利用Visual C++实现数字图像处理研究

在信息处理和信息传输中,为了提高处理和传输的效率并减少信息损失量,需要将大量信息进行压缩编码.数字图像处理中的变换域压缩编码技术是将图像信号以图像数据块为单位作二维变换,然后对各变换系数逐个地进行量化和编码,达到压缩信息的作用.离散余弦变换(DCT)在实数域中得到变换结果,并且有快速算法.本文通过Visual C 编程,对图像进行傅立叶变换(DFT)及离散余弦变换,通过分析比较原图像和经过变换后的图像,以及它们的直方图,比较DFT与DCT两种变换域分析方法和两种变换域分析法的特点.     

低位码率移动通信中的低复杂度小波图像编码(英文)

介绍一种新的具有低复杂度的可用于实时传输的图像编码器,它使用了一种基于局域方差分析的边缘保护方法来提高被压缩图像的可视性和可识别性.这样的分析和压缩方法是通过将图像划分为多个块处理来实现的,所开发的能使边界效应最小化的提升小波滤波器组,通过提升系数的量化实现定点运算,并用位移和相加来取代乘法运算以实现运算复杂度的最小化.同时提出一种改进的快速SPIHT算法,通过使用更多的位来对小波系数进行编码和节省传输分类过程所需的位数以提高压缩性能,这种算法在可变的位码率中可减少系数的相关性.实验结果显示,这种编码对于观察到的压缩图像和进行量化的性能测量,均取得良好效果,同时还能为无线传输提供具有信道误差的弹性功能,最后还使用了带有随机误差的仿真传输信道来对这种功能进行评估和比较.     

SPIHT的超光谱图像无损压缩算法

针对超光谱图像的特性及硬件实现的需要,提出了1种混合编码压缩方案.对超光谱图像序列首先进行谱间DPCM预测,再对残差图像进行(5,3)整数小波变换,最后对小波系数进行SPIHT编码.通过仿真验证该算法实现了无损压缩,压缩比平均可达2.34,优于算术编码,且算法复杂度低,易于硬件实现.     

基于STM32F4的图像压缩技术研究

提出了一种利用STM32F4微处理器实现JPEG静态图像压缩编码的方法.根据图像压缩编码的基本流程,重点讨论了图像编码中DCT变换的优化和实现,以及基于STM32F4的图像压缩处理过程.实验结果表明,采用基于DCT快速算法结合余弦系数查表法的压缩算法和STM32F4微处理器的静态图像压缩系统,与传统的基于DCT方法的系统相比,压缩速度提高了4倍,图像压缩比例可达14∶1,而且图像的峰值信噪比高于30,实现了对图像信号的实时、高效率压缩.     

一种新的基于编码的水印预处理算法

容量是隐形图像水印最基本的要求之一,为了提高水印的嵌入容量,提出了一种新的基于编码的预处理方法.首先对待嵌入的水印信息进行压缩编码和差错控制编码,然后将编码后的水印序列嵌入到载体图像的DCT系数中.理论分析和仿真结果表明,采用编码的预处理方法,有效地提高了水印系统的容量,且具有较好的不可见性,对一些常见的攻击(如高斯噪声、低通滤波、JPEG压缩)有很好的鲁棒性.     

一种基于空域隐藏的图像恢复改进算法

绝大多数视频图像在传输过程中皆要进行混合压缩编码,这种以去掉大量空间性和时间性冗余信息为手段的编码方式将导致解码发生一系列错误,急剧影响恢复后的图像质量.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于空域错误隐藏的图像恢复算法,该算法利用已正确接收的邻近宏块的像素值,对当前宏块边缘进行综合分析,运用方向插值算法和五点插值算法计算出宏块内边缘和平坦区域的像素值,从而对直接解码恢复出的像素值进行矫正.从实验结果来看,该算法恢复出的图像质量的PSNR值和计算复杂度皆优于传统双线性插值法和五点插值法.     

基于稀疏分解的分块图像压缩编码算法

以压缩感知理论为基础,将匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法运用到图像的压缩编码中.首先,阐述了原子库的构建方法,之后,采用分块感知压缩图像分解方法,降低了分解的运算复杂度,最后,针对传统MP算法编码率不高的问题,利用MP原子能量与位置分布特点,对原子系数和位置参数进行编码,并提出了MP原子编码方法.实验结果表明,采用分块感知压缩图像分解方法,能有效地降低稀疏分解的计算复杂度,其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下,能有效地提高编码性能和编码率,体现了稀疏分解较传统分解方法的优势.     

小波域中的分形图象编码方法

研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域（传统发形编码在空间域进行）图象进行分形编码,解决了传统分形编码收敛条件苛刻,解码步数难以确定的问题;同时又提出了类似四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统发形压缩倍数难以控制的问题,并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷,最后对DCT,传统分形编码和新方法进行比较,哪现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在压缩比下更是如此。     

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分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

JPEG压缩编码在DM642平台上的实现及优化

结合TMS320DM642处理器VP口视频采集原理和JPEG压缩编码原理,研究了在TMS320DM642处理器平台上实现图像采集和JPEG压缩编码的具体方法.以此为基础,深入探索了JPEG压缩编码在TMS320DM642处理器平台上的优化,并提出了基于DCT系数低通滤波原理的JPEG压缩编码优化算法,最后对优化结果做出了数值分析.分析结果表明,该算法不仅保证了图像的质量,而且提高了JPEG压缩编码的速度和效率.     

结合DCT和VQ编码的可恢复脆弱水印算法

由于编码效率和安全性不够理想,现有可恢复脆弱水印算法的篡改恢复性能有待进一步提高,结合DCT(Discrete Cosine Transform)和VQ(Vector Quantization)编码提出了一种编码方式可变的变容量可恢复水印算法。为了提高编码效率,根据8×8图像块的复杂程度,分别采用DCT或VQ编码生成变容量重要恢复水印信息。对4×4的高频分量块,利用VQ压缩生成8比特细节水印。将图像块的重要水印分成三部分及其细节水印基于密钥分别随机地嵌入在其他图像块中,以抵抗拼贴攻击。篡改检测时,综合四部分水印的不一致标识,判定图像块的真实性。为了提高恢复性能,利用提取的重要、细节水印信息和图像修复方法恢复篡改图像块。仿真结果表明,算法具有较好的编码效率和安全性,并且篡改恢复性能优于现有文献。     

改进向量量化算法的图像压缩研究

针对于传统的LBG向量量化压缩图像效果不是很好,而提高其效果的方法之一是增加向量的维数,但这也会增加运算的复杂性的情况下,提出一种改进的LBG算法来实现对图像分解效果的提高.该方法通过LBG算法先对图像进行量化编码,再用原图像减去该编码恢复的图像而得到量化误差;对这个量化误差还用LBG算法进行编码量化.还原时先恢复原图像的量化编码,再加上恢复的误差量化编码.仿真结果表明,改进算法运算复杂度不会增加,图像压缩后还原效果较好,同等条件下能得到更高的信噪比和峰值信噪比.     

H.264整数变换的性能研究

DCT变换在图像和视频编码领域有着非常广泛的应用,一直在得到不断的完善和优化。本文分析了DCT变换与整数变换的基本原理与特性,实验表明,采用整数变换不仅能有效避免计算误差,也能大大降低运算复杂度,有利于实时编码应用。最后指出了整数变换值得进一步改进的方向。     

Logistic映射控制的安全算术编码及其在图像加密中的应用

提出了一种通过Logistic映射改变模型中符号的顺序及符号的概率值的安全算术编码,将其应用于图像数据的压缩加密中,使其在网络中安全传输更方便,在编码过程中通过完全混沌的序列保证改变模型的均匀性,从而满足图像压缩编码的安全性要求。算法能够应用于任何针对多媒体数据的算术编码器(包括视频,图像,音频等),并且对编码的效率影响甚微,而且基于编码压缩的加密方式相对于其他同类加密方式所具有的明显优势在于,压缩过程大量减少了信息的冗余性,并在此过程中引入加密,这对试图推测出图像信息以及找到密钥的攻击具有良好的鲁棒性。     

基于H.265编码算法的爬壁机器人视频监控研究

爬壁机器人高空作业离不开视频监控,为了提高作业效果需要更高质量的视频传输和显示,这就对视频编码压缩技术提出了更高要求,针对传统视频编码压缩后的图像信噪比和图像质量不高等问题,本文提出了运用H.265编码算法,在嵌入式Linux平台下对H.265高效视频编码算法进行移植,经测试与分析,H.265与传统H.264压缩编码相比,其信噪比平均提高2 d B,监控视频质量得到有效提升.     

联网监控图像转码平台技术实现

针对当前高速公路联网视频监控中,多种异构图像兼容的瓶颈,设计了基于H.264转码的联网视频监控平台.H.264编码在相同画质下带宽只需要MPEG2编码的1/5,MPEG4编码的1/2.虽然H.264较之传统的编码格式效率高出很多,但后者使用广泛,短期之内无法将其全部取代,而且低带宽所带来的是编码和解码复杂度的提高,传统编码格式与H.264格式的共存和传统编码格式向H.264格式的转码便成为问题的关键.传统编码格式到H.264转码算法可分为级联像素域转码和DCT域转码,级联像素域转码是将出入图像解码至像素域后进行重新编码,转码前后图像编码方式差别较大时,适合采用此算法 DCT域转码是对输入图像进行部分解码,获取其运动矢量,宏块类型等参数后进行宏块编码类型映射,压缩域运动补偿等进而完成转码,转码前后图像编码方式相类似时,适合采用DCT域转码.联网监控平台中转码服务器由接收模块,管理控制模块,核心转码模块和网络发送模块构成,采用DCT域转码算法对输入图像进行转码,转码后数据封装为IP包发送.转码平台测试实验使用的视频采集自江苏省宁连,宁通,通启高速公路视频监控系统,采用DELL490服务器,CPU：IntelCore2 Q6600（1.86GHz）四核,内存：DDR2 667 1GB,结果表明,在25帧/秒条件下,可以同时完成16路CIF或4路D1视频的转码,平台运行至今,工作稳定,图像清晰,实现了区域监控视频的联网.     

一种改进的JPEG图像压缩编码算法

针对静态数字图像存在去除各像素之间相关性差的问题,在压缩之前对图像进行去噪处理;然后,运用DCT变换、量化、哈夫曼编码对图像进行压缩;最后,采用MATLAB软件对该算法实现仿真,将不同量化等级下得到的结果进行了分析比较.实验结果表明,该算法所得图像的压缩比和信噪比均较高.     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势,提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像,根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级,分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级,采用无损差分脉冲编码调制方式;包含能量较少的高频子图像称为第2级,采用嵌入式零树编码方式;包含能量极少的更高频子图像称为第3级,因其包含的能量极少,不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下载速度快,在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

一种图像渐进传输的快速编码算法

针对数字图像渐进传输过程中集合分裂嵌入块（SPECK）编码算法需要动态分配存储资源、占用存储资源多完成小波系数编码与解码的耗时长等问题,提出了一种无系数表的SPECK编码改进算法.该算法无需动态建立传统SPECK算法中的重要系数列表与非重要系数列表,利用图像小波系数与阈值的比较和细化过程完成图像的编码.仿真结果表明,所提出的SPECK编码算法在牺牲一定峰值信噪比的条件下减小SPECK算法的编码复杂度,显著减少SPECK算法编码与解码算法的执行时间.