基于小波变换的图像空间分层压缩编码新算法

图像压缩算法如EZW和SPIHT都具有较高的压缩率,为了能使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩率和良好的压缩性能,分析了SPIHT算法,在相同压缩效率的情况下,将其进一步改进,使其具有空间可分层特性.提出了改进的分层SPIHT算法(SSPIHT).实验结果显示了新算法的有效性.     

一种混沌神经网络在图像压缩中的应用

本文介绍了神经网络在图象压缩领域的应用，并且对前馈神经网络模型及其学习算法进行改进。在改进的模型中，隐层的每个神经元都附加上一个基于Logistic映射的伴随神经元。能够产生混沌现象。同时论述了这种混沌神经网络用于图像压缩的模型、原理、算法及关键技术。并通过仿真实验将这种模型应用于图像压缩中。其中的关键是算法，激活函数和压缩率等参数的选择。在固定压缩率和激活函数的条件下。将这种模型和最常用于图像压缩的标准BP网络模型进行了比较，结果表明这种混沌神经网络在压缩率。失真率等方面性能更好。从而使得重建图像效果更好。     

医学图像感兴趣区域近无损压缩

提出了一种基于剪切波的医学图像感兴趣区域(ROI)近无损压缩算法,用于解决因小波对高维数据表示的局限性使其重构图像与原图像平均结构相似度(MSSIM)较低的问题.首先,指定感兴趣区域并把其余部分视为背景区域(BG);对两个区域分别进行剪切波变换,并选取出能够近似逼近原区域的重要系数进行去噪和初步压缩.然后,对ROI区域所选取的重要系数进行无损Huff man编码,对BG区域所选取的重要系数量化并进行Huff man编码实现压缩.最后,通过Huff man解码和剪切波逆变换实现解压从而获得重构图像.实验结果表明,与改进多级树集合分裂算法(SPIHT)相比,在相同压缩比下,提出的算法所获取的ROI重构图像与原图像ROI的MSSIM提高了4％,峰值信噪比(PSNR)是改进SPIHT算法的2.35倍;而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了3％,PSNR提高了28％.该算法可实现ROI和BG的相对质量可调,适用于图像存档和通信系统(PACS)中的医学图像压缩.     

基于3D SPIHT的高光谱图像压缩技术

将三维多级树集合分裂(3D SPIHT)算法用于高光谱图像的压缩。根据高光谱图像的特点进行波段分组以得到处理单元,对各组分别进行三维小波变换,去除谱间和谱内冗余;利用3D SPIHT算法对变换后小波系数进行编码,去除系数之间的冗余。采用整数小波和浮点小波分别进行无损和有损压缩仿真,AVIRIS和OMIS实验结果表明,在bit/pixel为1的条件下,平均PSNR比准三维方法分别高0.91 dB和1.38 dB,且算法具有嵌入式、可伸缩性等优点,但无损压缩的平均bit/pixel比基于预测的方法高0.308和0.159。3D SPIHT算法用于高光谱图像压缩可以获得较好的有损性能,但无损压缩性能逊于基于预测的方法。     

基于有限脊波变换的分层SAR图像压缩算法

根据SAR图像边缘部分线性奇异性表现比较突出,细节部分多为较细的纹理图像等特征,本文立足于Cartoon和纹理模型,提出一种基于有限脊波变换的分层SAR图像压缩算法:实验结果表明,该算法相较于小波编码压缩,在获得较高的PSNR值的同时,提高了压缩后图像的视觉效果,更好的保留了原图像的边缘和细节信息。     

基于改进的正交FRIT的分层图像编码算法

针对直线边缘较丰富的图像,结合小波变换和脊波变换的分析优势,提出了一种新的分层图像编码算法.本算法首先对原图像进行一级小波变换,取出低频子带LL1进行小波零树编码,从而编码图像的平滑层;然后根据残差边缘层有限Radon变换系数的特征,提出了一种改进的正交有限脊波变换,用以对残差边缘层进行更有效的稀疏表示,并根据变换系数的特点,改进零树编码算法SPIHT,实现了变换系数的渐进编码.实验结果表明,本算法在码率较低的情况下具有优于小波零树编码算法的压缩性能,并且能够更清晰地重建原图像中的直线边缘.     

适于硬件实现的低复杂度图像压缩

对于高速图像压缩应用,普通压缩算法和基于DSP或PC机的实现已不能满足高速和小体积的要求。能否获得一种专为硬件实现设计,并具有较高性能的图像压缩算法,成为用VLSI或FPGA硬件实现高速图像压缩的关键。为此,本文提出一种基于5/3小波变换的低复杂度图像压缩算法。该算法首先采用3级二维小波变换去除图像相关冗余,并根据小波子带的变换增益对其进行最佳量化,再对量化后的LL子带进行二维预测,最后针对小波系数概率分布特点采用自适应零游程编码联合指数哥伦布编码实现图像压缩。该方法在保证较高压缩质量的同时,具有低复杂度和硬件易实现的特点,若通过FPGA最快可实现高达175Mpixel/s的超高速图像压缩。     

适于硬件实现的无损图像压缩

针对常见嵌入式小波编码算法硬件实现困难、成本较高等问题,提出了一种适用于硬件实现的无损图像压缩算法.该算法根据子带属性的不同将小波系数分为1个低频子块和3个高频子块,然后使用不同的方法分别进行量化编码.对于低频子块,首先使用脉冲差分编码调制(DPCM)方法压缩其数据动态,然后使用改进的比特位平面编码算法编码输出对应码流...     

CCD遥感图像的小波分解特性及编码压缩

研究了遥感图像的小波变换系数统计特性及小波系数的相关性.通过试验得出小波变换系数分布的一般规律和遥感图像基本特征,即数据的局部相关性弱、纹理丰富复杂和低冗余度,不利于高保真压缩,而遥感图像的小波变换系数却具有很强的局部相关性.提出了插分预测编码(DPCM)与集合树多级分裂(SPIHT)算法相结合的遥感图像小波编码算法,用该算法对CCD采集的遥感图像进行了3级小波分解和重构,并与EZW算法、SPIHT算法进行了比较.结果表明,算法所得的遥感图像没有方块效应,图像恢复质量较高,在相同压缩比和比特率低的情况下,明显优于其他两种算法.     

基于3D SPIHT的高光谱图像压缩技术研究

高光谱图像作为一种三维图像,其海量数据给存储和传输带来了极大的困难,必须对其进行有效压缩。本文将三维多级树集合分裂（3D SPIHT）算法应用于高光谱图像的压缩。首先根据高光谱图像的特点进行波段分组以得到处理单元,对各组分别进行三维小波变换,去除谱间和谱内冗余,利用3D SPIHT算法对变换后小波系数进行编码,去除系数之间的冗余。通过采用整数小波和浮点小波分别进行无损和有损压缩仿真,实验结果表明,3D SPIHT算法有损压缩较好,且算法具有嵌入式、可伸缩性等优点,但无损压缩性能要逊于基于预测的方法。