一种无链表集合分裂嵌入块图像编码算法

该文在集合分裂嵌入块(SPECK)的基础上,提出了一种改进的无链表集合分裂嵌入块图像编码(SPECK)算法.将二维坐标值采用线性索引技术映射成一维的索引值,设置状态标记来记录集合和像素的重要性状态以代替链表的作用,最后对每个子带采用四又树集合分裂的方式进行 .编码.该算法不需要使用链表,避免了非固定存储空间的占用和链表节点的操作.实验表明:该算法与SPECK和SPIHT相比具有更快的执行速度,并且在获得较高编码性能的同时占用的存储空间固定在图像大小的50%.     

基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建

稀疏表示模型是通过将字典中的原子进行组合得到期望的结果.为了解决传统字典学习中所有图像块重建均使用同一个字典,从而忽略了最佳稀疏域的问题,提出来一种基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建算法.在字典训练时,利用图像的特征将它们合理地划分成若干个簇,每个聚类训练生成子字典对,利用最佳字典对进行重建.在求解稀疏系数阶段,引入稀疏编码噪声去除噪声的影响,利用图像非局部自相似性来获得原始图像稀疏编码系数的良好估计,然后将观测图像的稀疏编码系数集中到这些估计当中.实验表明,与ASDS算法和SSIM算法相比较,该算法有更好的重建结果,获得了更丰富的图像细节和更清晰的边缘.     

一种改进的SPIHT图像编码算法

在研究图像小波分解系数特点和SPIHT算法的基础上，提出了一种改进的SPIHT图像编码压缩算法.针对SPIHT算法没有利用同一子带相邻重要系数的相似性及在阈值为4、2、1这三层的大编码量，提出了在这三层编码用邻域内重要系数的绝对值均值代替各重要系数的绝对值来进行编解码；并且加深对大系数的重视程度，在前几个阈值时，对首次发现的重要系数进行三位二进制位的精细化.实验表明，在中、高压缩比情况下，本算法的重构图像峰值信噪比（PSNR）要优于原算法，并且视觉质量更好.     

基于压缩感知的视频编码技术研究

通过分析和比较基于传统视频编码架构和基于分布式视频压缩感知的视频压缩感知编码技术的主要特性,提出一种新的基于帧间模式决策的混合式视频压缩感知编码模型.针对不同的图像内容变化速率、感知帧测量率以及图像组尺寸等情况,分别进行算法的仿真实验.测试结果表明,所提出的混合式视频压缩感知编码技术能够在高保真重建视频序列的同时,兼顾编解码速度.     

基于整型零树小波变换的编码研究与应用

结合嵌入式零树小波(EZW)系数的统计特性,提出了整型零树小波变换算法,该算法通过计算小波变换的整数可逆矩阵分解,得到可以整数实现的可逆矩阵变换;再利用得到的分解矩阵依次对图像样本进行变换;最终将变换得到的系数用EZW进行编码,实验结果表明,整型零树小波在低比特率下明显优于其他压缩编码,使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构,在编解码过程中,可根据需要随时停止编解码过程,得到不同精度和不同码率的恢复图像,适合并行实时处理。     

基于全局和局部信息融合的显著性检测

为提高低对比度、复杂自然图像显著性检测的准确率和泛化性能,提出一种贝叶斯框架下的全局和局部信息融合的显著性检测模型.首先,构建深度卷积自编码网络,采用对称编解码结构,监督学习图像全局特征,得到全局显著图;然后,根据全局显著图产生前景和背景码本,利用局部约束线性编码算法进行编码,采用稀疏编码描述局部特征,产生局部显著图;最后,提出采用贝叶斯框架,将全局和局部信息融合,生成最终显著图.实验结果表明,所提模型在ECSSD,DUT-OMRON和PASCAL数据集上F-measure值分别为76.53%、59.45%和72.52%,MAE值分别为0.143 28、0.137 87和0.181 05,且能够有效对低对比度、复杂真实自然图像进行显著性检测.     

基于多小波变换的分形水印算法

结合多小波变换和分形技术,提出并实现了一种新的盲水印算法.在对图像进行多小波变换后,选取其中频系数某个方向上的小波系数,对此方向上小波系数中的各个小波所对应的系数块分别进行分形编码,在分形编码时通过限定搜索域的方法来嵌入水印.实验结果表明,使用该方法嵌入的水印,相对其它同类水印算法,具有更强的鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率.     

时态XML索引Txmlsindex

时态XML数据操作的基本途径是相应时态索引模式,而时间信息与结构信息的整合协同是涉及索引效率的关键技术.该文研究了一种基于时态拟序和时态编码协调的时态XML快照索引Txmlsindex,实现了“一次一集合”的时态数据查询和基于Tcodes编码的结构信息重置;比较评估Txmlsindex的可行性与有效性;提出的技术框架和索引模式还可拓展到时态XML的一般查询过程当中.     

空域精细可扩展编码算法的研究

把精细可扩展编码的基本思想运用到空间域,提出了一种空域精细可扩展编码算法(S-FGS),在不损失压缩码率和重建图像质量的情况下,使压缩码流具备细粒度的空域可扩展性,提供了对网络带宽的灵活适应能力.在此基础上,提出了基于S-FGS算法的编解码系统模型,实现了静态图像的空域可扩展编码.实验证明,S-FGS算法的复杂度主要受扩展粒度影响,在一定粒度设置下算法是可行的.     

一种改进Logistic混沌序列安全网络编码设计

针对多源组播带宽利用率较低和构造算法收敛时间过长的不足,提出了确定线性逐层构造算法.该方案只需通过一次试播,即可逐层构造各个编码节点的编码系数,并对出现数据冗余的链路进行修剪枝操作,最终使信宿端接收到的全局编码矩阵满秩,从而顺利解码.针对网络编码中的全局窃听攻击和污染攻击,从密码学角度出发,提出了一种基于混沌序列的安全网络编码方案,通过改进Logistic混沌序列对原始消息的最后一维数据进行加密,并利用m序列扰动混沌序列构造全局编码矩阵,实现将加密的原始信息与全局编码矩阵线性组合进行传输并在信宿端点构造线性列表,对污染信息进行过滤.通过仿真与数据分析可得:该方案提高了多源组播的通信效率,在抵抗全局窃听攻击的同时,还可以滤除污染信息,使网络的安全性进一步得到提高.