子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

有限长二维子波变换的算法结构

子带编码是图象信号压缩的一种有效方法。在子带编码系统中，利用子波变换的良好的时间（空间）和频率域局部化特性将图象信号分割成子带信号，可以改善压缩效率。从一维有限长子波变换的算法结构出发，利用矩阵Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积的性质推导了一种用于图象压缩的二维有限长离散子波变换的算法结构，并且给出了设计快速子波变换算法的方法     

小波变换视频压缩编码技术研究

从小波变换和其他应用于视频压缩编码的变换的对比出发，阐述了小波变换的优势所在并给出了小波变换的原理和特性。然后，提出了两种在小波变换编码中起重要作用的技术。一种是基于零树的编码技术，另一种是具有比特平面技术的信源划分编码技术。它们能够产生较低的视频编码速率和可嵌入式的视频流，同时，给出了这两种编码算法的思想。     

多普勒信号压缩编码研究

该文在分析了多普勒信号的特性以及与语音信号的区别后 ,采用自适应离散余弦变换算法对多普勒信号进行了压缩编码 ,在中等编码速率下得到了较好的压缩编码效果。文中提出了相关 -自适应离散余弦变换 (C -ADCT)压缩编码方法 ,改进算法提高了自适应离散余弦变换算法的抗噪性能     

综述电视信号的数字化与码率压缩

由于电视图像包含的信息十分巨大,因此为了便于电视信号的存储和传输,需要对图像信息进行数字化和码率压缩。介绍了电视图像信号压缩编码的几种方法:降低抽样频率、差值脉冲编码、线性变换编码、离散余弦变换。     

一种基于提升小波和零树编码的录波数据压缩算法

提出了一种提升格式小渡变换与嵌入式零树编码相结合的电力系统故障数据压缩方案,该方案先对故障录波数据进行提升格式小渡变换，再对变换系数作阈值量化处理，最后通过嵌入式零树编码将量化后的系数编码为比特流，同时给出了相应的解压缩算法流程．在此基础上，针对接地故障信号做了仿真实验，结果表明，该压缩方案能够实现可变码率，同时降低了48％的计算复杂度和内存占用，信噪比和压缩比都达到了较好的水平．     

一种改进的XYZ视频编码算法

XYZ视频编码算法是一种三维DCT变换算法,由于量化后非零系数不集中,导致压缩率不高．提出了一种改进的XYZ视频编码算法,对变换后的数据采用一种更合理的扫描顺序,可以使量化后非零系数相对集中,在不损失压缩质量的前提下提高了视频文件的压缩率．     

基于自适应算术编码的字符型报文压缩技术

文中面向字符型报文,提出了一种全新的无损报文压缩技术。该技术引入算术编码,提出了报文字符集合静态概率表的建立以及自适应概率表更新方法,并提出了一种直接、有效的编码区间移位方法。文中首先采用实例对算术编码原理进行了详细介绍,其次阐述了压缩技术方案原理,并给出了程序设计流程图。最后,以NMEA—0183格式报文为样本进行测试,给出了算术编码以及其它几种无损压缩编码的实验结果,并进行了比较分析。结果表明,文中提出的方法具有良好的压缩效果。     

关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果－－小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题。     

基于Contourlet的无表零树微光夜视图像压缩算法研究

文章研究了基于小波变换的图像压缩编码算法的原理及微光夜视图像的特性,提出了一种基于Contourlet变换的无表零树图像压缩方法,使压缩后的结果图像效果更佳。     

基于B—W交换的数据压缩方法

介绍一种基于Ｂ－Ｗ变换的数据压缩方法，该法首先将数据序列作Ｂ－Ｗ变换，使得相同的符号尽量集中在一起，然后再作前移编码，使待编码的序列中含有大量的０符号，从而可采用Ｈｕｆｆｍａｎ编码或算术编码，提高压缩效率，实验表明，这一方法的效率经常用的ＬＺＷ或算术编码的效率有较大的提高。     

基于B-W变换的数据压缩方法

介绍一种基于Ｂ＿Ｗ变换的数据压缩方法．该法首先将数据序列作Ｂ＿Ｗ变换,使得相同的符号尽量集中在一起,然后再作前移编码,使待编码的序列中含有大量的０符号,从而可采用Ｈｕｆｍａｎ编码或算术编码,提高压缩效率．实验表明,这一方法的效率比常用的ＬＺＷ或算术编码的效率有较大的提高．     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

相对方向行程编码方法

本文提出了一种相对方向行程编码的压缩方法.这种编码方法较流行的等值线编码方法具有更好的压缩效果,进一步消除了等值线编码的冗余信息,从而可以达到更高的压缩比.文中描述了这种编码的原理和方法,给出了本方法的数据结构和编码、译码算法及实验结果.从几幅图象的实验结果来看,相对方向行程编码方法的压缩比大约是等值线编码方法的压缩比的3倍.     

分形压缩编码算法的改进

在分析总结分形理论的基础上，提出了一种将小波变换压缩编码与迭代函数系统（IFS）分形编码相结合的图象压缩方法，研究结果表明，与一般的分形图象编码方法相比，运算时间下降而压缩比提高。     

基于小波变换的JPEG编码方法的探讨

小波变换是近几年在图象处理领域中新兴的一种变换方法，以性能优越而日益受到人们注意。本文通过实验方法探讨了小波变换与现有ＪＰＥＧ编码体系相结合的可能性，并与采用了其它编码方法的小波变换编码和ＪＰＥＧ编码进行了比较，对三种编码方法在图象压缩 效果及性能进行了评估。     

一种基于ridgelet和wavelet的混合编码压缩算法

星云图和MPEG-4中运动补偿后得到的残差图像通常是点线奇异性明显的图像.小波变换是表示点奇异性的有效工具,脊波变换(ridgelet)是表示线奇异性的理想工具.该文基于二者的优点提出了一种基于脊波变换和小波变换的混合编码框架用来处理压缩点线奇异性明显的图像.实验结果表明这种混合编码可以有效地对点线奇异性明显的图像进行编码,其效果优于基于单独的小波变换的SPIHT编码和脊波变换的SPIHT编码.     

图象编码误差均匀分布压缩方法

本文利用视觉特性的非相干压缩和图象编码误差均匀分布的观点,将MHT(M-Hada-mard Transform)应用于图象数据压缩,获得了高压缩比和高质量恢复图象。在标量量化情况下,变换域能量分布分散的MHT具有优良变换性能。得出了与传统变换压缩理论和机理不相同的结果。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法。先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码。舍弃最新频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码。实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果。     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效