可逆线性变换的整型化研究

对可逆的线性变换进行了改造，使之成为整数到整数的变换。首先介绍了三类基本的整数可逆变换。在此基础之上，通过对给定线性变换的矩阵分解。给出了一个可逆线性变换整数数可逆变换，在此基础之上，通过对给定线性变换的矩阵分解，给出了一个可逆线性变换整型化的充要条件及其构造方法。变换本身是可逆的，因此非常适合于无失真的数据处理，如语音或图像的无损压缩。     

基于多维矢量矩阵正交变换理论的彩色图像压缩编码

在多维矢量矩阵理论的基础上提出了四维矢量矩阵离散余弦变换(4D-VMDCT)算子,扩展了多维矢量矩阵正交变换理论,验证了该变换算子的正交性和能量集中性;提出了适应于三维数据的量化方法,并将该方法用于图像压缩。根据彩色图像的行、列、颜色分量之间的强相关性构建了多维矢量矩阵采样模型,进行多维正交变换,大幅降低了多维数据的相关性,并通过多维量化和无损熵编码,进一步消除统计冗余。理论分析和实验结果表明:在增加压缩比的同时,峰值信噪比也有明显的提高,实验结果优于国际标准JPEG。     

基于H.264整数变换和量化的研究与软件优化

首先介绍基于二维离散余弦变换(DCT)的4×4块的整数变换和量化的基本原理;然后在测试模型提供的变换和量化算法上做了一定的优化;最后验证新的4×4块的整数变换和量化算法比测试模型的算法在运算时间上更快,效率更高,而PSNR值基本没有变化,达到了提高编码效率的目的。     

基于PAAG的H.264整数DCT变换的并行化实现

针对面向图形的多台阵列架构,提出一种实现H.264/AVC视频编码的整数离散余弦变换并行处理算法。利用整数离散余弦变换蝶形快速变换,设计通过16个处理元并行工作的算法程序,将程序映射到面向图形的多台阵列架构仿真模型中进行整数离散余弦变换并行化运算。仿真结果表明,该算法完成一次整数离散余弦变换运算只需66个时钟数,相比于串行运算提高了77%,实现了整数离散余弦变换的并行化。     

三维矩阵可变分割彩色图像压缩编码

针对基于三维矩阵宽离散余弦变换的彩色图像压缩方法通常采用的固定尺寸的子阵分割方案和固定尺寸的变换编码。由于图像的不同区域具有不同的统计特性,故采用固定尺寸的分割方案不能有效利用图像本身的相关性,提出了一种三维矩阵可变分割的彩色图像压缩编码方法。该方法采用可变分割的子阵分割方案和变尺寸三维矩阵宽离散余弦变换。首先计算图像的活动性,根据图像活动性的大小将被编码图像划分成不同大小的三维子矩阵。对不同大小的子矩阵分别采用相应尺寸的三维矩阵宽离散余弦变换。变换系数采用非均匀标量量化和熵编码。实验结果表明该方法的压缩性能在低比特率时远远优于JPEG方法,在压缩比相同的情况下,PSNR最多有超过2 dB的提高,主观质量也有提升。     

H．264标准中整数DCT图像压缩算法的优化及实现

H．264视频编码标准采用整数离散余弦变换（DCT）算法,避免了反变换中的误匹配问题,与传统的余弦变换相比,整数DCT加快了变换速度,且易于硬件实现．本文分析了H．264的整数DCT的原理及采用蝶形快速算法的实现方法,对整数DCT的变换核进行了优化,并对新的变换核应用MATLAB软件进行了仿真．结果表明,采用优化后的变换核的整数DCT更接近于离散余弦变换。且提高了重建视频图像的主观质量．     

基于压缩感知和位平面多重置乱的图像加密算法

提出了一种基于压缩感知和位平面多重置乱的图像加密算法.算法采用二维混沌系统和非线性函数生成测量矩阵,利用该测量矩阵对原始图像的离散余弦变换压缩采样,得到该变换图像的测量值矩阵,将其组合成压缩加密图像.再对压缩加密图像位平面分解,得到压缩加密图像的位平面图.对该位平面图切割重组、置乱和扩散,将压缩加密图像的像素位置置乱,...     

小波变换在数字机顶盒的应用研究

以小波变换在工程中的应用特点和数字电视知识为铺垫,叙述了数字机顶盒的原理及其解码过程。介绍了离散余弦变换在图像压缩中的正变换及其逆变换,其基本原理是将信号从时域变换到频率域,然后进行量化、存储和传输。讨论了二维离散小波变换在图像压缩中的正变换和其逆变换。     

小波变换在数字机顶盒的应用研究

以小波变换在工程中的应用特点和数字电视知识为铺垫,叙述了数字机顶盒的原理及其解码过程.介绍了离散余弦变换在图像压缩中的正变换及其逆变换,其基本原理是将信号从时域变换到频率域,然后进行量化、存储和传输.讨论了二维离散小波变换在图像压缩中的正变换和其逆变换.     

针对影像处理的快速二维离散余弦转换算法

由于离散余弦转换在影像处理领域之重要性与日俱增,且消耗许多处理器运算时间,所以众多快速二维离散余弦转换算法不断被发表。该文提出一个应用于JPEG及MPEG图像处理的快速二维8×8离散余弦转换算法,该算法主要运用基本的累加及移位运算,快速评估8×8影像区块的复杂程度,可调整离散余弦转换参数的计算数量。该算法只需花费少量硬件成本,如比较器、加法器、移位器,便可有效降低离散余弦转换运算时间,且在模拟结果显示所提出的算法与传统及整数离散余弦转换相比,可达到较快的运算速度,且在量化系数较大的情况下,可得到更好效果。     

基于插值Directionlet变换的图像融合方法

为了凸显区域的细节特征,改善图像的视觉效果,本文通过对Directionlet变换进行插值处理,并结合压缩感知理论提出一种新的图像融合方法。在进行插值Directionlet变换分解以后,对低频分量通过其区域特征及其接近度进行系数融合;对于高频分量,使用改进稀疏化的哈达玛矩阵进行观测,并对观测值进行加权融合,然后对融合后的高频方向子带进行重构;最后通过插值Directionlet逆变换重构图像。数值试验显示,本文提出的融合算法计算复杂度低,融合效果好,能同时得到目标和场景均清晰的融合图像。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

自适应图像三角化法的新改进

为了提高图像 Delaunay 三角形化(Delannay Triangulation, DT) 的速度及恢复图像的质量, 在文献[1]方法的基础上, 对自适应图像 Delaunay 三角形化的方法进行了结构性的改进. 改进后的新方法采用了以三角形、边、顶点为基础的类结构, 并以三角形的边描述三角形间的相邻关系. 由于每条边本身就是两个相邻三角形的交界, 加之类特别适合描述相互关系, 使得算法得到较大的简化, 运算复杂度也随之减小了. 在算法的关键步骤采用双精度计算, 提高了网格恢复图像的描述精度. 实验结果表明, 新方法产生的网格随图像内容自适应变化, 在网格生成速度上比文献 [1] 提高了约 1/3,在恢复图像的 PSNR (峰值信噪比)上比文献 [1] 提高约 (0.02～0.08) dB.     

Lifting Scheme Based SPIHT Still Image Coding

In order to eliminate float-point operations for fast wavelet transform, an integer D9/7 biorthogonal reversiblewavelet transform was accomplished by lifting scheme. The lifting scheme based wavelet transform can be finished byaddition and shift simply.It improved the quality of reconstructive image and greatly reduced the computational     

基于整数小波变换的图像融合算法

图像融合技术是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中,以便使它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。成功地进行图像融合的关键在于找到有效实用的图像融合算法。本文提出了一种基于整数小波变换的图像融合算法,首先将待融合的源图像作多层整数小波分解,然后对各分解层分别实行融合处理得到新的小波系数矩阵,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像。实验结果表明本算法具有很好融合效果和实用性。     

一种消除重建图像边缘振荡的图像压缩方法

针对小波变换进行图像压缩过程中重建图像易引起边缘振荡的问题,提出了一种非延拓消除边缘振荡的方法。该方向将提升算法与传统的非线性ENO小波变换相结合,把高频分量边缘的能量集中到低频分量上,用小波分量模的极大值对跃变点进行奇异性检测,有效地消除了重建图像引起的边缘振荡。仿真实验表明该方法计算简单、存储空间小。     

Fusion of multispectral image and panchromatic image based on NSCT and NMF

A novel fusion method of multispectral image and panchromatic image based on nonsubsampled contourlet transform(NSCT) and non-negative matrix factorization(NMF) is presented,the aim of which is to preserve both spectral and spatial information simultaneously in fused image.NMF is a matrix factorization method,which can extract the local feature by choosing suitable dimension of the feature subspace.Firstly the multispectral image was represented in intensity hue saturation(IHS) system.Then the I component and panchromatic image were decomposed by NSCT.Next we used NMF to learn the feature of both multispectral and panchromatic images’ low-frequency subbands,and the selection principle of the other coefficients was absolute maximum criterion.Finally the new coefficients were reconstructed to get the fused image.Experiments are carried out and the results are compared with some other methods,which show that the new method performs better in improving the spatial resolution and preserving the feature information than the other existing relative methods.     

矩阵正定性的降阶判定

在将ｎ阶方阵正定性的判定转化为（ｎ－１）阶方阵正定性判定的基础上,给出了将ｎ阶方阵正定性的判定转化为ｒ阶方阵正定性的判定方法。应用此方法,每步可降低（ｎ－ｒ）阶,加快了判定速度。     

稀疏表示中字典学习的影响因子研究

研究了稀疏表示中影响字典矩阵构建质量的关键因素,并实现了关键因子定量化表示. 分别对图像数量、取块大小、字典列数和取块步长等因子进行参数调整并生成字典矩阵,结合系数矩阵对原始图像重构,以峰值信噪比和结构相似性索引测量这两种质量评价指标作为字典质量的评估依据. 实验以CMU_PIE_Face数据库为数据源,结果表明当图像数量为500张、取块大小为4个像素点、字典列数为512维、取块步长为2个像素点时,所得到的字典具备对原始图像的最佳表示能力. 因此,稀疏表示中关键因子的定量化表示可加速字典学习过程且简化模型复杂度,提高字典抽象层质量,具备更强的图像表现力.     

基于Delaunay三角形网格的彩色视频帧内编码方法

利用DT(Delaunay Triangulation)网格研究了彩色视频亮度和色度分量之间的相关性,提出了一种基于DT网格的彩色视频帧内编码方案．该方案仅对亮度分量Y进行DT描述,利用亮度分量Y的部分网格节点经过相似变换生成色度分量Cb或Cr的DT网格,从而节约了编码时间．实验结果表明,与对3个分量分别进行DT描述及编码的方法相比,节约了约30％的编码时间,并保持了好的解码图像,仍然比H. 263帧内编码和MPEG-4的静态纹理编码方法提供的主观质量好．