误差分散半调图像的有损压缩算法

对误差分散半调图像进行无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对该类图像的压缩效果并不理想。为此,结合逆半调技术设计一种有损压缩算法。选用LUT逆半调算法对误差分散半调图像进行灰度化重建,对灰度图像的DCT变换系数量化压缩法进行改进,提高了压缩率,并构建出一种误差分散图像的有损压缩算法。实验结果表明,该算法能获得较高的压缩率和较好的压缩效果。     

基于人眼视觉特征的图像逆半调算法

本文针对灰度图像逆半调算法复杂度高的特点,提出了一种基于人眼视觉特征的逆半调算法。算法根据人类视觉系统具有的对比敏感度特性、多通道特性,将其引入图像逆半调系统中,并根据人眼视觉系统分辨细节的能力和误差分散数字半调方法中半调误差的分散比例,设计了逆半调滤波器。为了验证算法的有效性,本算法与当前公开发表的三种逆半调方法的实验结果做了比较,实验结果表明本算法的逆半调图像质量较好,并且算法的时间复杂度、空间复杂度较低。     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分,人眼对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法,该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用,并对图像边缘分类,然后,按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验,表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像,在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像;而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分，人跟对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法，该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用，并对图像边缘分类，然后，按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验，表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像，在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像；而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。     

多尺度框架误差分散逆半调方法研究

摘 要：通过分析现有基于滤波的误差分散逆半调方法,提出了一种多尺度逆半调框架。基于该框架,引入平稳小波变换,提出了一种新的逆半调算法。首先,对半调图进行3尺度离散平稳小波变换,通过分析各尺度图像的频谱特性,构造了HIST滤波器,并结合尺度间小波系数的相关性,采用不同策略分别抑制各尺度图像中的噪声,最后利用小波反变换得到逆半调图像。实验验证了多尺度逆半调框架的正确性,并且该算法所得逆半调图像具有良好的视觉效果,能保持图像边缘,峰值信噪比也有所提高。     

基于偏微分方程的误差分散逆半调改进算法

结合误差分散半调噪声特征,提出一种基于偏微分方程的逆半调改进算法。通过研究偏微分方程的去噪原理,以3次B样条函数作为扩散函数,采用迭代求解偏微分方程的方法估计逆半调图像,计算每次迭代前后图像梯度模值的增量以确定平滑度的调节参数,解决偏微分方程在应用中的参数选择自适应问题。实验结果表明,该算法在图像整体平滑度和细节保持能力上都具有较好的效果。     

误差分散类逆半调算法的分析与比较

该文介绍并分析了四种误差分散逆半调算法。包括三种已知误差分散核的逆半调算法:滤波平滑法、投影法、最大后验概率-马尔可夫随机场(MAP-MRF)法和一种误差分散核估计逆半调算法,并提出了该项技术的后续研究方向。     

一种基于LUT的图像逆半调改进算法

为提高基于LUT(查找表)的图像逆半调传统方法在空值估计值与逆半调映射值的准确性、提高逆半调图像的质量与感观效果,结合已有的数字图像半调与逆半调技术,提出了一种多域值分块与动态估值优化算法。该算法采用二分迭代多域值分块法与8邻域均值动态递归估值法,通过模板选择、初始化LUT表、LUT逆半调和完整LUT表对传统的LUT算法进行改进与优化。实验表明利用该优化算法进行图像逆半调,能够得到比传统LUT逆半调较好的视觉效果,并且具有较快的运行速度。     

误差分散类逆半调图象的质量评价方法

提出一套针对误差分散类逆半调图象的质量评价方法。在分析了误差分散半调图象退化特性的基础上,将逆半调图象中的噪声表征为图象频率失真和附加噪声的联合作用,据此确定了该评价方法中的像素级差异测度,频谱距测度,边缘质量测度和附加噪声测度;通过对不同误差分散类逆半调图象序列的实验分析了这些测度的性能.实验证明在评价逆半调图象时,该套评价方法较目前广泛使用的峰值信噪比(PSNR)测度更为全面。     

一种彩色误差分散逆半调算法

提出了一种基于小波变换方法的彩色误差分散逆半调新算法，其主要思想是提高低频图的峰值信噪比；并用适当的阈值，增强高频图中边缘细节、降低半调噪声，以达到增强图像细节、提高逆半调图峰值信噪比的目的。     

基于静态串表的图像无损压缩编码方法

结合前像素预测编码方法和Lempel-Ziv-Welch(LZW)编码思想并针对其对于变化频率较高的信号压缩效率较低的问题,提出了一种通过利用图像像素之间相关性构建静态串表对数字图像进行无损压缩的编码方法。通过对前向预测编码处理后的图像数据进行查表编码来实现图像无损压缩。实验结果表明该方法实现简单,压缩效率高于LZW算法和WinZIP算法。     

基于三维块特征分类的彩色图像编码

将彩色图像的R、G、B三帧作为整体考虑，并利用三维离散余弦变换（3D-DCT）进行压缩编码是彩色图像编码的新方法。为了进一步提高基于该方法的彩色图像编码效率，该文提出了基于三维块特征分类的彩色图像编码算法。实验结果表明，该方法同传统彩色图像编码方法相比，在保证相同的恢复图像效果时，将压缩比提高了约22%，也能够进一步提高基于3D-DCT的彩色图像压缩编码的性能。     

IFS分形图像快速压缩编码

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图像编码的概念,特别是Ｊａｃｑｕｉｎ给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以来,分形图像编码得到了越来越多的关注,但分形图像压缩往往需要较长时间,这就给具体实用带来了巨大困难。本文首先给出分形图像压缩理论,然后在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法,包括建立小方块被匹配概率活动表,按相似度找到匹配块,隔点计算法等。针对上述改进算法,作了具体实验。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上，提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号，然后根据各符号出现的概率，按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明，这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。     

神经网络在彩色图像压缩中的应用

文中旨在提出一种基于神经网络的图像压缩算法对彩色图像信息进行处理,从而减少大规模彩色图像的冗余度,方便其传输、存储及加密等。该算法通过将BP（Back Propagation）神经网络用于彩色图像压缩,利用其多层前馈网络的模式变化能力,实现了对由RGB编码得到的彩色图像数字矩阵进行的压缩编码。经Matlab仿真实验表明,该算法具有良好的压缩效果,且与灰度编码下的图像压缩结果对比,具有更好的压缩效率及保真效果,并能有效地保留原彩色图像的色彩信息,能够满足彩色图像压缩处理的要求。     

无损图像压缩算法与有损图像压缩算法分析

随着图像信息的大量存储和传输,图像压缩技术的研究越来越深入。分析现有的无损图像压缩技术——基于统计概率方法、基于字典编码方法和预测编码方法。并详细介绍有序二叉决策图OBDD,并对其进行新型和有效的编码,同时分析有损图像压缩技术,并对无损压缩算法和有损压缩算法进行比较。     

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.     

Low complexity, and high fidelity image compression using fixed threshold method

This paper deals with the design and implementation of an image coding algorithm based on fixed threshold method. Threshold is the Peak Absolute Error (PAE) allowed in the reconstructed image. It has been shown that lossless edges with near-lossless/lossless filled area give a high fidelity images. Results are compared with Set Partitioning In Hierarchical Tree (SPIHT) [A. Said, W.A. Pearlman, A new, fast, and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees, IEEE Trans. Circ. Syst. Video Technol. 12 (1996) 243-250] method. Experimented results show that the proposed method provides high fidelity images, and it has been shown that these images are visually better than images reconstructed using SPIHT algorithm for the same compression ratio. The execution time of the algorithm is almost half compared to that of the SPIHT algorithm which requires wavelet transform of an image.     

基于GEP的分形图像压缩并行算法

传统图像压缩算法存在图像压缩率不高、寻找最优分形图像压缩编码速度慢的不足。为此,提出一种基于基因表达式编程(GEP)的分形图像压缩并行算法。分析二值图像压缩变换的求解过程,给出分形图像基因和染色体的编码表示,设计适应度函数,研究GEP遗传进化操作的编码步骤。在PC机群上的实验结果表明,与串行算法相比,该算法的图像压缩率较高、运行速度较快,具有线性加速比。