JPEG图象压缩方法研究及应用

为了在ＦｏｘＰｒｏ平台下显示ＪＰＥＧ格式的图象，本文对ＪＰＥＧ压缩算法进行了讨论，对压缩模式，离散散余弦变换，量化与逆量化，色彩系统以及熵编码和解码进行了优化设计。     

规范式边缘模型基运动图象压缩编码方法

在图象边缘提取与优化的基础上建立了一种新的运动图象信源模型，并通过计算机模拟实现了编解码系统。其基本思想是：根据主观视觉特性，以边缘信息为表达运动图象的空间与时间特征的核心。这种模型基编码方法不需要图象的先验知识，模型建立及方案实现较为简单。针对信源模型，引入基于几何约束的图象匹配方法作为运动分析的基础；并建立了广义运动概念、提出并实现了广义运动分析，丰富了帧间预测编码方法。     

JPEG压缩编码的扩充自适应量化器设计

在ＪＰＥＧ静止图象压缩的基础上，设计了一种扩充的自适应量化器，利用人眼的视觉特征，通过分析ＭＣＵ块的局部视觉活动性，以ＭＣＵ活动性涵数确定量化因子，并引入亮度掩盖算子调节量化参量，实验结果表明，本文所设计的自适应量化器能减少图象编码主观失真，改善了图象质量，获得更好的压缩效果。     

无失真JPEG图象压缩方案与基于S变换的无失真图象压缩

基于DCT变换的JPEG图象编码方案是众所周知，但ISOJPEG另一种无失真的图象编码方案却很少介绍，本文将对无失真的JPEG方案作详细介绍，同时对图象的新一代无失真压缩S＋P算法也给出详细的论述。实验结果表明，S＋P算法对无失真图象压缩有更好的压缩比。     

减少JPEG压缩图象方法效应的小波域图象增强

低比特率ＪＰＥＧ压缩图象往往产生严重的广声效应。利用小波分析良好去噪和边缘检测特性,本文提出一种减少ＪＩＰＥＧ压缩图象澡方块效应的有效算法。计算机仿真结果表明,所提算法能有效地改善解码图象的视觉质量。     

并行DSP处理器上JPEG算法的实现研究

ＪＰＥＧ算法由于效率高和实用性强获得了广泛的应用;而并行处理器ＤＳＰ具有高效的并行处理能力,因而适合于图象的实时处理。提出了在ＴＩ的并行处理器ＤＳＰ－Ｃ８０上并行和快速实现ＪＰＥＧ算法的方法,实现了高速实时图象压缩。     

JPEG软件压缩的设计与实现

本文针对ＰＥＧ国际标准图象压缩算法进行的研究和探讨，并按照规范标准，从算法的运行时间、编码效率和编码质量等角度，对算法进行优化设计，运用在彩色图象在灰度图象的与扩展上，可以同时获得良好的图象质量及高压缩率。     

基于DSP静止图象压缩的实现

在简述了ＪＰＥＧ国际标准和ＤＳＰ的特点后，基于ＤＳＰ开发系统编程实现了ＪＰＥＧ压缩算法。与计算机模拟结果相比，在恢复图象遥主要质量和峰值信噪比基本一致的情况下，ＤＳＰ完成算法的时间远少于同档计算机。最后文中给出了其应用前景。     

基于电话线传输的嵌入式JPEG图象编码系统

文章首先介绍基于电话线传输的嵌入式JPEG图象编码系统的组成结构，在此 对系统的各个组成模块特别是实现数据压缩的DSP模块进行了详细的分析，给出了不同模块间的接口设计电路。     

JPEG2000格式图像压缩算法的研究

论述了JPEG2000图像压缩的Mallat算法，对算法中滤波器的选择以及边界处理问题作了探讨并研究了解决方案。JPEG算法压缩产生了明显的方块效应，而该文算法有很好的效果，在实验中验证了算法。     

一种基于区域一致性测度的边缘评价方法

提出一一种新的边缘评价方法,该方法同时考虑到边缘线型连接的好坏及错检,漏检的程度,结合了传统的边缘评价方法各自的优点,更多地体现了人对边缘检测效果的评价特点。文中对测试图象及实际图象的边缘检测结果进行了评价,结果表明该评价方法是合理的,可行的。     

改进的数学形态学图像边缘提取算法研究

研究图像边缘优化提取问题。由于图像在进行边缘提取过程中,容易受到外界信息的干扰,特别是当受到噪声等因素影响时,造成图像边缘提取困难。为此提出了一种新的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘的技术。首先将利用形态学对灰度图像进行增强,并以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强,然后将图像切分成小块,针对不同的小块来区分边缘与非边缘;最终经过模板滤波,获得清晰的边缘结果图像。仿真结果表明,改进的算法快速有效,在提取完整的边缘的同时,能够有效的抑制噪声和背景因素对边缘的干扰,并优于其他传统边缘提取方法。     

基于边缘特征小波变换的压缩算法关键技术

探讨了一种新的改进算法中的两个关键技术：基于边缘特征的小波变换方法和边缘曲线的编码方法。利用这两个算法减少了图像重要边缘特征的失真,有利于图像快速浏览和图像基于内容查询的实现;并能改进变换系数中能量的分布使高频子带的图像能量进一步减少,有利于提高压缩性能和效率。同时该文用Matlab6．5平台给出了一些试验结果,并对试验结果进行了分析。     

小波域基于层内和层间系数约束的边缘软判决与图像去噪

在提出依概率对边缘系数软判决的基础上,运用图像小波分解后在尺度和空间方向的相关性,引入调谐函数,对边缘发生概率增加邻域约束,以进一步提高边缘发生概率的估计精度。应用于图像去噪的仿真结果表明,引入层问和层内约束后,在较好滤除噪声的同时,图像边缘也得到了明显加强。该方法也可用于边缘检测和图像分割。     

JPEG2000 图片显示方法研究

对于JPEG2000图片显示方法进行了研究。在分析图片格式的基础上，提出基于openGL和windoos GDI的两种图片显示实现方法。实验表明，前者可移植性更强，而后者效率更高。     

基于Loeffler快速DCT算法的JPEG压缩在DSP上的实现

针对数字图像JPEG压缩技术中的DCT问题,提出了一种基于Loeffler算法的快速DCT算法,并且通过分析Blackfin533并行的工作方式,利用Blackfin指令集优化,使得此算法在DSP上得以实现.实验结果表明,该算法有效地减少了运算量和运算时间,利用该算法完成的JPEG压缩速度满足实时监控的条件.     

Delphi实现图像边缘检测

总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。     

A Multiresolution Markov Approach to Model-Based Image Compression

Bonneau, R. J., and Meadows, H. E. A Multiresolution Markov Approach to Model-Based Image Compression, Digital Signal Processing11 (2001) 346–358Currently a large area of research is being devoted to content-based compression due to the JPEG-2000 and MPEG-7 requirements. Recently there has been much work in wavelet and fractal methods for texture and shape segmentation as well as data compression. While these methods do not give optimal least mean square noise performance for a given compression ratio, they contain implicit models for shape and texture coding as a natural part of the compression process. We thus develop an approach for wavelet fractal compression that incorporates these shape and texture models during quantization. Upon decoding, the model regions are preserved for visual or automatic inspection. Our compression models make use of the Mallat Gaussian derivative basis set and an implicit Markov shape and texture structure.