基于JPEG2000的ROI改进编码算法研究

在许多的图像应用中，基于感兴趣区域（ROI）图像编码技术占有重要地位。对图像压缩和传输处理，总是希望自己所感兴趣的图像区域能够得到相对于背景（BG）区域更好的压缩效果。在JPEG2000中采用了General Scaling Based Method 和 Maxshift Method的ROI编码技术。最重要平移和逐个平移法在最大位移法的基础上进行了改进、实验结果表明，该方法可行且性能优越。     

基于JPEG2000的感兴趣区域算法研究

介绍了两种感兴趣区域(ROI)编码技术:一般位移法(Scaling-based method)和最大位移法(MaxShift method),它们分别已经被JPEG2000标准的第一和第二部分采纳。其中一般位移法需要传输和编码ROI的形状信息,而最大位移法不能控制感兴趣区域和背景区域(BG)重建图像的相对质量。针对这些缺点与不足,又进一步阐述了另外两种改进算法:位平面逐个位移法(BsBShift method)和最重要位平面法(MSBShift method)。     

JPEG2000感兴趣区域编码技术浅析

该文介绍了一种感兴趣区域(ROI)编码技术-最大位移法(Maxshiftmethod),它已经被JPEG2000第一部分所采纳。与一般位移法(Generalscalingbasedmethod)相比,最大位移法无需在码流中传递ROI形状的信息,也不必在解码端计算感兴趣区域模板(ROImask)。随后,该文由浅入深地阐述了任意形状ROI模板的计算方法,并且推导出了当ROI为矩形时计算其模板的快速算法。     

基于JPEG2000的任意形状ROI编码方法研究

介绍JPEG2000感兴趣区域编码技术的基本原理和编码方法,比较一般移位法和最大移位法,提出一种新的基于JPEG2000的任意形状感兴趣区域(ROI)编码方法GPBShift,它结合了两种标准ROI编码算法的优点.     

基于JPEG2000的医学图像感兴趣区编码与渐进传输

针对JPEG2000标准使用的两种感兴趣编码方法,最大位移法和一般位移法对医学图像处理的不足,采用了一种分步提升方法,以完成医学图像感兴趣区域编码,以及图像中病灶区域和非病灶区域图像质量的自由调整。并根据率失真优化策略组织压缩码流,实现医学图像的感兴趣区域编码与渐进传输。实验结果表明,该方法可在低码率下实现感兴趣区域的高保真度压缩,有效提高图像压缩和传输的效率。     

基于JPEG2000感兴趣区域自适应水印算法

提出一个基于JPEG2000感兴趣区域(ROI)的自适应水印算法。该算法结合了感兴趣区域的编码特点及HVS特性,在量化的ROI区域中筛选高频系数实现水印嵌入,使嵌入图保持良好的视觉效果,也使嵌入的水印信息在经历了JPEG2000压缩后仍具有较强的鲁棒性。     

基于JPEG2000静止图像的ROI压缩的实现

本文阐述了新一代图像压缩标准JPEG2000压缩原理及压缩流程,对其核心部分:小波变换和熵编码进行了重点叙述,同时对JPEG2000的最重要的特点之一:感兴趣区域(ROI)编码进行了详述,展示了JPEG2000在图像庄缩方面的丰富的特点和优点。本文实现了无损压缩和有损压缩,以及带矩形区域ROI的压缩等,实验结果令人满意。     

基于JPEG2000 ROI机制面向ATR的图像压缩

如何使得经过有损压缩后的图像能保持一定程度的自动目标识别(ATR)性能，是一个十分重要的问题。JPEG2000标准中的感兴趣区域(ROI)编码机制是一个恰当的选择。该文根据恒虚警率(CFAR)检测器确定ROI区域，利用JPEG2000算法进行压缩。实验结果表明，在小于0.1bpp的极低码率条件下，提出的算法与JPEG、SPIHT、基本JPEG2000压缩算法相比，压缩后的图像的自动目标识别性能有了较大的改善。     

一种基于JPEG2000的医学图像感兴趣区域编码技术

感兴趣区域编码是静态图像压缩标准JPEG2000支持的一种非常重要的功能,该标准提供了两种感兴趣区域编码的方法,这两种方法用于医学图像的处理却存在不同的不足之处。该文结合这两种编码方法各自的优点,提出了一种分步位移的处理方法,该方法不仅支持多个感兴趣区域的编码,而且还能自由调整感兴趣区与背景区图像的压缩质量。实验结果表明,医学图像的压缩性能得到了明显的改善。     

基于JPEG2000标准的感兴趣区域编码

概述了JPEG2000标准PART1的基本系统,介绍了其重要特点:感兴趣区域编码;介绍了一种新的ROI编码算法——PSBShift算法,它结合了JPEG2000中定义的两种标准ROI编码算法的优点。     

基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩

提出了一种基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩方法.该方法对在人为选定医学图像的感兴趣区域采用无损的JPEG2000压缩,而对其他图像区域则采用高压缩比的JPEG压缩,从而较好地解决了医学图像的高压缩比和高质量之间的矛盾.通过对一副人脑MRI医学图像的压缩实验,得到了压缩比12:1,并且病灶区图像信息完整的压缩图像.     

Textual image compression at low bit rates based on region-of-interest coding

In this paper, we deal with those applications of textual image compression where high compression ratio and maintaining or improving the visual quality and readability of the compressed images are of main concern. In textual images, most of the information exists in the edge regions; therefore, the compression problem can be studied in the framework of region-of-interest (ROI) coding. In this paper, the Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) coder is used in the framework of ROI coding along with some image enhancement techniques in order to remove the leakage effect which occurs in the wavelet-based low-bit-rate compression. We evaluated the compression performance of the proposed method with respect to some qualitative and quantitative measures. The qualitative measures include the averaged mean opinion scores (MOS) curve along with demonstrating some outputs in different conditions. The quantitative measures include two proposed modified PSNR measures and the conventional one. Comparing the results of the proposed method with those of three conventional approaches, DjVu, JPEG2000, and SPIHT coding, showed that the proposed compression method considerably outperformed the others especially from the qualitative aspect. The proposed method improved the MOS by 20 and 30 %, in average, for high- and low-contrast textual images, respectively. In terms of the modified and conventional PSNR measures, the proposed method outperformed DjVu and JPEG2000 up to 0.4 dB for high-contrast textual images at low bit rates. In addition, compressing the high contrast images using the proposed ROI technique, compared to without using this technique, improved the average textual PSNR measure up to 0.5 dB, at low bit rates.     

率失真优化和系数移位结合的ROI编码方法

感兴趣区域图像编码技术是数字图像压缩编码领域的研究热点。文中提出了一种基于JPEG2000标准的率失真斜率优化和系数移位相结合的感兴趣编码改进方法,它结合了两者编码方式的优势,并在率失真斜率优化算法中充分考虑到ROI区域的比例并影响率失真函数的加权值。该方法提高了图像编码的信噪比,支持多个感兴趣区域,并且ROI的形状不受限制。实验证明：该方法不仅在低码率条件下提高了感兴趣区域的信噪比,在高码率下整幅图像的信噪比也得到了改善。     

JPEG2000中感兴趣区域的编码

JPEG2000不仅比现有的标准例如JPEG有更好的客观图像质量，而且提供了很多新的特性和功能。可以对感兴趣区域进行最高质量的压缩或者无损压缩就是一个非常重要的功能，而现有标准不能有效实现或根本无法实现。文章从JPEG2000的算法原理开始，对如何进行感兴趣区域编码进行了阐述，并且给出了实验结果。     

在基本JPEG系统中实现感兴趣区域编解码

该文在借鉴JPEG2000的基础上,提出了一种在基本JPEG系统中实现感兴趣区域的编解码方法,并在VC6.0中实现。实验结果证明该方法是切实可行的,既提高了压缩比又增强了感兴趣区域的图像质量。     

基于选择子带提升位平面的ROI编码方法研究

首先分析了JPEG2000中两种ROI编码机制的优缺点,然后对图像小波变换后各子带内ROI系数的能量情况进行统计分析,提出了基于小波变换后的ROI掩膜能量选取提升重要子带,同时时重要子带采用适应小渡"零树"特性的子带扩充,进而提出了一种基于选择子带提升位平面的ROI编码方法.该算法有以下优点:(1)能够控制ROI和ROB的相对压缩质量;(2)可以获得同一图像中多ROI的不同压缩率;(3)允许定义任意形状的ROI且无须在码流中包含形状信息.实验结果验证了所提方法的有效性.     

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。