基于四叉树小波分形的医学图像压缩

文章提出了一种基于四叉树小波分形的医学图像压缩新算法。利用小波子带图像间的相似性和块内存在的自相似性进行分形编码。克服了传统分形编码复杂和编码时间过长的缺点，有效提高了编码效率。实验表明，此方法在无诊断失真的情况下可获得较好的压缩效果，在远程医疗和PACS系统等领域的医学图像压缩中有重要的潜在应用价值。     

基于四叉树小波分形的医学图像压缩

文章提出了一种基于四叉树小波分形的医学图像压缩新算法.利用小波子带图像间的相似性和块内存在的自相似性进行分形编码,克服了传统分形编码复杂和编码时间过长的缺点,有效提高了编码效率.实验表明,此方法在无诊断失真的情况下可获得较好的压缩效果,在远程医疗和PACS系统等领域的医学图像压缩中有重要的潜在应用价值.     

图像压缩编码方法综述

本文对图像压缩的几种经典压缩编码方法进行了汇总和分析。介绍了他们的压缩原理和特点，然后对新一代的编码方法，包括小波变换编码、分形编码和神经网络编码，进行了简要的介绍。指出了各自的优缺点，并对图像压缩编码方法的发展方向进行了展望。     

基于小波分解的视频分级编码方法

提出了一种基于小波分解的视频分级编码方法,该方法主要是对视频对象实施小波分解,将其低频子带与高频子带分别作为基本层与增强层进行编码,以实现视频对象的空域分级、时域分级与混合级。同时,根据小波的方向性特点,采用了视觉模式图像编码方法,以提高编码效率。     

基于提升方案与SPIHT的无失真图像压缩

基于提升方案的整数Deslauriers-Dubuc（6，2）可逆双正交小波变换，可由加法和移位完成，便于硬件实现。与SPIHT和熵编码结合可实现无失真图像压缩。与ARJ，JPEG，整数Haar变换结合DPCM以及分块DPCM中的无失真压缩方法相比，压缩比分别平均提高了50％，35％，20％，2％左右。     

基于形态学算子的分形图像编码

本文提出了一种基于数学形态学算子的分形图像编码方法。首先用ＡＭＳＳ算子对原图像进行作用，得到的结果作为Ｄｏｍａｉｎ Ｐｏｏｌ。在此基础上，再对图像进行分割、搜索并获得仿射变换族，形成相应的ＰＩＦＳ。本文对该方法下的压缩变换、解码算法、Ｃｏｌｌａｇｅ定理等相关的理论进行了讨论。在编码过程中，采用ＡＭＳＳ图像作为Ｄｏｍａｉｎ Ｐｏｏｌ的意义在于，ＡＭＳＳ算子拓宽了Ｄｏｍａｉｎ Ｐｏｏｌ的边缘范围，使经     

用于参数曲线自由变形的新的伸缩因子

构造了一种新的伸缩因子函数,以改进参数曲线自由变形方法.它不仅具有已有伸缩因子的特性,还可在区间上达到峰值,克服了现有伸缩因子仅在一点达到峰值的不足.在将新的伸缩因子作用于待变形的曲线方程时,可通过交互改变控制参数来控制曲线的形状,以获得丰富的变形效果.叙述了在混凝土骨料随机分布的二维优化数学仿真模型中的应用.     

基于新型伸缩因子的PMSM模糊自适应反步控制

目的 为了解决包装机驱动控制系统在非线性因素的影响下,工作效率和产品质量大大降低的问题,提出一种基于新型伸缩因子的模糊自适应反步控制策略。方法 在传统自适应反步控制算法的基础上加入转速误差积分值对电流进行补偿,引入积分重置环节防止积分饱和引起调速时的超调和振荡,设计一种新的变论域伸缩因子,优化模糊推理模块,以在线整定转速反馈增益和自适应增益。结果 通过MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,改进后的控制器通过对交轴电流值进行补偿,使参数摄动对系统的影响大大降低,并根据转速误差及其变化率自适应调整增益,进一步提高了控制系统的转速动态响应性能。结论 与常规传统PID控制系统和未优化的反步控制系统相比,文中优化后的控制器能增强被控系统的稳定性,缩短速度响应时间,具有更优的鲁棒性和动静态性能。     

基于自适应伸缩因子的变论域模糊PID振动控制方法

针对传统变论域模糊PID控制算法(VUFP)伸缩因子无法自适应调整的问题,建立了基于自适应伸缩因子的变论域模糊PID振动控制方法,从而进一步提升振动控制效果。在传统VUFP算法的基础上,将系统误差及误差变化率作为输入,伸缩因子参数作为输出,提出了伸缩因子自适应调整函数;从非零性、对偶性、单调性、正规性、协调性入手,通过理论证明了所提自适应调整函数的合理性;基于VUFP算法,利用系统误差及误差变化率实现了自适应调整函数参数的实时自适应调整,从而避免了VUFP算法中伸缩因子缺乏模糊规则导致控制效果降低的问题。3层框架理论模型和实验结构的振动控制结果表明:所提控制方法能实现函数型伸缩因子参数的自适应调整,针对框架结构加速度、速度及位移的控制效果均优于PID和VUFP控制算法,为建筑结构振动控制提供了一种新的控制算法。     

复映射族f(Z)=aZ2+ti构成迭代函数系统的条件

IFS 是基于压缩映射理论的,而目前图形学中常用的是基于仿射变换的线性IFS,由非线性变换引起的非线性IFS 相对于线性IFS 具有更大的灵活性和更强的建模能力。笔者给出了复映射族f(Z)=aZ2 ti的定义,绘制出其作为非线性IFS 的吸引子图像;说明了映射压缩因子不是一个常数,而与迭代点有关;求出了复映射族构成IFS 的条件为迭代初始点在所有映射所形成的填充Julia 集的交集内,讨论了初始点选取与生成的迭代吸引子的关系。     

关于小波分形压缩算法若干相关技术的研究

在简单介绍小波分形算法的基础上，从理论和技术两方面深入地研究了小波技术引入分形压缩算法后对传统分形压缩算法的影响，此项研究为今后分形压缩算法中充分利用小波分析特有的优点，开发出更为有效的基于小波变换的分形压缩算法提供参考和理论依据。     

基于图像特征的分形压缩方法

介绍了分形图像压缩的理论基础和基本编码思想。设计了一种基于图像特征的分形压缩编码方法,该方法在分析图像本身的结构特征的同时,充分利用了人眼对灰度的敏感程度随背景变化而变化的特点。在综合考虑图像的平均灰度与图像块的灰度阶差和图像块灰度方差的前提下,将图像块分为普通块和特征块,并对不同的图像块动态地改变搜索范围、匹配精度及压缩仿射变换因子,从而提高压缩效率。     

一种基于小波子带熵的遥感图像压缩算法

提出了一种使用小波子带熵进行比特分配的遥感图像压缩算法.对遥感图像进行小波提升分解后,分析了各高频子带能量百分比及其熵的变化趋势,在此基础上提出了一种新的快速比特分配方法-使用子带熵进行比特分配.然后对各个高频子带进行均匀量化,量化后的数据采用比特平面编码.对最高比特平面只记录该比特平面中非零系数的坐标,其它比特平面采用行程编码和Huffman编码方法进行压缩.实验结果表明,纹理复杂以及相对平坦的遥感图像使用该算法压缩后都可以获得很好的重构图像质量,峰值信噪比均大于34dB,而压缩比则与图像的复杂程度有关.     

一种基于小波变换的遥感图像压缩算法

为验证图像压缩算法122.0-B-0对遥感图像的有效性,在对该算法进行了较为详细的研究后,对该算法进行了软件实现,然后将该算法与JPEG2000、SPIHT算法在压缩效率及压缩速度上进行了比较.实验结果表明:该算法在较低码率下压缩性能与JPEG2000、SPIHT算法相当,在较高码率下压缩性能略微下降,但在相同码率下它的编码速度比JPEG2000快2倍左右,比SPIHT算法约快1.5倍左右,且编解码速度与码率成正比.该算法采用的编码方式相对简单,无反馈操作,可适应于不同内存大小的压缩系统,并采用分段编码有效地防止误码扩散,因此在空间飞行器上具有巨大的应用价值.     

分形图像压缩方法研究的新进展

分形图像压缩是一种利用迭代函数系统理论(IFS)、基于自相似特征的有损编码方法。它以其高压缩比的潜在性能而在近年来倍受重视，但目前实现自动IFS编码仍有相当难度，该领域仍存在许多问题亟待解决。笔者对分形图像压缩的理论基础、自动分形图像压缩的实现以及分形图像序列压缩等进行了全面的综述，介绍了各种具有代表性的改进算法，阐明了各个算法的原理和特点，最后对目前研究中存在的问题及可能的对策和研究方向进行了讨论。     

一种非一致小波基的超光谱图像压缩方法

传统的三维小波变换在不同维采用相同的小波基且频谱分辨能力也是相同的,这不能与超光谱图像的特性相匹配.本文提出了一种新的采用非一致小波基的去偶结构的三维小波变换的超光谱压缩方法.由于超光谱图像光谱维和空间维具有明显不同的特性而设计的,本文采用一种非一致小波基设计思路,对不同维使用不同的小波基并与去偶的小波变换结构结合在一起进行小波变换.为了获得符合不同维特性的最优的小波基组,本文通过评估指标来测试各种小波基组合的性能.实验结果表明,本文提出的方法能够明显提高超光谱图像的压缩比,且不需牺牲计算复杂度、可扩展性等额外代价.     

基于分形小波变换的MEMS动态模糊图像亚像素检测技术

基于机器微视觉的微机电系统（MEMS）动态测试系统,提出了一种分形小波变换亚像素检测技术提取MEMS运动轨迹算法.该算法结合电耦合器件（CCD）成像机理,利用图像的分形参数进行随机分形插值对图像边缘进行重建,通过小波变换实现重建后图像亚像素精度的边缘检测.在连续光照明条件下,对MEMS平面微运动模糊图像进行检测处理,提取和分析了MEMS运动轨迹.将该方法和在频闪条件下测得的MEMS器件的平面微运动幅值的结果进行了比对分析和讨论.由实验结果可以看出,本方法有较高的测量精度,其测量绝对误差小于0.02像素.     

一种分形图像编码的新方法

由于分形图像编码过程非常费时，因此在前人的基础上，通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，提出了使用图像块的改进方差来提高分形压缩性能的思想。在证明迭代函数系统不会改变图像块的改进方差的基础上，给出了基于改进方差的分形图像压缩方法。实验结果说明该方法在保证快速性的同时，重建图像的质量又得到了进一步的提高。     

基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法

针对图像传输数据量大的问题,通过结合小波变换的高效性与普遍性,提出了一种基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法,在图像的低频子带中通过结合阈值与人眼的视觉敏感度,提出了阈值保留算法;而图像的高频子带则是通过结合小波变换后各子带的方向性,并根据小波幅角的不同提出了边缘保留算法：在保证图像质量的同时减少了图像中的冗余信号。实验结果表明,新方法能够实现上述目标且具有低耗时的优势,在图像压缩领域具有较好的发展前景。