基于脊波变换和SPIHT算法相结合的图像压缩

脊波对线奇异性图像能够到达最优的逼近,它是比小波能更好的稀疏表示图像的工具.讨论了脊波变换后的系数之间的相关性.结合SPIHT编码算法设计出基于脊波变换的图像压缩算法.实验结果表明,该算法能够有效地提高压缩率,同时能保持较高的峰值信噪比和良好的重建图像视觉效果.     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法.本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征.     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法。本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征。     

基于整型小波变换的SPIHT图象压缩算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPIHT(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPIHT图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPIHT图像编码。研究表明,比传统的小波变换更易于硬件实现。     

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.     

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.     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

基于Curvelet变换的煤矿监控图像降噪算法

为提高煤矿井下监控图像质量,更好地实现井下生产的实时监控,探讨基于小波变换和脊波变换的图像降噪的特点,提出将一种基于Wrapping快速离散的第二代曲波变换(Curvelet)图像降噪算法,用于煤矿井下监控图像的降噪处理。研究Curvelet变换的函数支撑区间满足各向异性的尺度关系,以及在表示图像的边缘特征时更具有稀疏性等性质。结果表明:该降噪算法在煤矿井下特殊环境中的图像降噪效果优于传统的小波变换图像降噪和脊波变换,对于煤矿安全监控的有效实施,具有重要的指导意义。     

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.     

小波包基多载波系统无线分级图像的传输

研究了一种基于小波包变换的多载波系统无线分级图像传输的新方法．该方法信源采用基于小波变换的SPIHT编码，信道部分采用小波包基多载波调制，并将SPIHT输出码流分成重要性不同的若干层，然后引入一种联合信源信道的自适应子载波、比特和功率的分配算法，实现对不同SPIHT层的不等错误保护，在总发送功率一定并满足各层QoS要求的条件下，使各层的比特速率达到最大．在上述方法中．对重要层加以高级别的信道保护，得到了更好的传输效果．仿真结果表明：在低信噪比下，系统采用上述自适应算法比不采用该算法的峰值信噪比要高出10dB以上；在同等条件下，基于小波包变换的多载波系统的图像传输性能也好于基于傅里叶变换的正交频分复用多载波系统．     

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．     

采用HEVC的精细可分级编码

针对新一代的视频编码标准HEVC(high efficient video coding),提出一种改进的精细可分级编码方案.该方案的基本层采用HEVC的编码器,提高了基本层的编码效率;通过统计编码单元的分割方式,自适应找到图像中的细节区域;采用选择增强技术,提高细节区域的图像质量.实验结果表明:编码方案能够精细匹配信道带宽的变化,且基本层与增强层相互独立,不会带来误差传递;利用HEVC编码单元的分割方式,可以自适应找到视频序列图像中的细节区域,对运动区域进行提升,视频图像的主观质量有了很大的改善.     

基于Haar小波提升的2.4kbit/s CWI语音编码算法

提出一种基于Haar小波提升的2.4 kbit/s特征波形内插(CWI)语音编码算法.将特征波离散时间傅里叶级数(DTFS)得到的幅度谱转化为离散余弦变换(DCT)系数,用Haar小波提升实现特征波的多级分解与重建.利用相位谱间距的均值和基音周期增益联合判断浊音度标志,用于进行相位选择和离散余弦变换系数的选择性量化.主观A-B听音实验表明,该语音编码算法音质优于传统的3.8 kbit/s CWI编码器,在较低码率上获得较为满意的合成音质,且Haar小波提升特征波形分解与重建方法解决了传统小波变换CWI算法延时较大的问题.     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

JPEG2000中DWT的MATLAB实现

随着多媒体技术应用的不断增加,图像压缩技术不仅要求具有较高的压缩性能,而且还要求有新的特征来满足一些特殊要求.为此,国际标准化组织(ISO)制定了新一代静止图像压缩标准:JPEG2000.通过对JPEG2000中的离散小波变换(DWT)的详细分析,给出了用MATLAB6. 5实现其核心变换的方法,并利用小波变换工具箱对各种图像进行压缩后,给出了小波基的选择方法.     

基于运动轨迹的视频三维小波变换方法

将运动矢量估计与三维小波变换相结合用于视频信号压缩 .这种方法在对序列作时域上的一维变换时 ,是对各帧中由运动矢量联系起来的一条运动轨迹上的像素进行 .由于在实际情况中 ,通过运动矢量联系而形成的像素运动轨迹是任意长度的 ,这就需要对任意长度的像素串作一维小波变换 .此文在二代小波提升算法基础上 ,通过修改边界延拓方法获得一种任意长度信号的小波变换算法 ,并将其用于基于运动轨迹的视频时域小波变换 .实验结果表明 ,对于运动幅度大的视频序列 ,这种方法可以获得比常规三维小波变换编码高的压缩性能 .     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好