基于小波包的SPHIT算法在无损图像压缩中的应用

在无损图像压缩中,对于那些富含细节、纹理和边缘的图像中,重要信息大量集中在中、高频部分,而基于小波变换的压缩方法只对低频信息进行多次分解。针对这个问题本文提出基于小波包的SPHIT算法对图像进行无损压缩。对图像先经过整数（5,3）小波变换后,再对小波系数进行SPIHT编码,该方法运算速度快,硬件实现简单,实验结果表明,与其他的无损压缩方法相比,压缩比均有提高,是一种有效的无损图像压缩方法。     

结合网格编码量化的小波包纹理图像压缩算法

为了提高对纹理丰富图像的压缩效果，首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解，再用一种与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索，以提高对纹理图像的表达能力。为了提高编码算法的率－失真性能，对搜索出来的最佳基所对应的小波包系数采用变块尺寸方法进行分类，再对分类结果采用网格编码量化器进行量化，最后对量化结果进行熵编码。仿真结果表明，所构造的编码器与SPIHT算法相比，峰值信噪比提高了0．5－2dB，可用于对指纹、遥感等图像的压缩。     

SPIHT算法及其在基于二维条码的防伪证件中的应用

针对基于PDF417二维条码的防伪证件中的照片压缩问题,将小波变换和SPIHT算法相结合,实现了一种图像压缩方法。该算法首先将证件照片进行小波分解,然后根据人眼视觉特性,把小波分解系数进行SPIHT量化编码,可将证件照片压缩到PDF417条码存储空间限制的1108个字节以内。实验表明本算法具有较好的图像压缩效果和图像重建质量。     

基于小波包变换与前向线性预测滤波的光纤陀螺去噪算法

为了减小环境噪声对光纤陀螺输出的影响,提出了一种新的基于小波包变换(WPT)和前向线性预测滤波算法(FLP)的去噪方法--WPT-FLP算法.首先介绍了小波包分解与FLP算法的原理,并对2种算法进行了融合,利用小波包变换进行信号的分解与重构,在此过程中对小波包分解后的高频系数进行强制去噪,对小波包分解后的低频系数进行F...     

基于小波系数相关性的纹理图像快速修复算法

为了实现纹理图像的快速修复,在传统样本块修复算法的基础上,提出了一种基于小波系数相关性的图像修复算法.简要论述了纹理图像各小波变换系数的相关性特点;根据图像分解后小波系数高频成分较少、主要信息均集中在低频分量以及各分量对应位置的信息具有一致性的特点,算法首先对破损图像进行小波分解,然后利用最优样本块匹配的方法对低频分量进行修复,同时实现其他分量对应位置信息的修复,最终通过小波合成完成纹理图像的修复.仿真实验结果表明,在修复效果无明显差异的基础上,该算法比原方法的处理时间大为缩短.     

小波包变换及其在数字水印算法中的应用

在对小波包变换进行分析的基础上,将其应用在图像数字水印算法中.首先对图像进行小波包分解,并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像.实验表明,应用基于小波包变换的水印算法处理的图像能够经受常规的图像算法攻击,具有较强的鲁棒性和实用性.     

基于整数小波变换的数字水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.鉴于小波变换的多分辨率分析与人眼的视觉特性(Human Visual System,HVS)相一致,提出了一种基于整数小波变换(Integer Wavelet Transform,IWT)和人类视觉系统特性的灰度图像数字水印算法.根据原始灰度图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择原始图像的中频分量嵌入水印,利用HVS特性将二值水印图像加密后嵌入到中频分量的整数小波系数中去,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾.采用整数小波变换可以有效地避免运算过程中引入量化误差的缺陷,从而达到精度上的要求,满足图像的精确分解与重构.实验证明,对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强.     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术.建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系.给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法.对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究.应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小渡包时频分析仪.能实现任意信号的小波包分解和显示.最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质.     

一种基于小波的Contourlet变换的边缘保持图像压缩算法

本文针对JPEG2000图像压缩不能有效保护图像边缘的局限,提出了一种基于小波的Contourlet变换和改进的多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法.在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换,它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带,从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理.通过使用边缘检测器SUSAN提取图像的边缘特佂,然后使用基于小波的Contourlet变换对原图像进行域变换,把像素由空间域映射到变换域.最后由改进的SPIHT编码,有效的保持了图像的边缘,实验结果表明解压图像有很好的重建质量.     

一种基于小波包变换的SPECK图像编码算法

为了解决基于小波包变换树形编码算法中产生小波系数之间的父子冲突以及标准SPCEK压缩算法中四叉树分裂产生的集合数目过多的问题,提出一种新的基于小波包变换的SPECK图像编码算法,改进算法在小波包分解产生的复杂子带结构中,改进标准SPECK算法的四叉树分裂策略,对重要系数位置进行更好的预测,把不重要系数集中到一个更大的区域使用一个符号编码。实验结果表明,改进算法编码效果在PSNR上较标准SPECK有所提升,主观视觉效果在纹理区域明显优于SPECK。     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能.     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能。     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

基于小波包分解的数字图像水印

利用Shannon熵准则选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中.实验结果表明,该算法水印信息嵌入量大,不可感知性好,对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms

A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decomposition with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite image into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional textures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use.     

图像压缩的小波系数模型

通过对3种经典的小波系数模型(EZW模型，SPIHT模型，EBCOT模型)进行仿真实验，表明SPIHT的压缩性能优于EZW(平均高0．6dB)，而EBCOT的压缩性能又优于SPIHT(平均高0．5dB)，再通过对3种模型的分析，明确了3种模型性能差异的根源在于对于带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性的不同利用。最后，综合上述3种模型的优点，充分利用于带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性，提出了一种新型小波系数模型。实验表明该模型在压缩比方面优于上述3种模型。     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

基于PDE的图像分解与边缘检测的一种新方法

Luminita A.Vese和Stanley J.Osher提出的卡通—纹理图像分解模型,能将一幅自然图像中的卡通部分和纹理部分分开,但是分解不完全,卡通部分还含有一些纹理信息且边缘容易被模糊。在Vese和Osher卡通—纹理分解模型的基础上,运用半二次规整化方法,得到联合图像分解与边缘检测的新模型。并讨论了其中边缘正则项的三种形式。数值实验表明新模型C使得卡通—纹理分解与边缘提取同时进行,在保持卡通图像较好光滑性的同时,能有效地保护边缘细节的信息,使得图像分解更彻底,提取的边缘信息更准确。     

基于EZW与SPIHT的雷达图像压缩研究

随着技术的发展,雷达图像的大小日益增长,采用传统的图像压缩方案已经无法满足系统要求。因此,本文研究了基于小波变换的压缩方式—嵌入式零树小波与多级树集合分裂算法。对两者的编码解码过程进行了详细推导与介绍。实验对3幅高分辨率雷达图像进行测试,证实了多级树集合分裂算法性能更优。