一种新的基于率失真优化的感兴趣区域编码

根据EBCOT编码中率失真优化截取算法的特点,,结合最大位移法提出了以提升率失真斜率来实现任意形状ROI优先编码的方法(DRshift法)。该方法提升的对象是ROI的失真斜率,而非ROI系数,从而避免了最大位移法(Maxshift)中引入过多的位平面导致的编码效率降低的问题。实验结果表明,该算法可在接收到图像的全部编码数据之前,优先实现任意形状的感兴趣区域的高品质重建,提高了编码效率,并且,通过改变提升因子的大小可实现感兴趣区域与背景区域重建图像质量的灵活可调。     

基于改进SPIHT算法的医学图像ROI编码

提出了一种适用于医学图像渐进传输的感兴趣区域编码方法。通过采用交错位平面思想,实现了ROI和BG区域相对质量可调,且支持任意形状ROI编码。结合提升后的位平面特点,提出了基于ROI形状估计的改进SPIHT算法。实验结果表明,相比传统SPIHT算法,改进算法在相同码率下,具有更高的图像质量。     

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SPIHT的感兴趣区域编码

感兴趣区域(ROI)编码是一种重要的图像编码思想,可用来解决图像质量与压缩比之间的矛盾,特别适合应用到医学图像压缩中.提出了一种基于层次树集合划分(SPIHT)算法的感兴趣区域编码方法,通过附加ROI掩模信息,无需提升小波系数,使得ROI优先于其它区域编码和传输.     

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。     

一种基于EBCOT的感兴趣区图像编码算法

优化截断嵌入式编码(Embedded block coding with optimized truncation, EBCOT)是JPEG 2000的核心, EBCOT所采用的基于码块的率失真优化方式为实现图像感兴趣区(Region of interest, ROI)编码提供了良好的基础. 本文分析了其中具有代表性的隐式ROI 编码算法, 并提出了一种改进方法. 通过构造加权函数, 合理地为ROI码块分配权重, 在保证ROI信息被优先编码的同时, 降低ROI码块中背景区域小波系数的影响, 提高了重建图像ROI的质量. 实验结果表明, 算法在低码率下重建图像ROI质量提高明显, 在高码率下也能够很好兼顾重建图像背景区域的质量.     

基于ISA-DWT的多个任意形状感兴趣区域编码框架

提出了一个多个任意形状感兴趣区域编码框架.通过引入灰度掩膜图像来表示不同感兴趣区域的优先级,在总的目标码率和各个优先级感兴趣区域重建质量的约束条件下,按照优先级从高到低的顺序对不同的感兴趣区域采用整数到整数形状自适应离散小波进行变换,对变换后的系数采用修改的SPIHT算法产生单独的压缩码流.实验结果表明,本编码框架有如下优点：（1）根据感兴趣区域的优先级顺序来保证感兴趣区域的目标重建质量;（2）适合于任意形状感兴趣区域的有损和无损压缩;（3）感兴趣区域重建质量估计方法简单有效.     

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。     

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。     

基于ROI编码的任意尺寸测量图像的压缩方法

针对基于感兴趣区域(ROI,Region of Interest)的测量图像算法中存在的编码冗余、适用范围受限等问题,提出了一种适用于任意分辨率的测量图像压缩算法。该方法通过加入ROI中A类集合的分类,优化了码流的输出,进一步提高了算法的编码效率;根据小波变换的特点和测量图像对编码算法的要求,通过分区域编码解决了测量图像在编码过程中分辨率受限的问题。实验表明,方法实现了对任意分辨率测量图像的编码,并在不影响测量精度的前提下,获得了优于基于感兴趣区域的测量图像压缩算法的压缩性能。     

基于人眼视觉特性的ROI编码

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在ROI图像编码中的应用。根据SPIHT编码方法的特性、ROI区域小波系数提升后整幅图像小波系数的特点及人眼视觉特性,提出改进算法。同时提出质量等级因子的概念并给出了其数学表达式。本文提出的改进算法可在保证ROI质量等级的同时提高整幅图像的主观效果。仿真实验证明了改进方法的有效性及质量等级因子的调节作用和其公式的正确性。     

基于多级位平面交错的ROI图像编码

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。在ROI图像编码中，感兴趣区域采用低压缩比以得到较高的图像质量，而背景区域(ROB)则采用高压缩比以达到相对低一点的图像质量。因此，这种技术能很好地解决图像质量和压缩比之间的矛盾。在JPEG2000中已采用了General Scaling Based Method和Maxshift Method的ROI编码技术，但在一些应用中它们仍不能满足要求。为此提出了一种基于多级位平面交错(MBI)的编码算法。该算法具有多ROI编码、ROI-ROB重要性编码等特点，能够满足不同应用场合下的编码要求。     

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SPIHT的感兴趣区域的多描述编码

提出了一种感兴趣区域的多描述SPIHT编码方法．该方法将具有分层内嵌特性的SPIHT码流编码成多个描述子,通过对所有零树重新进行重要性排序,为每个描述子分配不同编码速率的完全编码码流和冗余码流．在分配速率时,优先对感兴趣区域分配较多的冗余,而对背景区域或非感兴趣区域分配速率较低的冗余,以进一步增强感兴趣区域的抗误码以及抗分组丢弃能力．文中对编码过程中零树、冗余树及其编码速率之间的关系进行了定量分析,并给出了重要性排序和冗余树分配的具体算法．实验证明,该文方法同其它感兴趣区域编码方法相比．可以进一步提高感兴趣区域在分组丢弃情况下的恢复图像质量．     

噪声信道下保护图像感兴趣区的多描述编码*

将感兴趣区编码和多描述编码相结合,提出一种噪声信道下保护图像感兴趣区的多描述编码方法。该方法将图像分为感兴趣区和背景区,并采用多描述编码方法,将感兴趣区和背景区码流编码成多个描述。同时对感兴趣区和背景区描述码流采用不同的冗余树分配方案,以进一步增强图像感兴趣区的抗分组丢失能力。实验证明,该方法即使在信道拥塞较为严重的情况下,也能为图像的感兴趣区提供令人满意的重建质量。     

基于ROI运动区域的分布式视频编码方法

传统的分布式视频编码方法中,视频帧的解码通常采用内插或外推的方法,然而对于运动剧烈视频帧的解码效果却并不理想,会产生重影、鬼脸等现象.因此,提出了一种基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案,通过在编码端提取ROI辅助信息,然后在解码端将其与边信息做融合处理来得到更加准确的边信息,从而提高视频解码的质量.实验结果表明,与传统的分布式视频编码方法相比,基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案在性能上平均有3.1db的提高.