低比特率情况下将不可避免地在图像强边缘附近产生振铃效应。为此提出了一种基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法。在编码端，先检测出图像的强边缘并将其作为附加信息进行编码；然后，利用强边缘信息将图像沿行列方向分割成一些独立的数据段分别进行小波变换；最后，利用EBCOT算法对得到的小波系数进行编码。特别地，从图像的成像机理出发，提出了一种克服分段数据边界效应的新方法。实验结果表明，这种边缘自适应小波变换即使在比特率极低的情况下也可以保持图像轮廓的清晰，强边缘附近的振铃效应也得到有效的抑制。由于附加信息的存在，压缩图像的PSNR值相比于常规方法通常会有所降低，但图像的主观视觉质量却有明显的提高。     

基于FPGA图像压缩系统的研究与实现

提出利用5/3提升小波变换和零树小波编码对图像进行压缩编码的方案,并且基于改进算法的二维离散小波变换进行硬件设计,通过FPGA实现了设计的系统结构,并利用FPGA上的PowerPc核实现了EZW编码,最后通过仿真来验证了小波变换系统设计的正确以及对整个系统的性能评估.     

基于小波变换的图像边缘检测匹配算法

小波变换能够获取信号的时频局部化特征,可作为一种有效的图像边缘检测工具。本文提出一种基于二维小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像分别做两方向的小波变换,进而得到二维小波变换的幅值和梯度,然后利用非极大值抑制方法检测二维小波变换的模极值点作为图像的边缘点,最后利用Hausdorff算法实现模板边缘与实时图边缘之间的匹配。仿真试验表明本文所提出算法的有效性。     

基于边缘检测的噪声图像压缩编码方法

基于小波变换的图像压缩算法在含噪图像和较低码率时出现的边缘模糊现象多年来一直未能得到很好的解决,为了解决这一问题,提出一种基于边缘检测的噪声图像压缩编码方法。首先,对图像进行小波边缘检测,确定哪些小波系数是图像的边缘特征,将其保护起来;然后,对小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪;最后,利用等级树集合分裂算法(SPIHT)算法对图像进行压缩编码。实验结果表明,本文提出的方法不仅能获得较高的图像压缩率、较好地去除噪声,而且能在一定程度上解决边缘模糊问题。     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

图像边缘提取技术的分析及优化

本文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍和归纳,对比、分析了各自的优缺点,并自己提出了基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法,该方案结合使用了微分法和小波变换两种方法,发挥了它们各自的优点,获得了比较明显的图像边缘。并对几种图像边缘提取算法进行计算机仿真研究,实验结果表明基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法所得到的边缘提供了较高的边缘定位精度,是一种有效的图像边缘提取算法。     

基于小波变换的颗粒图像边缘检测算法研究

为了能在颗粒图像边缘检测中得到单边缘响应、连续的边缘线,在图像边缘检测的过程中,本文采用了小波变换的处理方法：在使用小波变换边缘检测算法检测出边缘后,本文提出一套较完整的边缘线加工算法,最终得到单像素宽的边缘．并利用加工后的边缘信息成功分割了一类颗粒图像。     

提升方案结合改进EZW的快速图像压缩方法

在EZW算法的基础上,针对零树编码存在的不足,利用图像平滑技术,提出了一种基于提升方案下的整数小波变换,简化了计算过程.并根据静止图像经整数小波变(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zero-tree wavelet coding)的缺点,在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时,提出了新的阅值选取方案..实验结果表明,新的选取方案能够有效地增加零树的数目,从而提高图像的压缩效率.     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

一种有效的块DCT编码图像去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,从而降低了图像的视觉质量。提出一种基于小波域特征分析的去块效应算法,目的是尽量消除块效应的同时充分保护图像的边缘信息。图像空域中的块效应,在小波域高频子带表现为平行线效应、竖直线效应或者网格效应。通过为各个子带设置自适应操作算子去抑制块边界系数能量聚集现象,使得空域中的块效应得到消除。仿真结果表明在不同比特率下,对不同类型的图像,新算法都能得到较好的去块效应效果,并且具有较高的运算速度。     

General methods for L/M-fold resizing of compressed images using lapped transforms

Two general methods are proposed for the arbitrary L/M-fold resizing of compressed images using lapped transforms. These methods provide general resizing frameworks in the transform domain. In order to analyse the image size conversion technique using lapped transforms, the impulse responses and frequency responses for the overall system are derived and analysed. This theoretical analysis shows that the image resizing in the lapped transform domain provides much better characteristics than the conventional image resizing in the discrete cosine transform (DCT) domain. Specifically, by using lapped transforms, the proposed method reduces the blocking effect to a very low level for images which are compressed at low bit rates, since two neighbouring DCT blocks are used in the conversion process, instead of processing each block independently.     

图像通信中去块效应方法研究现状

图像压缩是图像通信领域中十分重要的研究内容。在低码率的情况下,由于压缩方法的局限性,重建后的图像会产生块效应。本文主要介绍了去块效应的经典方法和当前最新的研究现状,综合研究分析了各算法的优劣。     

基于复数小波阈值和w-TV的去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。针对该问题提出一种基于复数小波阈值和加权全变差（w-TV）的块效应消除算法,利用复数小波阈值和加权全变差的特性对图像进行处理。实验证明,该算法较好地去除了块效应,尽可能保留了图像的特征结构,具有良好的视觉效果。     

基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法

在分析图象整数小波变换的基础上 ,提出了基于子带比特平面编码的压缩算法 .该算法将整数小波系数按子带分为若干比特平面 ,称之为子带比特平面 ,并采用简单高效的率失真优化算法确定子带比特平面的编码顺序 ,且这一顺序与图象无关 .按此顺序对子带比特平面进行自适应 MQ算术编码 ,便得到嵌入式压缩码流 .该算法可以从无损到有损 ,以任意倍率或质量进行图象压缩 ,压缩效率达到了浮点 EZW算法和 JPEG2 0 0 0整数小波编码方案的水平 ,而速度远快于这两者的速度 .该算法还具有复杂度低 ,占用内存少的优点 .     

基于边缘特征小波变换的压缩算法关键技术

探讨了一种新的改进算法中的两个关键技术：基于边缘特征的小波变换方法和边缘曲线的编码方法。利用这两个算法减少了图像重要边缘特征的失真,有利于图像快速浏览和图像基于内容查询的实现;并能改进变换系数中能量的分布使高频子带的图像能量进一步减少,有利于提高压缩性能和效率。同时该文用Matlab6．5平台给出了一些试验结果,并对试验结果进行了分析。     

一种减少低码率视频编码中"块效应"的方法

在甚低码率视频编码技术中，“块效应”现象成为一个比较严重的问题，由于“块效应”的介入，严重破坏了图像的视觉效果，本文通过分析基于块编码的低码率视频压缩技术中的“块效应”现象，提出一种自适应的高频补偿滤波方法，并使其应用于H．263甚低码率视频编码，结果表明：采用自适应的高频补偿滤波方法可以有效地抑制：块效应”现象，改善视觉效果。     

一种改进的基于小波零树的图象编码算法

针对极低码率下图象的压缩编码问题,在小波零树编码方法的基础上提出了一种新的低码率图象压缩算法,该方法对处于水平和垂直两个方向的高频子带系数采用变换的方法进行了系数重排,以产生新的树结构,这样使得位于这两个方向的高频子带内的重要纱数集中于各个相应子带的低频位置,且所生成树的能量集中性较好,故可以有效地提高编码效率,并能提高对重要系数的传输效率,经过实验证明,使用此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,而且与Shapiro提出的嵌入式零树小波（EZW）算法相比,重构图象的峰值信噪比（PSNR）值在梓同码率的情况下有了较大的提高。     

Local cosine transform — a method for the reduction of the blocking effect in JPEG

This paper presents the local cosine transform (LCT) as a new method for the reduction and smoothing of the blocking effect that appears at low bit rates in image coding algorithms based on the discrete cosine transform (DCT). In particular, the blocking effect appears in the JPEG baseline sequential algorithm.Two types of LCT were developed: LCT-IV is based on the DCT type IV, and LCT-II is based on DCT type II, which is known as the standard DCT. At the encoder side the image is first divided into small blocks of pixels. Both types of LCT have basis functions that overlap adjacent blocks. Prior to the DCT coding algorithm a preprocessing phase in which the image is multiplied by smooth cutoff functions (or bells) that overlap adjacent blocks is applied. This is implemented by folding the overlapping parts of the bells back into the original blocks, and thus it permits the DCT algorithm to operate on the resulting blocks. At the decoder side the inverse LCT is performed by unfolding the samples back to produce the overlapped bells. The purpose of the multiplication by the bell is to reduce the gaps and inaccuracies that may be introduced by the encoder during the quantization step.LCT-IV and LCT-II were applied on images as a preprocessing phase followed by the JPEG baseline sequential compression algorithm. For LCT-IV, the DCT type IV replaced the standard DCT as the kernel of the transform coding. In both cases, for the same low bit rates the blocking effect was smoothed and reduced while the image quality in terms of mean-square error became better. Subjective tests performed on a group of observers also confirm these results. Thus the LCT can be added as an optional step for improving the quality of existing DCT (JPEG) encoders. Advantages over other methods that attempt to reduce the blocking effect due to quantization are also described.