基于小波变换和矢量量化的人脸图象压缩

在图象的压缩编码中，矢量量化可以利用某特定类图象（加人脸）的统计特性，为了在高压缩比下获得较好的压缩效果，提出了一种新的小波变换域内进行矢量量化的算法，该算法用树结构表示小波变换域系数，并根据各节点值的重要程度，从每一棵树中提取一个矢量，然后进行矢量量化；解码时，为了使矢量分量能正确地返回到原来树中的正确位置，需利用EZW^[1]、SPIHT^[2]算法的思想标记这棵树，因为这样才能充分利用父子相关性和兄弟相关性，从而显著地减少了标记信息，在提取矢量时，可用简单的阈值剪枝算法，也可用SFQ^[3]的最佳剪枝算法，而且后者能进一步提高峰值信噪比，用该算法对人脸图象进行的压缩试验结果表明，在高压缩比（100:1左右）下，恢复的图象质量（视觉效果和峰值信噪比）比通常的小波压缩算法（如EZW，SPIHT、SFQ等）好得多，该算法特别适合于对特定类图象的压缩。     

小波变换在图象压缩中的应用

本文讨论了数字图象数据信息压缩的有关技术问题，文章首先简要介绍了传统的Ｈｕｆｆｍａｎ编码方法的然后提出利用正交小波变换对图象进行分解，结合Ｈｕｆｆｍａｎ编码法图象进行编码，压缩的技术。     

用于图象压缩的小波变换电路研究

小波变换已经被新一代图象压缩国际标准JPEG2000所采用.如何有效地实现小波变换电路是影响其推广应用的关键技术之一.本文提出一种通用型基于提升滤波和分时处理的流水线式电路结构,它可以用较少的运怂算电路实现小波变换.其中,在图象块的边界处理上,设计了一种简捷的延时、选通结构.对于JPEG2000无损压缩选用的(5,3)小波变换,本文在FPGA电路平台上进行了实验,实现了无损变换.     

基于小波变换的三维医学图象压缩技术的研究

满足诊断要求的医学影像无失真压缩编码技术的研究是图象压缩编码研究的新领域,也是ＰＡＣＳ系统和远程医疗诊断系统研究的热点之一。该文正是以ＣＴ,ＭＲＩ等医疗成像设备在临床应用时一次检查产生的人体某一部位的多帧断层图象组为对象,取目前编码领域最具潜力的小波变换技术,并将小波变换由二维推广至三维,同时将二维工邓列图象组视为三维图象而开展的医学影像编码技术研究。实验结果表明,在经临床医师确认的失真门限附近,     

基于小波变换的图象水印嵌入方法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注，为保证水印的安全性，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前先对水印做置乱处理，然后根据小波变换后，高、低频分量的特点，在高频部分嵌入较多的水印信息，而在低频部分嵌入较少的信息，亦即利用小波变换的层次结构，将同一水印反复嵌入到不同的位置，实验证明，该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力，是一种行之有效的水印嵌入方法。     

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（ＤＣＴ）编码,然后再对整幅图象进行小波变换（ＷＴ）与零树编码,从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。     

基于三维小波变换的实时图像采集系统

本文提出了一个完整的基于三维小波变换的实时图像采集系统的方案。其中三维小波变换在运算中转换为成熟的ＦＦＴ进行计算，以节省时间。     

并行DSP小波图象压缩的实现研究

小波图象压缩逄法是基于多分辨率分析上的一种压缩方法,它能够根据人们的视觉效应对图象信息进行针对性的处理,达到高效压缩图象的目的。小波变换算法的工程实现需要高性能处理器的支持,并行DSP（Digital Signal Processor)处理器TMS320C80就具有强大的图象处理功能,研究了在并行DSPTMS320C80上实现小波变换图象压缩的快速算法、优化程序设计及并行处理方式,并加以实现。     

基于二维小波分解的图象编码

本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解，得到一个图象的多分辨率表示，各频道分量对图象结构的把握是整体的，从更大程度上解除了图象象素之间的相关性，克服了由ＪＰＥＧ方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后，我们使用ＣＶＱ对小波系数进行编码，得到了较高的编码效率和重建图象质量。     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

DSP技术的整数小波变换图象压缩

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第一代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器(DSP)予以实现。     

基于DSP的整数小波变换图像压缩的实现

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发．利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第一代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器(DSP)予以实现,并取得了较好的试验效果。     

基于小波分析的图像子带增强算法研究

介绍了图像的小波分解与重构,通过理论分析和实验研究了基于小波分析的图像子带增强算法,重点是小波基的选取以及图像分解层次对图像中目标边缘增强的影响研究,并针对目标边缘突出,将其与传统图像增强方法进行了比较。实验表明,针对目标边缘突出,基于小波分析的图像子带增强算法优于传统的图像增强方法,在该算法中,小波基选取db1-db5较好,分解层次定为5层增强效果优。     

基于小波变换的高光谱图像消噪

本文主要针对高光谱图像的特点，利用波段间的几何信息高冗余性，通过小波分解去除高频的噪声和几何信息，保留低频的光谱信息。以其他波段的几何信息辅助噪声污染波段重构，经过相应的小波重构滤波器滤波，获得该波段图像的重建以进行消噪。     

基于IHS变换与小波变换的图像融合研究

文章研究了IHS变换和小波分解变换的图像融合方法,并针对IHS变换的融合算法的不足,提出了一种将两者相结合的算法。通过分析实验数据,验证了给出算法优于基于IHS变换融合算法。     

基于二元树复小波的图像超分辨率内插

在Nyugen N等的图像超分辨率小波内插的算法框架下,用二元树复小波变换代替实离散小波变换,使图像超分辨率小波内插能得到更好的高分辨率图像的拟台部分和更多方向的细节。算法分析和实验结果表明了该方法是对N．Nyugen等的图像超分辨率小波内插框架的进一步改进。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

基于小波变换的图象镶嵌方法

本文提出了一种基于小波变换的图象镶嵌方法,小波变换具有多分辩分析特性,极适合解决图象镶嵌边缘灰度不连续问题。实验表明该方法具有良好的视觉效果。     

图像的自动采集分析和实现

文章针对焊件检测过程中需大量采集和分析实时图像的要求,利用小波分析的特点,相关跟踪识别视频图像运动状态,实现自动采集、分析处理和储存一并完成,解决了视频图像连续捕获不能得到高像质的问题。     

利用小波和分层聚类进行彩色图像分割

提出了一种有效的基于颜色和位置相关信息的图像分割方法。图像以块为单位进行划分，在YUV空间，提取块的颜色特征，并对每小块进行小波变换，获得其小波能量特征。将颜色特征和能量特征作为每小块的特征向量，采用分层聚类的方法进行区域的合并。该方法在聚类过程中考虑了小块的位置关系，并能最终自动确定聚类的类别数。