基于LS9/7小波的图像压缩算法研究

提出了一种基于提升格式小波的SPIHT图像压缩算法,该算法采用LS9/7进行小波变换,然后采用SPI-HT算法对变换系数进行编码,可实现任意码率的压缩.该算法具有运算简单,编码速度快等优点.实验结果表明,设计的算法是一种有效的图像压缩算法,能实现图像的快速压缩编码,其图像编解码时间和重构图像质量均优于原算法.     

基于免疫克隆选择的图像压缩算法研究

针对在图像压缩过程中压缩质量与压缩时间相互间存在矛盾,文中提出了一种基于免疫克隆选择的图像压缩算法。该算法结合免疫克隆算法的抗体的多样性、全局寻优和小波变换多分辨率分析的特点。在压缩过程中不仅采用了小波分解后的低频分量,还加入了一定的高频部分,使压缩后的图像信噪比更低,从而保证了图像的质量。实验结果表明,所提出的图像压缩方法具有相对较高的压缩比和良好的压缩效果。     

M带小波变换在图像压缩中的应用

利用小波变换进行图像压缩一直是人们感兴趣的问题。本文根据M带小波变换理论，分析了图像经M带小波变换后的数据结构特性，利用人眼视觉特征，提出了图像的压缩编码算法。实验结果证实，该方法对图像压缩行之有效。     

基于小波粒子群混合算法的图像压缩技术

在小波包变换的图像压缩技术中,小波包基以及阈值的选择对图像的压缩效果有很大的影响,且软硬阈值各有其缺陷。文中提出了一种基于PSO(Particle Swarm Optimization)和小波包变换的图像压缩算法,算法中的适应度函数根据原图像和重建图像间的均方根误差与小波包分解的节点熵值之和设计,该函数被用来选择最佳小波包基并为小波包分解中的细节分量选择单独的阈值,解决了小波包变换设计的结构优化以及自适应阈值问题。实验结果表明,该算法加快了压缩速度,提高了自适应阈值图像压缩算法的适应能力,有较好的压缩性能。     

基于双正交小波变换的航空图像压缩研究

提出一种基于提升方案的双正交小波变换结合SPIHT编码的图像压缩方法.小波提升方案是继多分辨分析之后,另一种非常有效的构造小波滤波器的方法,在双正交条件下按所需的小波性能自由构造双正交小波基,并能加快小波变换的执行速度.分析了应用提升方案构造双正交小波的算法,选用性能优良的双正交小波,结合SPIHT编码,进行图像压缩.实验表明,通过该方法进行图像压缩,图像重建质量较高.     

基于提升算法的整数小波变换在零树小波编码图像压缩中的应用

研究了提升算法和基于提升算法的整数小波变换,并将该算法应用于零树小波编码图像压缩,改进了压缩算法性能.最后,给出了实验结果,结果表明在降低了运算复杂度的情况下,仍然提高了峰值信噪比,具有良好的压缩效果.     

一种基于小波变换的混合编码方法研究

将小波理论应用于视频和图像压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足：而分形压缩编码方法．由于可以获得极高的压缩比而得到广泛关注。本文在借鉴前人的图像压缩编码算法的基础上,提出了一种图像压缩混合编码方法：该方法首先将图像进行小波分解,然后对不同的频带特征采用不同量化、压缩方法进行编码。实践表明,该方法不仅能够大大提高图像的压缩比,而且在网络信道不稳定的情况下．能在一定程度上克服数据传输出错．从而避免数据丢失造成的恢复图像质量下降。     

整数小波域张量Tucker分解的多光谱图像压缩

针对常用多光谱图像压缩算法-把图像作为矩阵向量量化后再进行相应压缩处理-导致图像的本征结构被破坏、信息损失以及压缩效率低等问题,提出一种基于非负张量(NTD)Tucker分解的多光谱图像压缩算法。首先将多光谱图像的每个谱段进行二维提升整数5/3小波变换,消除多光谱图像的空间冗余。然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个NTD。对每个非负小波子带张量采用改进局部HALS-NTD算法进行Tucker分解,消除光谱冗余和空间残余冗余。最后,将分解的核心张量和模式矩阵进行熵编码。实验结果表明,本文提出的压缩算法具有良好压缩性能,在压缩比32∶1～4∶1范围内,平均信噪比(SNR)高于40dB,与传统多光谱图像压缩算法比较,提高了1.779dB,有效提高了多光谱图像压缩算法的压缩性能。     

一种改进的零树结构编码算法研究

现在大部分图像压缩技术都利用了小波变换后图像不同分辨率反相同方向子带之间的相关性。采用双正交提升小波将图像变换到小波域,通过增加熵编码的符号集,提出了一种基于正交小波变换的增广零树压缩编码算法,在整个编译码过程中仅使用一个系数列表,况且不进行任何排序操作。通过相关实验,证实该方法能有效进行图像压缩,提高了压缩率。     

一种基于小波包树的图像压缩方法

在过去十年中对图像压缩的研究呈持续增长趋势,在这个领域里最有效和最具代表性的方法是离散小波变换。图像的压缩包括变换、量化和编码。提出了图像的变换和量化方案。该算法采用小波包实现变换,在香农熵的基础上重建最佳树,并且为了量化采用了自适应阈值。相对小波变换的压缩,提供了一种很好的压缩实现。最后实验结果显示了该算法的优越性。