具有视觉特性的V9/7小波基在图像压缩中的应用

采用一种基于人眼视觉特性构造的紧支双正交小波基(V9／7)实现小波变换,并给出该小波基提升格式的构造过程．结合JPEG2000的参考代码,采用基于该小波基的压缩编码实验表明：在相同的压缩比下采用该小波基进行压缩编码时,重建图像的峰值信噪比可以比采用JPEG2000标准中推荐的Daubechies9／7小波基提高0．1～0．3dB：比可逆变换的5／3小波基提高0．8dB以上。     

关于数字图像压缩中小波基选择问题的探讨

针对数字图像压缩编码中最优小波基的选择问题,论证了双正交样条小波基的优点,并对其进行了推导.样条小波的导数连续性保证了小波基的光滑性,双正交对偶小波的对称性使得滤波器具有线性相位,可减小失真,保证重构图像的质量.     

图象压缩双正交小波滤波器的优化设计

为了提高图象压缩效果 ,提出了一种比较新颖的基于图象压缩系统的构造最优双正交小波滤波器的设计方法 ,即在图象编码中 ,从选择小波基的原则出发 ,并以最常用的 Antonini's 9/ 7小波基为参考 ,选择 SPIHT为压缩方法 ,以压缩效果为准则来构造最优的双正交小波基 ,并且采用 L ena为标准训练图象 ;然后以压缩比为参数 ,通过得到最大的峰值信噪比来寻找最优的双正交小波基 ,从而将复杂的多输入 ,两输出问题简化为多输入单输出的最优化问题 ;最后用遗传算法解决这种最优化的问题 ,得到了最优的双正交小波基 .训练和检验的结果表明 ,这种最优的双正交小波基比 Antoninis 9/ 7小波基压缩效果有所提高 .     

心电图压缩算法中的小波基选择

文章研究心电图压缩算法中的小波基选择。算法中采用整-整小波进行小波变换,用小波零树嵌入编码和自适应算术编码对心电图压缩。小波库由9种小波基组成。用MIT-BIH心率数据库的样本数据对提出的算法进行测试,结果表明,在压缩过程中对每段心电图选取最优小波基能显著地降低信号失真度。     

基于小波包最优基的语音信号压缩方法

提出了基于方差准则的小波包最优基压缩方法.首先选择一个合适的小波函数及分解层次对语音信号进行小波包分解.然后基于方差准则确定小波包最优基,保留语音信号的重要特征,实现信号压缩.最后对小波包最优基中的小波系数进行量化、编码,以便于信号在信道中传输.在接收端进行译码,重构压缩后的语音信号,观察压缩效果.实验中对语音信号采用不同方法进行了压缩实验,验证了本文算法的可行性.实验结果表明,本文算法的搜索量小,易于实现,压缩效果比较明显.     

JPEG2000中不同小波基的图像压缩性能分析

主要讨论了用JPEG2000标准进行静态图像压缩时，小波基的选择对图像压缩性能的影响．我们根据JPEG2000标准，比较了各类图像在不同小波基下的压缩结果，发现在JPEG2000中，小波基的选择在一定程度上影响了图像的压缩性能．对于某些图像，JPEG2000标准的缺省小波基并不能取得较优的压缩结果．文中分析了影响图像压缩性能的小波基与图像的特性，在此基础上，给出JPEG2000进行图像压缩时小波基的选择方法．     

基于灰色关联度的小波图像压缩

小波变换在数字图像的压缩中起着极其重要的作用。本文结合小波分析理论和灰色关联分析原理．提出了一种新的图像压缩方法（GID—Mean法）,并与Matlab中已有的方法进行比较。实验结果表明。无论是从压缩比还是失真度等指标来衡量,GID—Mean法压缩后的图像效果都明显得到了提高。     

数字图像压缩算法的仿真与应用研究

研究数字图像压缩问题,针对传统图像压缩算法无法消除图像中视觉和统计冗余,导致图像传输速度慢,效果低。为此,提出一种新的数字图像压缩算法。首先对图像进行小波变换,提取子层的小波系数,然后对变换后的小波系数用SWZ进行编码;并采支持向量机对小波系数进行拟合,最后对压缩后系数进行算术编码。结果表明,相对于传统图像压缩算法,新算法提高了图像压缩前后间的信噪比,加快了图像传输速度,为图像压缩方法提供了一种新的研究思路。     

应用Hash函数增强数字图像半易损性水印的易损性

提出了一种空间域、小波域相结合的数字图像半易损性水印算法,该算法在图像的小波变换域嵌入基于图像内容的Hash值．实验表明,该算法可以抵抗一定程度的JPEG压缩,特别是能够将轻度的JEPG压缩和对图像局部少量像素的修改区分开来．     

微型无人机5/3提升小波改进算法FPGA设计

数字图像无线传输是微型无人机完成特殊侦察任务的重要组成部分.针对微型无人机的特点及其对数字图像压缩的实时性要求,重点提出了一种提取图像重要信息的内嵌延拓5/3提升小渡改进算法,且基于该改进算法设计了一种二维数字图像小波变换的硬件结构并进行仿真实验分析.结果表明,该结构算法简单、占硬件资源少、硬件利用率高;与传统小波变换相比有效地缩短了运算时间、提高了变换速度,基本满足微型无人机对数字图像传输的实时性要求.     

一种新的无损小波图像压缩算法

基于Daubechies 5-3旋转小波，本文提出了一种无损图像压缩新算法，这一工作证实了小波压缩的如下问题，小波压缩具有与JPEG那样快的运行速度，在不改变变换系数的条件下，采用序贯处理方法能急剧地减小存储器的需要量，能用小波实现图像的无损压缩，对比实验表明，这种快速，有效的无损图像压缩技术比标准的JBIG和无损的JPEG性能要优越。     

Fast Adaptive Wavelet for Remote Sensing Image Compression

Remote sensing images are hard to achieve high compression ratio because of their rich texture. By analyzing the influence of wavelet properties on image compression, this paper proposes wavelet construction rules and builds a new biorthogonal wavelet construction model with parameters. The model parameters are optimized by using genetic algorithm and adopting energy compaction as the optimization object function. In addition, in order to resolve the computation complexity problem of online construction, according to the image classification rule proposed in this paper we construct wavelets for different classes of images and implement the fast adaptive wavelet selection algorithm （FAWS）. Experimental results show wavelet bases of FAWS gain better compression performance than Daubechies9/7.     

新 Burt-Adelson双正交小波的优化设计 *

根据小波滤波器的精确重构条件 ,推导出 Burt-Adelson双正交小波滤波器组的参数表达式。该表达式参数可任意取值 ,因此能够随意构造具有不同特征的 Burt-Adelson小波。作为构造实例 ,构造出一个新的有理系数 Burt-Adelson小波 ,它具有优化的编码增益。实验表明 ,其图像压缩性能略低于 CDF-9 /7小波 ,但优于 JPEG 2000标准推荐的 7 /5小波 ;而且其提升小波变换的计算效率比 CDF-9 /7小波高 20%以上 ,也优于 7 /5小波。     

新Burt-Adelson双正交小波的优化设计

根据小波滤波器的精确重构条件,推导出Burt-Adelson双正交小波滤波器组的参数表达式。该表达式参数可任意取值,因此能够随意构造具有不同特征的Burt-Adelson小波。作为构造实例,构造出一个新的有理系数Burt-Adelson小波,它具有优化的编码增益。实验表明,其图像压缩性能略低于CDF-9/7小波,但优于JPEG2000标准推荐的7/5小波;而且其提升小波变换的计算效率比CDF-9/7小波高20%以上,也优于7/5小波。     

图像编码中的重要区域相关性研究及应用

在图像处理中,小波变换所具有的空频局部性,使得图像的能量重新分布。从函数正交分解的角度,小波分解相当于把图像分成一组正交基的坐标。由于这些坐标具有按不同频带所表现出的能量集中的性能,所以关于形态学的一些编码方法在基于小波分析的图像压缩中得到了很好的应用。因此,可以说小波变换在图像中的成功应用,主要归功于关于数据即小波系数系数和表示的重要性的认识。作者在文中提出了基于小波系数有效组织和表示的重要区域相关性编码（SRC）,合理利用各子带间重要小波系数的相关性,通过聚类生成与聚类编码,在良好视觉效果与较高PSNR下,实现了图像较大倍数的压缩。     

提升小波变换的三种算法性能比较

离散小波变换(DWT)在语音,图像等信号处理中有着广泛的应用,在JPEG2000标准中就推荐采用5/3和9/7小波来分别进行无损和有损图像压缩,取代基于DCT变换的图像压缩,并且还推荐采用提升方法来实现。提出三种基于提升方法的二维离散小波变换的并行算法,并在超常超标量数字指令(VLIW)的数字信号处理器(DSP)上进行了性能方面的比较。这里,我们以在图像压缩中常用的不同分辨率的图像作为实验对象。实验结果表明,此三种算法对图像数据进行小波变换的处理时间有了明显缩短,并且实现在参数空间的不同点上都得到更好的效果。     

第二代小波在JPEG2000中的应用

JPEG2000是最新的静态图像压缩标准，其核心算法是小波变换。本文详细介绍了第二代小波的构造方法一基于因式分解的提升格式，然后以Daubechies（9，7）小波和Le Gall（5；3）小波为例探讨了第二代小波在JHEG2000标准中的应用。     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.     

基于遥感图像压缩的最佳小波分解层数研究

分析遥感图像特点及小波基的性质,选取D9/7和D5/3小波基进行遥感图像小波变换,采用分层树集合分裂算法(SPIHT)进行遥感图像压缩,并从信息熵的角度分析不同分解层数对图像压缩效果的影响.通过实验,得到了遥感图像压缩小波变换的最佳分解层数.     

Image forgery detection by semi-automatic wavelet soft-Thresholding with error level analysis

In this paper a method for detection of image forgery in lossy compressed digital images known as error level analysis (ELA) is presented and it’s noisy components are filtered with automatic wavelet soft-thresholding. With ELA, a lossy compressed image is recompressed at a known error rate and the absolute differences between these images, known as error levels, are computed. This method might be weakened if the image noise generated by the compression scheme is too intense, creating the necessity of noise filtering. Wavelet thresholding is a proven denoising technique which is capable of removing an image’s noise avoiding altering other components, like high frequencies regions, by thresholding the wavelet transform coefficients, thus not causing blurring. Despite its effectiveness, the choice of the threshold is a known issue. However there are some approaches to select it automatically. In this paper, a lowpass filter is implemented through wavelet thresholding, attenuating error level noises. An efficient method to automatically determine the threshold level is used, showing good results in threshold selection for the presented problems. This automatic threshold level can be fine tuned by a parameter k. Standard test images have been doctored to simulate image tampering, error levels for these images are computed and wavelet thresholding is performed to attenuate noise. Results are presented, confirming the method’s efficiency at noise filtering while preserving necessary error levels. The main contribution of this paper is the investigation of Daubechies wavelets with semi-automatic soft-thresholding in order to highlight forgeries in images. These results can be further extended by expert systems to classify and identify forgeries.