一种新的BMP图像无损压缩编码算法

本文从实际应用角度出发,以16色BMP图像为例,系统阐述了BMP图像文件的存储结构,全面剖析了BI－RLE8无损图像压缩编码算法的基本工作原理及其不足,提出了一种新的高效16色BMP图像无损压缩编码算法（即改进的BI－RLE8无损图像压缩编码算法）,并给出了部分参考性源程序,算法分析和实验结果都表明,与BI－RLE8算法相比,本文提出新的BMP图像压缩编码算法能够将压缩比提高大约三分之一。     

一种消除CMOS图像传感器行噪声的时序

为了消除CMOS图像传感器中随机变化的行噪声,在传统相关双采样的基础上,提出了一种新的读出时序.该时序采用行相关双采样方法,同时对相邻的两行像素进行操作,在采集图像信号的同时,把行随机噪声也采样到电容上,进行全差分操作,将行噪声消除.仿真结果表明:这种读出方法可以将行随机噪声大幅减小,经放大器放大32倍后噪声仍小于AD...     

一种新的片上抑制CMOS图像传感器暂态噪声方法术

暂态噪声是CMOS图像传感器暗光下噪声的重要组成部分,不但影响图像质量,而且限制图像动态范围的提高。提出了一种新的自适应片上抑制CMOS图像传感器暂态噪声的方法。将多帧采样图像进行空间转换,使用自适应增益将多帧采样图像中相应像素进行加权平均,进行空间逆变换,得到去噪后的像素值。对20组图片进行实验,结果表明算法能够克服...     

一种有效的多波段遥感图像无损压缩方法

首先利用分类的方法,得到同一地物在不同波段的光谱反射特性,在此基础上构造谱间预测器,去除谱间相关性,再对残差图像采用S＋P变换去除空间相关性,然后,利用改进的分级树的集合划分（SPIHT）方法,实现遥感图像的高效无损编码,实验表明本方法取得满意的结果,显示了本方法在多波段遥感图像压缩中的潜力。     

一种有效的块DCT编码图像去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,从而降低了图像的视觉质量。提出一种基于小波域特征分析的去块效应算法,目的是尽量消除块效应的同时充分保护图像的边缘信息。图像空域中的块效应,在小波域高频子带表现为平行线效应、竖直线效应或者网格效应。通过为各个子带设置自适应操作算子去抑制块边界系数能量聚集现象,使得空域中的块效应得到消除。仿真结果表明在不同比特率下,对不同类型的图像,新算法都能得到较好的去块效应效果,并且具有较高的运算速度。     

一种双采样电路在CMOS图像传感器中的应用

介绍一种能改进其成像效果的CDS双采样电路,并通过Cadence仿真软件模拟其工作过程,验证功能电路的正确性.该方案较之传统的双采样电路结构简单,容易实现,能有效避免电路失配引入的噪声.     

一种SPIHT编码和运动补偿相结合的可扩展视频压缩算法

提出了一种SPIHT(set partition in hierarchical trees)编码和分块运动补偿相结合的视频压缩算法．适用于视频监控、视频会议、可视电话等许多视频图像的运动范围较小的场合。该算法具有如下3个特点：一是采用基于最低码率的自适应算法，实现了波动带宽下编码端和解码端参考帧的一致性；二是采用对预测残差帧的小波压缩编码，进一步增加了残差图的零像素数量，从而获得了更高的压缩比；三是采用了SPIHT多级树集合分裂算法，实现了码率的可扩展性，能适应波动带宽和不同性能接受端的需要。运用本文提出的算法，能进一步提高视频编码的压缩比和解码复原质量。实验结果表明，本算法对于运动范围较小的视频序列Akiyo，具有很高的压缩比和较好的复原质量，在27kbps带宽下，压缩比可达355：1，相应的PSNR(Y)=36．33dB，PSNR(U)=40．22dB，PSNR(V)=42．52dB；对于运动范围较大的Singer序列，本算法与MPEG-4校验模型相比，性能相差不大。此外，在最大码率下，本算法的PSNR(Y)比MPEG-4校验模型平均提高约4．0dB。     

一种应用于ARM7的CMOS图像采集系统

本文介绍了以ARM7为控制单元,使用CMOS图像传感器进行图像数据采集的嵌入式监控系统;并在介绍系统组成原理的基础上讨论了SCCB总线配置的方法和图像采集部分的结构,最后对设计中遇到的若干问题进行了解答和说明。     

抖动半调图像跳黑块无损压缩算法

提出了一种有序抖动半调图像跳黑块无损压缩方法。通过分析抖动半调图像特性,对半调图进行分块及块间异或预处理,使其转变为较大面积黑色区域中夹杂着零星白点的二值图像,接着运用跳黑块编码法对其无损压缩。在跳黑块编码中,对只有一个白像素的非黑块采用特定的短码字编码;对其余类型的非黑块采用直接编码。实验结果表明,改进的跳黑块编码能在一定程度上对非黑块进行有效压缩,且新算法不但具有较高的压缩效率,时间、空间复杂度也较低。     

基于3-参数变长编码的图像无损压缩算法

通过对 Huffman 编码方法的研究和分析, 提出了一种基于3-参数变长编码(3-PVLC)的图像数据无损压缩算法. 在图像数据转换为混合差分数据基础上, 采用3-PVLC 对差分数据进行一次编码, 并利用一种自适应性的游长缩减法对一次编码后的二值码流进行二次编码. 本文的编解码方法较灵活, 可依据具体需要进行基于3-PVLC 方法的一次编码或在一次编码基础上完成二次编码, 且具较高压缩比.     

图像无损压缩技术分析与性能比较

讨论了目前常用图像无损压缩算法的基本原理和实现方法,并对这些方法的性能做了分析比较。通过实验表明,基于整数小波变换的压缩方法具有较好的压缩比。针对无损压缩比低的问题,提出根据图像特点首先采用预测编码方法或整数小波变换方法降低图像信息量,再使用熵编码方法的方案能较好地提高压缩比。     

DPCM与整数小波变换相结合的图像无损压缩

论文讨论了将DPCM变换与整数小波变换相结合的方法来实现图像的无失真压缩。在论文压缩算法中,首先对图像进行DPCM预测,将差值图像经过整数小波变换,然后再用无损SPIHT算法进行压缩编码,最后再经过相应的逆变换即可以得到重构的无失真图像。该方法简单易懂,硬件实现方便。仿真结果表明,这是一种效果很好的图像无损压缩方法。     

视频传感器网络中基于相关性图像融合算法

基于图像相关性信息,从系统层面提出了一种图像融合算法.该算法充分考虑到视频传感器节点的有限资源及相邻节点间冗余视觉信息,将同一场景的视觉监测任务分配到相关度较大的2个视频传感器节点上,每个视频传感器节点仅负责传输一部分视觉场景信息.特别地,利用极线约束性质融合多路传输来的部分图像信息,最终实现场景视觉信息的重建.实验结果表明:该算法简单易行,既可以减少网络传输量、节约网络能量,又可以实现场景视觉信息的有效监测.     

DPCM与整数小波变换结合的医学图像无损压缩算法

提出了一种新的用于医学图像无损压缩的算法DPCM—IWT。该算法可进行实时处理，硬件实现简单。实验结果表明，DPCM—IWT算法的压缩率分别比IWT算法和DPCM方法平均提高12％和13．6％左右。     

一种改进的无线多媒体传感器网络分布式图像压缩算法

针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)中单个节点资源严重受限而难以直接处理和传输图像的问题,在分布式渐进图像压缩算法(DICA)的基础上,提出了一种改进的基于簇内分布式处理的图像压缩算法(ICDP),即在每个簇内通过能量优先选择原则选取辅助节点来协同完成JPEG2000图像压缩标准中的多级小波变换,从而实现图像的分布式处理和压缩。仿真结果表明,与DICA算法相比,ICDP算法能够在保证图像重建质量和压缩比相同的前提下,更好地平衡网络中各节点能耗,延长了网络的生命周期,更适合应用于资源受限、节点部署密集的WMSNs中。     

数据多次分组的图像无损压缩算法

对经典的图像无损压缩方法进行了比较全面的分析和研究。提出一种利用图像相邻像素之间的相关性对数据进行多次分组压缩的图像无损压缩算法,并提出了四种处理相同像素值或相近像素值的RLE改进算法和一种针对二值序列的长度编码表压缩算法,取得了较好的压缩效果。实验结果表明本算法的压缩比优于WinZIP,与WinRAR基本相当。     

DPCM与自适应Huffman结合的压缩算法

为了解决大容量雷达数据传输,满足雷达原始视频信号实时无损的要求,根据雷达原始视频信号的特点,给出了采用DPCM(DifferencePulseCodingModulation)与自适应Huffman编码相结合的压缩编码方式,分析了该算法的有效性和溢出问题,实验表明该方法相对于传统的自适应Huffman编码而言能改善实时性,提高压缩比。     

一种基于小波变换的多描述图象编码算法

网络信道的不稳定性可能会造成数据传输出错 ,从而可能导致恢复图象质量的急剧下降 ,或者使算法失效 .针对这种情况 ,提出了一种新的图象压缩方法来改善上述问题 .该方法是首先将图象进行小波分解 ,然后针对不同的频带特征采用不同的压缩方法进行编码 .在图象编码中 ,对于低频子带系数采用 DPCM编码 ,对于高频子带系数则采用多描述标量量化器 .由于小波分解后的系数经活动性预测分类后具有拉普拉斯分布的性质 ,因此可对其采用预测分类的自适应量化方法进行编码 .同时由于不同子频带的系数之间具有不同的相关性 ,因此在编码过程中采用了不同的方法来分别对高频子带系数和低频子带系数进行编码 ,并且充分利用了频带系数分布具有拉普拉斯分布的特点 .实验表明 ,该方法在减少传输误码敏感性方面具有理想的效果 .     

一种适于压缩细节丰富图像的编码算法

提出了一种针对细节丰富的静态图像的压缩算法。它根据图像经小波（Wavelet）分解后系数的特点和人眼视觉特性（HVS）对Shapiro的EZW(Embedded zerotree wavelet）算法进行改进,解决了EZW算法不能有效地压缩细节丰富图像的问题,同时对一般图像的编码仍保留了EZW算法的高效性。     

一种圆形感兴趣区域图像压缩算法

研究了圆形感兴趣区域, 推导了相应的掩码计算公式, 将多级树集合分裂算法 (Set partitioning in hierarchical trees, SPIHT) 加以改进, 得到适用于圆形感兴趣区域的图像压缩算法. 实验结果表明, 本文提出的圆形感兴趣区域掩码计算公式简单实用, 改进后的压缩算法效果明显.