基于三维离散余弦变换的静止彩色图象压缩

为了既能获得较高的压缩比 ,又能保证较好的图象质量 ,提出了一种基于三维离散余弦变换 (3D DCT)的静止彩色图象编码方法 .在此算法中 ,首先将原始图象分割成互不覆盖的 8× 8子块 ;然后根据局部能量的大小将各子块分为 4类 ,再把属于同一类的子块组合到一起 ,形成三维立方体并对三维立方体进行三维离散余弦变换 ,从而提高压缩效率 .计算机模拟结果表明 ,此算法在压缩比高于 4 0时 ,其平均峰值信噪比约为 2 9d B,解压后的图象质量有较高的保真度 ,在同等情况下 ,其比 JPEG标准提高约 5 d B     

小波变换在遥感图象融合中的应用研究

针对基于小波变换的图象融合中存在的光谱扭曲问题 ,提出了一种直接相加的小波变换低频信息处理方法 ,即将未分解的 TM放大图象与小波分解后的 SPOT图象的高频部分重构得到的图象通过直接相加来生成融合图象 ,这种方法得到的融合图象 ,其光谱扭曲值和信息量两个指标均优于常规的小波融合方法 .由小波变换与 IHS变换的光谱质量比较表明 ,小波变换比 IHS变换更适合于波谱响应范围不同、相关性弱的图象间的融合 ;另外 ,空间质量比较还表明 ,小波变换在融合中、小尺度的纹理特征方面具有优势 .     

基于压缩域的图象检索技术研究进展

压缩标准的出现 ,使得图象数据格式普遍为压缩格式 ,从而促进了压缩域内图象检索技术的迅速发展 .为了使人们对基于压缩域的图象检索技术有一概括了解 ,该文对目前的压缩域检索技术进行了回顾和讨论 :首先 ,介绍了图象检索系统的基本概念 ;然后 ,分类分析了不同压缩域的检索技术 ,包括变换域方法 (如傅立叶变换、离散余弦变换 (DCT)以及子带和小波变换 )和空域方法 (如矢量量化和分形等 ) ;接着 ,对这些检索方法进行了讨论和比较 ,并得出一些有用的结论 ;还举例介绍了基于压缩域图象检索技术的实际应用 ;最后对压缩域图象检索技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向 .     

基于小波分解的快速分形图象压缩算法

为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .     

基于视觉神经元ON—OFF模型的图象增强

探讨基于视觉神经网络 ON- OFF模型的图象增强 .通过计算仿真 ,找到了关于这种视觉模型应用于图象处理合适的实现形式 ;探讨了衰减常数和颜色恒定性的关系 ;以及空间常数变化和动态范围压缩与细节增强能力的联系 .使用合适的衰减常数 ,可以使该神经元模型在颜色恒定性计算上性能优良 ,同时 ,适当大小的空间常数 ,能够在颜色保真度和图像增强性能之间取得合适的平衡 .神经网络对复杂背景图象的增强效果良好 ,但是由于同样基于“灰度世界”假设 ,因此在处理违反这一假设的特殊图象时 ,此模型在颜色表征上仍然具有缺陷 ,这就部分限制了模型的应用 .最后探讨了可能的改进方向 .     

一种基于混沌序列的图象加密技术

混沌序列具有易生成性、对初始条件强敏感性、可完全重现性以及整体的伪白噪声统计特性等特点 ,同时混沌序列的离散映射序列也具有其相似的特性 .基于以上特性 ,给出了一种基于混沌序列的图象置乱加密算法 ,其首先 ,以初始条件为密钥生成混沌序列 ,并将它映射为 2 K值混沌序列 ;然后依据该序列随机地修改图象每个像素点的灰度值 .同时为了度量加密或置乱的程度 ,还给出了一种基于图象局部方差的图象置乱度的定义 .实验结果证明了该算法实现简单 ,计算量小 ,且图象的解密结果对混沌序列的初始值有较强的依赖性 ,安全性高 ,同时也证明了给出的图象置乱度能更好反映图象加密前后的视觉差别和加密效果 .     

基于小波变换的图象放大方法再探讨

图象放大 (又称图象变焦、图象重采样 )问题严格地说是一个病态问题 ,根据不同的模型 ,人们先后提出了多种图象放大方法 ,如线性插值、三次样条插值、分形插值以及基于小波变换的方法等 .图象放大问题的焦点是如何在图象放大过程中保持良好的视觉分辨率 ,表现在基于小波变换的图象放大方法中就是如何构造图象高频分量的问题 .针对目前常用的变换域内插方法 ,在一维信号上所作的模拟实验表明 ,该方法并不合理 .对常用的几种图象放大效果评价的方法进行了比较分析 ,结果认为 ,最理想方法还是多人主观评判法 .由于小波高频系数构建问题并未有理想方案 ,因此 ,对小波基函数的选择问题必须作进一步研究 .     

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 .     

基于小波域边缘方向特征的SAR图象噪声抑制方法

给出了一种新的基于小波变换的合成孔径雷达 (SAR)图象斑点噪声抑制方法 .利用每一级小波分解得到的小波系数子带 HL和 L H,以及对原图进行水平方向旋转正负 4 5°扫描后得到的另外两个正交方向的小波系数子带 rc HL和 ra HL ,可以判断出对应点边缘方向性的强弱 ,通过设定方向性阈值 ,确定该点是否位于边缘上 ,进而对没有位于边缘的点进行平滑 ,达到保留图象边缘的同时 ,抑制斑点噪声的目的 .为解决对某些振荡型边缘的检测问题 ,还结合阈值法 ,对该方法做了改进 .实验表明 ,与小波域的硬阈值或软阈值去噪方法相比 ,此方法在有效地抑制斑点噪声的同时 ,更好地保留了 SAR图象中的边缘和纹理信息 .     

HVS模型及其在静止图象压缩质量评价中的应用

图象质量尺度是最优化图象压缩算法参数和提高图象质量的重要依据 .建立在人类视觉模型 (HVS)基础之上的感知质量尺度作为主客观联系的桥梁 ,能有效地反映出人对图象失真在视觉上的感知 .近年来 ,有许多研究者借助人类视觉系统研究中的最新成果 ,深入分析了与图象质量密切相关的视觉感知特性 ,提出了大量效果不错的静止图象压缩感知质量尺度 ,并对视觉感知特性在图象质量尺度中的应用方法进行了较全面的综述 ,揭示了影响其图象质量预测准确性、鲁棒性的主要因素 ,给出了该领域的最新研究成果和未来发展方向 .     

基于图像抽取和小波变换的压缩方法

由于良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,小波变换在图像处理领域有很好的应用效果,但其却是一种很复杂的数学变换.为了降低计算复杂度,提出了一种将图像抽取和小波变换相结合进行图像压缩编码的方法.将最常用的两种图像抽取法结合小波变换进行图像压缩的压缩效果,与小波变换压缩效果作了比较.通过在MATLAB运行环境下对该方法进行实验得出,与基于小波变换的图像压缩方法相比,对于纹理较少相对平滑的图像,可以在压缩图像视觉效果相同的情况下,获得更高的压缩比,同时降低计算复杂度.     

Ridgelet变换在图像压缩中的应用

Ridgelet变换特别适合描述具有直线或超平面奇性的高维信号。本文将介绍有关Ridgelet变换的理论,并在此基础上提出一种新的基于正交有限Ridgelet变换（FRIT）的图像压缩方法一FRIT＋DWT。试验结果表明,FRIT＋DWT方法较传统Wavelet方法获得了更高的压缩比和更好的压缩效果。     

基于光谱分类的超光谱数据压缩方法

提出了一种基于光谱分类的超光谱图像数据压缩新方法：通过光谱分类把原先的三维遥感图像数据转化为一个分类表和一个光谱表,实现数据压缩。由于光谱分类的精度直接影响压缩和恢复图像的效果,重点比较和研究了三种光谱分类的方法：最大值法,欧氏距离法和小波变换法。实验证明：图像经小波变换法分类压缩后的重建效果最佳,但耗费时间最多;欧氏距离法的重建效果比小波变换法要差一些,所用时间比小波变换法要少的多;最大值法的效果最差,但耗费时间最少。     

基于小波分解的分形压缩图象增强

讨论分形解码结果图象的特点,基于分形码对图象的放大作用,用小波提取放大图象中的高频信息,再用小波图像融合方法增强图象细节,同时用小波的局部极大值的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数调整方法去除结果图象的块效应,直接提高压缩结果图象质量,可用于改善高压缩比的分形压缩解码结果图象质量。     

基于小波变换的零森林图像压缩方法

该文从理论和实验上证明了同级别不同方向子带的零树位置具有较大相关性,据此提出了嵌入的零森林编码方法MRZF。该方法把森林作为系数表示的基本数据结构,使相邻系数之间,同方向子带之间的相关性以及不同方向子带间的相关性能被有效利用,编码效益更高。该方法可直接输出0,1比特流,编解码速度快,且具有多率特性和低计算复杂性的特点,可实现码流的累进传送。采用国际上通用的标准测试图像对提出的图像压缩方法进行测试,实验结果优于现有方法。     

基于边界提升变换的图像压缩

为获得图像中光滑边界的稀疏表达和克服传统量化离散小波系数造成的边界失真,提出了一种基于边界的提升变换。其主要思想是将图像分为边界带和剩余区域两部分,然后对这两部分分别应用一维和二维基于边界的小波变换。边缘的前处理是这种方法的一个重要部分。为了提高编码性能,对两条平行或近似平行的边界线用一条脊线表示,并且对脊线和边界线按照光滑尖锐比进行修剪。最后根据边界小波变换系数的特点给出了合适的编码方法。本方法针对富含边界的图像在峰值信噪比和视觉质量方面比JPEG2000均有明显的提高。     

基于小波的彩色序列图象压缩编码

此文提出了一种基于小波变换的运动估计算法，时间复杂度比常规算法降低了一个数量级，同时在估值精度上可与常规算法媲美。利用更佳频率分辨率小波分解处理运动补偿余量误差善了复现图象质量。实验结果表明，该算法在高压缩比情况下图象复现质量显著优于ＭＰＥＧ－２，具有广阔的应用前景。     

基于小波变换和矢量量化的人脸图象压缩

在图象的压缩编码中，矢量量化可以利用某特定类图象（加人脸）的统计特性，为了在高压缩比下获得较好的压缩效果，提出了一种新的小波变换域内进行矢量量化的算法，该算法用树结构表示小波变换域系数，并根据各节点值的重要程度，从每一棵树中提取一个矢量，然后进行矢量量化；解码时，为了使矢量分量能正确地返回到原来树中的正确位置，需利用EZW^[1]、SPIHT^[2]算法的思想标记这棵树，因为这样才能充分利用父子相关性和兄弟相关性，从而显著地减少了标记信息，在提取矢量时，可用简单的阈值剪枝算法，也可用SFQ^[3]的最佳剪枝算法，而且后者能进一步提高峰值信噪比，用该算法对人脸图象进行的压缩试验结果表明，在高压缩比（100:1左右）下，恢复的图象质量（视觉效果和峰值信噪比）比通常的小波压缩算法（如EZW，SPIHT、SFQ等）好得多，该算法特别适合于对特定类图象的压缩。     

用改进的SPIHT算法实现遥感图像压缩

遥感图像纹理复杂,采用传统的SPIHT算法进行图像压缩编码存在运算量大、效率低、压缩率不高,压缩后仍有很大的编码冗余等缺陷。根据遥感图像小波变换后系数的特点改进算法,对高低频分量采用不同的编码方法,且对SPIHT算法的运算流程进行改进,得到一种更有效的编码方法。通过实验仿真证明,该算法各方面的性能均明显优于原算法。