基于DPCM与Hilbert扫描的灰度图像无损压缩方法

提出一种基于DPCM与Hilbert曲线的医疗图像无损压缩方法,通过差分脉码调制技术（DPCM）对图像进行预测处理,得到差值图像,再利用Hilbert曲线对医疗图像像素的进行扫描,得到图像的一维数据,然后分别用哈夫曼编码、游程编码和字典编码对一维数据进行压缩。实验结果显示Hilbert扫描可以增加像素的相关性,对提高压缩比有一定的贡献。     

一种基于熵的OBDD变量排序算法

有序二叉决策图（OBDD）是一种有效表示布尔函数的数据结构,其大小依赖于所采用的变量序。熵是定量描述布尔函数中变量重要性的一种方法。基于变量的熵值分析了高质量变量序的特征,给出了一种基于熵的OBDD变量排序算法。实验结果表明：该算法与模拟退火算法和遗传算法结果相当。时间仅为相应算法的80．84％和29．79％。     

基于二维DCT变换的灰度半调图像无损压缩

2维DCT变换具有正交性,能够充分去除图像像素间的相关性,JPEG,MPEG等针对灰度和彩色连续图像压缩的国际标准普遍采用2维DCT变换,近年来对2维DCT变换的研究也很多,但是基于2维DCT变换的压缩大多是有损失的,而且针对2维DCT变换在灰度半调图像上的研究和应用却很少。该文针对灰度半调图像的特殊性,分析灰度半调图像经过2维DCT变换后的特点,研究适合灰度半调图像的2维DCT变换的无损压缩,解压图像是无损的。该文最后进行实验,实验证明该文的算法压缩比高、效果好。     

基于分类重排LZW的图像无损压缩算法

在遥感、医学等许多应用领域中,出于对图像质量的要求,图像一般必须进行无损压缩。针对现有方法的局限,提出了一种无损压缩算法。该算法利用图像灰度分布对压缩比的影响,首先对像素进行灰度分类并用掩膜图记录类别信息,然后采用Hilbert曲线将各类像素进行块间和块内重排,最后采用LZW(lempel-ziv-welch)算法对掩膜图与各类像素的数据流进行编码。经过对多幅标准测试图像以及遥感图像的实验结果表明,本文算法在总体上具有比LZW、行程编码RLE(run length encoding)和霍夫曼(Huffman)等方法更高的压缩比,并且易于实现。     

二值图像序列的符号OBDD表征模型的研究

利用有序二叉决策图OBDD对二值图像序列数据进行建模,根据图像序列的帧间相关性,图像序列的OBDD共享了大量结点,节省一定的存储空间,为图像序列的有关处理提供了一个新的数据表示方法。     

基于ROI的医学图像无损压缩

如何高效地压缩医学图像,以便减少存储空间和传输时间,已经成为迫切需要解决的问题。在分析现有的图像压缩方法和医学图像特点的基础上,针对医学图像有损压缩方法和无损压缩方法各自的不足,研究了一种基于ROI（Region of Interest）的医学图像无损压缩方法。     

超光谱图像分层无损压缩方案

在分析超光谱图像的位平面相关特性的基础上设计了一种分层无损压缩方案,对高位位平面采用DPCM去除谱间相关,并设计了静态编码方案以降低编码复杂度;低位以空间压缩为主,应用三角划分适应不同的目标边界.算法压缩压缩时间略低于谱间位平面变换算法,压缩比有12.7％的提高;和三维位平面算法相比,编解码时间分别降低了6.2％和4.3％,压缩比提高了6.3％.     

基于位平面的超光谱图像无损压缩算法的实现

分析了超光谱遥感图像的特征,根据它对压缩算法的特殊要求,提出了基于位平面的无损压缩算法.对于相关性较高的高位位平面采用计算位平面的差值矩阵直接去相关,而相关性较差的低位位平面则采用四叉树划分的方法重组各个像块的大小、位置、灰度信息,从而得到图像的混合编码.实验结果表明,该算法与其它常用无损压缩算法压缩比相当,但压缩时间提高了50%左右.该算法简单实用,适合有实时性要求的超光谱遥感图像压缩.     

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。     

基于改进SPIHT的图像无损压缩算法研究

针对应用于图像无损压缩的传统SPIHT算法没有充分利用小波系数低频子带带内的相关性且存在编码冗余的不足之处,提出了基于改进SPIHT的图像无损压缩算法。首先对原始图像进行整数小波变换,然后对小波变换后的低频子带和高频子带分开编码,即对低频子带进行预测编码;对高频子带,当阈值小于等于2时,改变了传统SPIHT算法的编码方式,减少了比特输出。实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,比特率平均降低了0.0653bpp。     

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。     

基于信号特征的雷达图像无损压缩算法

提出了一个有效的在VDR中记录雷达图像的无损压缩算法。该算法基于对雷达信号特征的分析，充分挖掘其中的各种信息冗余进行压缩编码。首先进行帧间预测编码，并解决了可能出现的误差累积问题。在帧内预测编码时，提出了沿最小梯度方向进行预测的分类预测器。在熵编码阶段，提出了若干图像序列共享概率模型的方法。     

高光谱图像无损压缩算法的DSP优化实现

基于TI公司的TMS320DM642高性能DSP芯片,实现了一种新的针对高光谱图像数据特点提出的基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法,并通过对算法在语言和结构上的优化,大大提高了算法的执行效率,为高光谱技术的推广和发展提供了重要的经验.实验结果表明,优化后的代码执行速度是优化前的18.72倍,是PC机上运行速度的2.281倍.     

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。     

基于模糊逻辑的无损视频压缩的算法

数字视频领域对高质量视频的需求使得无损压缩的应用范围越来越广,为此设计了基于模糊逻辑的无损视频压缩算法。该算法采用基于模糊逻辑的方法计算相邻帧的分块间的相似性以及分块的块内相似性,来确定时间预测与空间预测的选择,时间预测中定义了一种新的运动估计的匹配准则,最后通过相似度估计Golomb编码的最优参数,在无须复杂统计模型的情况下实现低复杂度、快速高效的Golomb编码。实验结果表明,与无损压缩算法JPEG-LS相比,在压缩率上有很大提高。     

Lossless compression and information hiding in images

This paper presents an image lossless compression and information-hiding schemes based on the same methodology. The methodology presented here is based on the known SCAN formal language for data accessing and processing. In particular, the compression part produces a lossless compression ratio of 1.88 for the standard Lenna, while the hiding part is able to embeds digital information at 12.5% of the size of the original image. Results from various images are also provided.     

Near lossless compression of hyperspectral images based on distributed source coding

Effective compression technique of on-board hyperspectral images has been an active topic in the field of hyperspectral remote sensintg.In order to solve the effective compression of on-board hyperspectral images,a new distributed near lossless compression algorithm based on multilevel coset codes is proposed.Due to the diverse importance of each band,a new adaptive rate allocation algorithm is proposed,which allocates rational rate for each band according to the size of weight factor defined for hyperspectral images subject to the target rate constraints.Multiband prediction is introduced for Slepian-Wolf lossless coding and an optimal quantization algorithm is presented under the correct reconstruction of Slepian-Wolf decoder,which minimizes the distortion of reconstructed hyperspectral images under the target rate.Then Slepian-Wolf encoder exploits the correlation of the quantized values to generate the final bit streams.Experimental results show that the proposed algorithm has both higher compression efficiency and lower encoder complexity than several existing classical algorithms.     

基于灰预测的图象编码技术

在研究以往编码技术的基础上,根据差分编码的思想提出了一种基于灰预测的编码技术。该方法通过建立灰模型对图象中象素点的灰度值进行预测,然后对各点预测值与原始值之间的误差编码,以达到图象压缩的目的。其主要特点是:采用灰模型对象素值进行预测易于实现,可避免线性预测时对于系数的确定;另外,采用差分编码技术减少了被编码数据之间的相关性,能够更有效地提高压缩性能。通过实例验证了以上方法的有效性。