小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

he Image Coding Method for Wavelet Multisolution Analysis

提出了一种利用小波多尺度分解和高效的JPEG压缩技术相结合压缩图像数据的新方法，实验结果表明利用该方法对图像进行压缩可以去除人的视觉系统不敏感的图像冗余信号，达到了高压缩比和较好的图像恢复视觉效果.     

小波多尺度分解的图像数据压缩方法

提出了一种利用小波多尺度分解和高效的 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ 压缩技术相结合压缩图像数据的新方法,实验结果表明利用该方法对图像进行压缩可以去除人的视觉系统不敏感的图像冗余信号,达到了高压缩比和较好的图像恢复视觉效果．     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

基于CL多小波变换的图像编码

图像的压缩编码是存储、处理和传输大容量的图像信息的基础,提高图像的压缩效率一直是人们不断追求的目标。对图像进行压缩编码,目前成熟的做法都是在变换域进行。在研究图像的多小波变换的基础上,提出了一种面向传输的图像编码方法:基于CL多小波变换的图像精细可分级编码。实验结果表明,该编码方法是对多小波应用于图像编码很有价值的研究。     

基于能量分布的小波图像压缩方法研究

图像经过小波变换后,其能量聚集性、子带之间的相似性以及多分辨分析的特点使得小波图像压缩获得了很多的优势。如何有效地利用小波分解系数更好地表示图像信息是提高图像压缩性能的关键。本文从能量分布的角度讨论了基于小波变换后图像能量分布的特点,提出了两种根据系数能量的分布选择系数的压缩方法,通过试验和其它方法进行对比,按分解等级归类小波子带的压缩方法可提供更高效的压缩性能。     

基于CS的灰度图像压缩

采用较新的压缩感知理论,通过Harr正交稀疏变换和伯务利采样矩阵,实现了对灰度图像的低速压缩采样,并利用正交匹配追踪算法实现压缩数据的恢复.实验结果表明,此算法能较好地实现图像的感知压缩.     

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.     

多小波及其在图像处理中的应用

介绍了多小波的理论及如何利用多小波对图像进行分解和重构的方法；利用多小波零树图像编码，对图像进行压缩仿真试验，得到了比一般单小波更好的效果．     

基于小波变换的图像零树压缩感知方法

稀疏性是压缩感知的前提,然而,自然图像通常不是稀疏的,因此对图像直接应用压缩感知算法很难取得高压缩效率.针对图像信号,将编码思想融入压缩感知理论,提出一种简单有效的零树压缩感知方法.该方法先利用零树思想辅助压缩感知测量,在得到测量值的同时编码重要系数的位置;然后提出零树追踪重构算法,通过精确解码重要系数位置来重构原始图像小波系数,提高重构精度.实验结果表明,相比于现有匹配追踪算法和EZW算法,本文方法有更高的压缩比和更好的图像重构质量.     

基于多小波变换的医学图像分形压缩方法研究

针对医学图像分析与压缩的特殊要求,将多小波变换和分形压缩理论引入到医学图像压缩中。首先对医学图像进行多小波变换,较好地保持了医学图像的边缘和细节信息,再采用分形压缩方法对图像进行压缩。实验表明,算法在保持一定医学图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,结合多小波变换的医学图像分形压缩方法在临床应用取得较好效果。     

嵌入零树小波用于雷达图像存储

随着技术的发展,雷达图像的大小越来越大,采用传统的JPEG压缩方案已经无法满足系统要求。因此,研究了基于小波变换的压缩方式——嵌入式零树小波(EZW),对EZW的编码解码过程进行详细介绍。实验证实了EZW可以实现递进式压缩,并且压缩图像的峰值信噪比令人满意。     

基于小波分析的数字图像压缩技术研究

利用小波分析算法,研究基于小波变换的图像分解与重构的数字图像压缩方法,运用MATLAB软件提供的小波分析工具箱来实现数字图像压缩,结果表明:在数字图像压缩处理技术中采用小波变换理论是非常有效的方法.     

一种新的在图像压缩中的适度分层阈值法

从图像本身的统计特性出发,利用小波包对图像进行多层分解,提出适度分层阈值法,并将适度分层阈值法与分层阈值法对相同的图像进行对比实验.结果是,适度分层阈值法有效克服了DCT在图像压缩中存在的"方块效应",并且比分层阈值法对图像进行压缩更能达到较好的压缩效果.     

图像的小波锥分解及其矢量量化

分析了图像的小锥形分解后所存在的层内和层间信息冗余，并用层内和层间结构约束矩阵来描述这些分量之间的联系。利用结构约束矩阵，可以在通常矢量量化的基础上将码率进一步压缩。     

一个多分辨率的数字水印嵌入算法

本文提出了一种基于小波变换的数字水印嵌入和检测算法,该方法利用小波的图像多分辨率分解特性,结合人眼的视觉机制,将二值水印图像嵌入在原始图像的中频部分。实验结果表明,其抵抗常见图像处理和噪声干扰的鲁棒性较好,并且可以直接在压缩域中进行处理,易于实现。     

一种基于多小波变换的图像压缩编码

认为多小波变换是小波应用研究的新热点。利用多小波变换系数所具有相关性、同向性等特点，使用一种新的矢量构造方法，并将其用于Lena光滑图像和Barbara多纹理图像的编码压缩，获得了较好的计算机模拟实验结果。     

一种基于小波变换的图像压缩技术研究与实现

采用MATLAB小波工具箱实现了对伪彩色图像和真彩色图像的分解与重构,给出了图像分解与重构的原理和MATLAB源程序,并进行了结果分析。实验证明使用该方法对图像进行压缩,压缩比高且压缩后图像质量较好。     

基于分块压缩感知的遥感图像多尺度融合

由于分块压缩采样缺乏全局特性,导致基于分块压缩感知的常规融合图像质量差、且存在分块效应。首先提出图像在小波变换域的非均匀分块压缩感知(WNBCS),然后对压缩采样结果用局部特征规则融合,再用迭代阈值投影算法重构融合图像和消除分块效应。最终提出基于分块压缩感知的遥感图像多尺度融合方法,并给出算法详细实现流程。仿真结果表明WNBCS改善了图像重构质量和速度。实际资料测试结果表明,局部特征压缩融合比最大值和加权融合结果具有更好的视觉效果和定量分析结果。所提融合方法考虑图像全局特性、简化融合决策过程,便于大数据量遥感图像的压缩融合。     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法。该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码,实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法。