噪声信道的鲁棒图像编码

在一鲁棒图像编码方案的基础上提出了一种改进方案。通过改变部分比特输出的先后次序，保留它将SPIHT输出比特分类以体现各类信息的重要性及出错敏感性，使用不等保护能力纠错编码，并且利用图像小波系数数据幅度的非均匀分布规律，解码时添加后处理步骤，将小波系数适当减小，得到更高质量的图像。该方案算法简单，在实现鲁棒编码结构的同时提高了压缩效率。失真率分析和实验结果都表明该方案提高了峰值信噪比，从而改进了压缩效率。     

基于比特平面SBI变换的遥感图像无损压缩

提出一种基于子块互换(subblock interchange,SBI)的遥感图像无损压缩方案.采用小波变换对遥感图像进行分解,将生成的频域数据按不同比特平面分别进行SBI变换并用算术编码进行压缩.该方案改进了基于列的扫描方式,将小波系数按幅值大小进行重新排序,根据SBI变换后数据特点取消了文本压缩中常用的前移编码(MTF),在降低复杂度的前提下提高了压缩率,同时具有信噪比和分辨率可扩展特性.     

一种基于小波变换的序列图像压缩编码

研究一种动态图像小波域系数的压缩方法 .根据图像小波分解和人类视觉的特点及其子图象间的相关性 ,对系数进行不同间隔的量化 ,同时结合简单有效的数据结构———帧比特平面对系数进行扫描及压缩编码 .     

用于图像压缩的小波变换编码

提出了一种二维小波变换编码方案，使用塔形算法结构将图像沿水平与垂直方向分解成一组多分辨率子图像。根据小波系数的统计特性和人类视觉特性，对小波系数进行门限量化，推导了量化门限与量化间隔的计算公式，量化后的多分辨率子图像采用自适应分块编码进一步进行压缩。计算机模拟结果证明了本方案的优越性能。     

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。     

一种Alpha图像串匹配编码中熵编码的改进算法

在分析了Alpha图像的特征及其在串匹配编码过程中未匹配像素的分布情况之后，提出了一种Alpha图像熵编码的改进算法.该算法首先对未匹配像素进行滤波处理使其具有独特的分布性质，然后依据该性质进行分段编码以减少码流比特数，从而达到更好的压缩效率.实验结果表明，相比于LZ4HC，ZLIB，PNG等常用的压缩算法，改进算法具有编码效率高和复杂度低的优势.     

采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法.该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码.该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率.     

基于分类的小波域分形图像编码方法

通过分析小波分解作为分形图像编码预分解的有效性和小波域内仿射变换的特性,提出一种基于分类的小波域内的分形图像编码方法。实验结果表明,该方法简化了编码参数,在保持图像质量(PSNR)的条件下提高了压缩效率,同时结合小波域图像的自动分类特征,显著地减少了编码时间。     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.     

一种适于遥感图像的图像压缩算法

提出一种适于遥感图像的压缩算法,将小波分解后的系数按照零树的方法排列为树状集合,再将树状集合排列为集合树块,为提高数据压缩效率,将集合树块划分成若干比特平面,利用分辨率之间的相似性和相邻系数之间的相关性进行比特平面编码;树块之间独立进行编码,以提高系统抗误码能力．对算法进行了系统仿真,结果表明,本算法压缩效率优于SPIHT压缩算法,且编码算法更简单,系统硬件易实现．