应用人眼视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

鉴于Contourlet变换存在冗余,小波变换不能准确捕获图像特征等不足,提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种基于人眼视觉特性的混合域图像压缩编码算法。算法对原始图像进行小波分解,对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;根据人眼视觉特性（HVS）,对不同子块变换系数进行加权处理;结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,提出的混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案（特别是低比特率下）。     

基于小波系数特性的低比特率图像压缩编码算法

以层树分集（SPIHT）编码方案为基础,结合最低频子带系数分布特点与高频子带系数相关性,提出了一种新的低比特率小波域图像压缩算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后对最低频子带系数进行优化处理,并自适应确定高频子带系数扫描次序;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案（特别是低比特率下）.     

基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于视觉敏感特性的小波域图像编码算法研究

以层树分集(SPIHT)编码方案为基础,结合人类视觉系统的对比度敏感性,提出一种新的小波域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后根据小波系数分布特点,结合人类视觉的对比度敏感性对小波系数进行加权处理;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案(特别是低比特率下).     

基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码

为了提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种改进的低比特率SPIHT算法。算法首先用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,该算法压缩效果优于SPIHT图像压缩方案,特别在低比特率下。     

一种新的混合域矢量量化图像压缩编码算法

为了有效捕获数字图像的重要视觉信息,提出一种新的混合域矢量量化图像编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,同时对中高频小波子带实施自适应方向分解;然后对最低频子带进行DPCM编码;再结合高频子带系数相关性构造矢量,并采纳竞争学习矢量量化策略训练码书;最后利用Huffman方法对输出进行熵编码并生成比特流.仿真实验表明,本文所提出的混合域矢量量化图像编码算法是一种高效的图像压缩方法,不仅其压缩效果明显优于小波域矢量量化图像压缩方案,而且具有较强的通用性与适应性(小波域矢量量化方法对于Barbata之类纹理图像压缩效果较差,而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于人眼视觉系统的自适应小波图像编码算法

本文提出了一种基于自适应小波分解与人眼视觉系统的低比特率图像压缩编码算法,该算法具有以下特点：（1）以子带能量为判别标准,能够根据图像内容进行自适应形式的小波分解;（2）建立了人眼视觉系统的掩蔽模型,并据此给出了全新的小波系数自适应量化策略.仿真实验表明：本文算法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于JPEG2000、EZW、FWP等小波域图像压缩算法（特别是低比特率下）,而且可广泛适用于不同特征的数字图像.     

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数.同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点.实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法.     

基于小波-Contourlet变换的图像压缩算法

利用小波-Contourlet变换对图像分解具有多尺度和多方向性的特点,提出一种结合小波-Contourlet变换和无链表集合分裂嵌入块编码的图像压缩算法.小波-Contourlet通过方向滤波器组把小波分解的高频予带进一步分解为多个方向子带,从而更稀疏地表示图像的边缘和纹理.无链表集合分裂嵌入块算法充分利用系数子带内的相关性,具有复杂度低、编码效率高的优点.实验结果表明,与基于小波变换的SPIHT算法和SPECK算法相比,新算法对纹理丰富的图像有很好的压缩效果和视觉效果.     

一种新的低比特率图像压缩编码算法

提出一种新的低比特率图像压缩编码算法,该算法能够通过以下措施提高SPIHT算法工作效率：①结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数;②结合增设预先测试及合并前两次扫描,优化了SPIHT编码方案的分集排序过程．仿真实验结果表明,所提出的图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT等编码方法(特别是低比特率下)．     

多重小波系数重排SPIHT及其在图像编码中的应用

根据SPIHT算法的特点,提出了适合SPIHT算法实现的图像编码方案。首先对图像做预滤波和二维的二重小波分解;然后为了更好地利用小块之间数据的相关性,把三层的二重小波分解的子带结构重排成了类似标量小波分解的子带结构;接下来根据小波系数值的统计分析对小波系数进行量化处理。SPIHT编码的实验结果显示,这种编码方案能取得较好的编码效果。     

新的基于分裂层树编码图像的传输方案

提出了一种新的基于分裂层树编码（SPIHT）的实时图像传输方案。该方案首先将图像数据进行小波变换,然后将变换后的小波系数进行合理分块并分别采用 SPIHT编码,以防止在无线信道传输中产生误码扩散。最后为了提高重构图像的恢复质量,提取每一个块中最高一级的小波系数数据进行重复传输,同时采用最优的帧长,提高图像传输系统的吞吐量。理论分析和仿真结果表明,提出的方案比传统的基于SPIHT算法的图像传输方案具有更高的抗误码特性,重构图像的峰值信噪比提高约10dB。     

基于小波域的两阶段多描述图像编码

为加强图像在不可靠网络上传输的鲁棒性,提出基于小波域的两阶段图像多描述编码方案.第1阶段对原始图像经小波变换后的系数进行SPIHT编码,形成第1部分描述;第2阶段对SPIHT编码后的系数进行解码,与原始小波系数作差分,实现差值信号的四叉树抽样,通过SPIHT编码形成第2部分描述.将2部分描述复制并同步传送到两信道中.实验结果表明,该方案冗余调节方便,编码后的数据流能适应各种网络传输状况.