基于整数小波变换和SPHIT的ROI医学图像压缩

本文主要讨论在整数小波变换和SPHIT（面向空间方向树）算法基础上对医学图像进行压缩的压缩技术,其压缩过程引人感兴趣区域（ROD．使用此算法进行压缩,不仅压缩比大,而且使ROI区域优先背景区域编码,即可获取较高的压缩质量．     

基于提升方案的整数小波图像编码

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，即不仅要求具有高的压缩比，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，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

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。     

一种基于视觉特性的SPIHT数字图像压缩算法

从分析视觉系统的对比度敏感函数(CSF)和整数小波变换的原理出发,根据CSF对不同空间频率的敏感度不同,用CSF掩模度量图像小波分解系数的视觉重要性,因此,SPHIT算法可以把小波变换得到那些人眼较为敏感的区域的系数提前编码输出,使得解码后的图像既具有良好的视觉效果,且由于新的算法内存需求量少,使得编码速度得到较大提高。     

一种大容量的信息隐藏方法

基于图像处理、提升整数小波和信息隐藏理论,提出了具有双阀值的信息隐藏算法,阐述了实现信息隐藏的原理,并给出了具体算法及实现过程.该算法把秘密数据通过双阀值技术嵌入到图像整数小波变换后的高频子带的系数中.嵌入数据时,解决了小波反变换时的灰度值溢出问题,增加了相同载体下的信息隐藏的容量,而且提高了秘密信息的安全性.通过实验数据分析了该算法的阀值变化、嵌入容量和安全性等问题,结果表明:该方法提高了秘密信息的安全性和隐藏容量.     

整数小波变换的优化设计

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升．构造了一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示．随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换．作为构造示例,构造了5种整数小波变换．     

基于小波变换的数字图像压缩

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码,给出了小波图像系数统计数据实例,然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的SPIHT编码算法的原理进行了分析,并通过实验对SPIHT算法进行了性能分析及其改进,并给出了实验结果。     

一种基于整数双正交小波变换的鲁棒可逆水印算法

为提高现有数字图像可逆水印算法的鲁棒性、增强水印图像的不可感知性,提出了一种基于整数双正交小波变换的鲁棒可逆水印算法。该算法将整数可逆双正交小波变换和分块直方图技术结合以高效嵌入置乱后的水印,提高水印算法的抗几何攻击性。仿真结果表明:该算法不但可以实现盲提取,在鲁棒性、不可感知性等性能方面较同类算法有显著提高,并且易于实现,生成的水印图像质量高。     

基于感兴趣区域的图像部分无损压缩方法

在应用整数小波变换和基于层次树的集划分算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法,该算法利用小波变换良好的空间-频率的局部化特性,通过在编码前提升图像的感兴趣区域的小波系数,使这些小波系数完全独立于背景区域的小波系数,实现了在不传输任何形状信息的前提下,完成各种形状的感兴趣区域的解码．实验结果表明,该算法能够在无失真恢复图像感兴趣区域的同时,提高整幅图像的压缩比．     

基于二维离散小波变换自相似的图形编码

介绍了二维正交离散小波变换，分析了离散小波变换的自相似性。分形图像编码方法可有效压缩图像，其实质是消除图像中的自相似性冗余。离散小波变换非常适合于描述图像的自相似性及分形特性。给出了小波分解系数图像编码，解码的具体方法，给出了实验结果。利用图像的离散小波变换系数的自相似性的特点对图像实现高效压缩具有十分重要的意义。