一种准无损压缩图象子带编码算法

针对有损压缩会损失一部分信息而无损压缩又压缩比较低的问题,提出一种实现准无损压缩的方法。该方法就是首先将图象用噪声模型进行去除噪声处理,以提高图象的信噪比,并有利于图象的压缩;然后再使用区域自适应子带编码算法进行编码。由于该算法能快速收敛,因而编码时间相对较少;编码通常能实时执行。实验结果表明,该压缩方案具有高信噪比、高压缩比等优良性能。从算法的理论基础来看,其中基于噪声模型的噪声清除算法对其他编码算法（如DCT、DPCM、JPEG、SPIHT、MPEG等等）同样具有推广意义。     

改进的广义置信度自适应IFS图象压缩编码算法

通过对分块IFS图象压缩编码过程中匹配误差的分析,提出了广义置信度的概念,并据此提出了对输入图象进行四叉树分块的自适应匹配门限（AT）算法。根据排列块的相对复杂程度,修正了自适应匹配门限的公式,提出了改进的自适应门限（RAT）IFS图象压缩编码算法。在对输入图象进行四叉树分块编码过程中,该方法可以根据当前排列块的统计特征确定匹配门限,从而使分块编码过程自动地适应输入图象。实验结果表明,这种新的编码方法可以自适应地对输入图象进行编码,且压缩比较高,有一定的实用性。     

基于视觉灵敏度分类的IFS自适应图象编码算法

为了提高IFS自适应图象压缩编码方法对不同图象的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种进行分形图象IFS自适应压缩编码的新算法,同时定义了广义置信度的概念,并根据MSE误差曲线的广义置信度,确定了基于四叉树结构的分块分形编码过程中的匹配误差门奶。这种自适应门限编码算法不仅克服了传统固定门限IFS编码算法不能很地适应不同复杂程度输入图象的缺点,而且还提高了编码的效率。实验结果证明,此算法不仅可以自动地适应不同的输入图象,而且解码图象的视觉效果良好。     

基于三维上下文预测的遥感图象无损压缩

随着遥感技术的发展,其应用领域大大拓展,随之也带来了遥感数据的海量增长,这给存储、传输都带来极大困难,因此必须对遥感数据进行压缩,为了实现遥感数据的高效压缩,提出了一种基于三维上下文预测测的无损压缩编码算法,该算法包括如下三部分;首先,结合多波段遥感图象的特点,综合考虑其二维的空间相关性和谱间相关性,建立了三维预测模型;其次,在三维预测的基础上,进一步进行上下文预测;最后,引入二次预测的思想来去除图象的统计相关性,从而使残差图象的熵得到最大程度的降低,实验结果表明,该算法大大优于最优JPEG;而对AVHRR图象,其预测效果也明显优于空间和谱间最佳线性预测方法（SSOLP）。     

快速分形图象编码

提出了一种新的快速分形图象编码方法。该方法通过自适应的图象分块,相似块集的矩分类,相似块和图象块的正交分解以及象素递增的动态搜索等４个步骤来加快分形图象编码的过程。实验结果表明,提出的方法和缩短编码时间方面确有其效,特别是对于细节丰富的图象,效果尤为明显。     

图象分块平均绝对差匹配并行算法

本文针对图象匹配算法中的乘法运算与差运算的一类并行计算问题 ,设计了一种图象分块平均绝对差匹配并行算法。该算法对于 N× N的参考图像、与处理元阵列大小相同的 M× M的实时图象 (N=BK,K=M,B>1) ,可通过将参考图像分成 B× B个图像块的分块匹配来实现 ,并具有很好的并行效率     

一种改进的遥感图象准无损压缩JPEG—LS算法

为适应遥感图象较高倍率准无损压缩的需要 ,改进了 JPEG- L S算法 ,该算法首先通过放宽游程检测门限 ,并通过引入局部梯度控制下的预测来增加平均游程长度 ,以提高压缩比 ;然后通过在游程编码区域附加误差修正编码及通过重构图象平滑滤波来改善重构图象的目视效果和提高 PSN R值 ;最后 ,采用 Golomb- Rice Coding技术来对越界误差进行编码 ,以保持 JPEG- L S算法误差界可控的优点 .综合利用以上措施 ,在相同单像素误差界 (±7)下 ,不仅压缩比略有提高 ,而且重构图象的视觉效果得到明显改善 ,PSN R提高约 1～ 3d B.     

一种保护图象轮廓细节的自适应亚抽样和插值方法

为在图象编码时减少原始图象数据,以提高压缩比和编码速度,提出了一种新的自适应亚抽样与插值的方法及可应用于多类分块图象编码的算法,该方法首先将图象划分成互不重叠的块,然后计算每个块的水平梯度与坚直梯度,再根据图象块的两个方向梯度值,将图象块分为平块、水平轮廊块、竖直轮廊块和高细节块等４类,同时对每类图象块采用不同的亚抽样与插值方法以减少原始图象数据。模拟结果表明：相对于其它的亚抽样与插值方法,该算法能够很好地保护图象中的轮廊及细节信息,从而极大地提高了重建图象的质量,尤其是图象的主观质量。另外,对于细节较多的图象,该算法在保持相当压缩比的同时,ＰＳＮＲ也提高了３．９ｄＢ;而对于细节较少的图象,压缩比与ＰＳＮＲ都略有提高。     

基于感兴趣区的图象近无损压缩

无损感兴趣区（Lossless Region of Interest (ROI)图象压缩方法,即在感兴趣区采用无损压缩,而在其他区域采用有损压缩,从而保证了重要信息不丢失,并尽可能提高衅象的压缩比,在整形小波变换（IWT）和嵌入式零树编码的基础上,实现了无损感兴趣区（Lossless ROI)的图象近无损压缩,并提出了一种小波变换域形状编码算法－－树映射形状编码,同时给出了算法的原理及实现,并进行了相关实验,实验结果表明,该算法能够提高压缩效率,且压缩效率取决于感兴趣区的大小以及对不感兴趣区图象的质量要求。     

一种基于非均匀采样的图象重建方法

利用分块Toeplitz矩阵和分块循环矩阵的性质,对非均匀采样图象提出了一种重建方法。该方法可以直接利用离散傅立叶变换,不需要迭代,并且可以实时进行。仿真结果表明该算法是有效的。     

整数CDF(2,2)双正交小波变换结合SPIHT的无失真图像压缩

讨论了整数CDF(2,2)可逆双正交小波变换,该方法可以由加法和移位完成,所以运算速度快,便于硬件实现该方法与SPIHT以及熵编码相结合可以实现无失真图像压缩,与ARJ、JPEG、整数Haar变换结合DPCM中使用的无失真编码方法相比,压缩比分别平均提高了40%、30%、15%左右。     

基于DPCM与S+P变换的图像无损压缩

S+P变换是由AmirSaid犤7犦提出的一种多分辨表示方法,能够实现整数到整数的变换,从而成功地应用于图像的无损压缩,其性能优于基于线性预测的JPEG标准。为了进一步提高压缩性能,论文提出了一种基于DPCM与S+P变换的图像无损压缩算法。首先,对原始图像进行线性预测,得到差值图像;其次,对差值图像进行S+P变换;最后,对变换系数进行熵编码压缩。新算法利用像素间的相关性,给出了一种新的利用一维S+P变换实现图像变换的方法,减少了变换增加的数据量,有效地解决了边界处理问题。实验结果与性能比较表明:新算法有效的,优于其它著名的基于多分辨分解的无损图像压缩编码算法犤7,10,12犦。     

基于D^2PCM的数字减影图象序列无损压缩算法

充分利用数字减影（ＤＳＡ）图象序列在时间域上的减影图象之间仍然存在一定的相似性,提出了一种基于二阶差分ＰＣＭ（Ｄ＾２ＰＣＭ）的编码方式。方法在空间坐标与时间坐标上构成了一个二阶差分,能够有效地减少图象在空间以及时间域上的冗余度,从而实现对ＤＳＡ序列的无损压缩,减少了存储空间与传输时间。实际应用证明该处法是稳定和实用的。     

基于JPEG2000和自适应预测的高光谱图像压缩方法

随着遥感技术的发展,其应用领域大大拓展,随之也带来了遥感数据的海量增长,给传输和存储带来了极大困难,因此必须对遥感数据进行压缩。遥感图像具有不同于自然图像的特性,针对遥感图像的特点,介绍了一种自适应预测和JPEG2000相结合的无损压缩编码算法,即首先采用基于图像灰度分布局部相关特性的谱问预测器去除谱问冗余,再利用静止图像压缩新标准（JPEG2000）对预测得到的差值图像进行编码压缩。仿真实验取得了令人满意的结果,证明了该算法的有效性。     

基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法

在分析图象整数小波变换的基础上 ,提出了基于子带比特平面编码的压缩算法 .该算法将整数小波系数按子带分为若干比特平面 ,称之为子带比特平面 ,并采用简单高效的率失真优化算法确定子带比特平面的编码顺序 ,且这一顺序与图象无关 .按此顺序对子带比特平面进行自适应 MQ算术编码 ,便得到嵌入式压缩码流 .该算法可以从无损到有损 ,以任意倍率或质量进行图象压缩 ,压缩效率达到了浮点 EZW算法和 JPEG2 0 0 0整数小波编码方案的水平 ,而速度远快于这两者的速度 .该算法还具有复杂度低 ,占用内存少的优点 .     

基于可逆整数小波变换的遥感图像的无损压缩

针对遥感数据的特点，将可逆整数小波引入遥感图像压缩领域，与SPIHT编码相结合，试验选用了几种可逆整数小波对几幅遥感图像和标准测试图像进行图像无损压缩试验，结果与JPEG2000相比都所有提高。     

An HVS based adaptive quantization scheme for the compression of color images

In this paper a Human Visual System based adaptive quantization scheme is proposed. The proposed algorithm supports perceptually lossless as well as lossy compression. The algorithm uses a transform based compression approach using the wavelet transform, and has incorporated vision models for the compression of both luminance and chrominance components. The major strength of the coder is the incorporation of the vision model for the chrominance components and the optimum way in which the scales are distributed among the luminance and chrominance components to achieve higher compression ratios. The perceptual model developed for the color components gives flexibility for giving more compression for the color components without causing any color degradations. For each image the visual thresholds are evaluated and an optimum bit allocation is done in such a way that the quantization error is always less than the visual distortion for the given rate. To validate the strength of the proposed algorithm, the perceptual quality of the images reconstructed using the proposed coder is compared with the images reconstructed with JPEG2000 standard coder, for the same compression. To evaluate the perceptual quality of the compressed images latest perceptual quality matrices such as Structural Similarity Index, Visual Information Fidelity and Visual Signal-to-Noise Ratio are used. The results obtained reveal that the proposed structure gives excellent improvement in perceptual quality compared to the existing schemes, for both lossy as well as lossless compression. These advantages make the proposed algorithm a good candidate for replacing the quantizer stage of the current image compression standards.     

一个基于算术编码的灰度图象无损压缩算法

本文介绍了一个基于算术编码的灰度图象无损压缩算法，它以JPEGT－LS算法为基础，采用了一系列有利于算术编码的改进措施，获得了满意的压缩效果。     

预测与可变长编码在图像压缩中的应用

图像压缩成为了多媒体技术的关键和瓶颈.预测编码(DPCM)和可变长编码(VLC)是两种最重要的无损压缩算法.介绍预测编码的原理,证明了对DPCM数据进行可变长编码的可行性,并对标准测试图像进行测试得到了测试结果,最后对结果进行了分析.