一种基于空间累进预测的图像编码算法

提出一种结合空间层次累进的预测编码方法,在预测过程中能够利用被预测像素的四周像素对其进行预测．通过构建层次结构图来将图像中的像素划分等级,根据层次等级不同依次进行预测,预测过程中采用实时处理的思想,以减少对内存的需求．根据不同等级像素重要性不同的特性,采用改进的嵌入零树小波编码方法对预测结果进行多阈值量化．实验结果表明,方法计算简单,内存要求小,性能优于JPEG,在实时和无线多媒体等计算能力较弱的环境中尤为适用。     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以EZW编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（FEZW）算法。实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW算法。     

一种改进的基于无链表SPIHT的图像压缩算法

 SPIHT算法以其简单高效而著称,但由于LSP、LIP和LIS 3个链表的使用,内存需求量大,且需要动态分配或删除链表节点;另外,排序阶段存在的重复扫描也严重影响了算法的效率和性能,因此算法不易在硬件平台上实习,也不适用于低内存和实时应用场合。本文针对SPIHT算法的不足,提出了一种改进的无链表SPIHT算法。首先,在排序阶段加入对A类集合的分类判断,优化了码流输出,提高了压缩性能;其次,在存储重要信息时,算法以状态标识矩阵代替链表,既节约了内存开销也避免了内存的动态管理,最大输出位数和集合极值矩阵的使用则减少了扫描次数,提高了运行效率。     

基于多小波的彩色图像分层树集合分裂算法

提出一种基于多小波变换的改进的彩色图像分层树集合分裂(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)算法,将彩色RGB图像转换到YCbCr色彩域,Y通道分配到2倍于Cb,Cr的比特,在各色彩通道间构造新的方向树结构,重组图像多小波分解系数,进行嵌入式多小波彩色图像SPIHT编码.结果表明,该算法具有良好的编码效果,性能优于9/7单小波编码.     

一种高速自适应分形图像编码算法

提出利用四叉树自适应图像划分、源块池柔性分类并结合人类视觉特性的高速分形图像编码算法。与其它同类算法相比,该算法在编码速度、压缩比和图像质量等方面均有显提高。     

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.     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

一种改进的嵌入零树小波编码算法RA-EZW

针对嵌入零树小波编码算法(EZW)中不同阈值下相同系数被多次扫描编码的不足,通过对小波变换后系数幅值的变换调整,减少孤立零点,增加零树的数量,从而提高编码效率.实验结果表明:基于幅值变换的嵌入零树小波编码算法在信噪比、编/解码时间、图像恢复质量等方面都高于EZW算法,在恢复质量方面,比特率较低时效果尤为明显.     

广义异步并行多分裂块松弛迭代算法

给出了求解大型线性代数方程组的适用于ＭＩＭＤ系统的异步并行多分裂块松弛迭代算法的一般模型,并在系数矩阵为块Ｈ－矩阵的条件下建立了该算法模型的收敛性理论．     

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．     

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.     

一种简单的基于矢量量化的方块编码方案

通过对矢量量化优缺点的分析，提出了一种简单的基于矢量量化的方块编码方案，首先经过预实验确定方块分割方法，然后抽取各方块的均值进行标量量化，再对方块中剩余的值进行矢量量化，实验表明此方案的效果很好，而且它的算法简单，易于硬件实现。     

并行自适应码流(P-AoB)图像编码算法

分析了三个算法,即嵌入式零树小波编码(EZW)、等级树编码(SPIHT)、内嵌块编码(EBCOT),提出了并行自适应码流图像编码算法.在通道内部,采用了块间剪裁算法,对于通道内小波系数的编码,加入了游程编码的思想.模拟实验证明,该算法并行性较高,在码流长度较小的情况下,效果显著.     

嵌入式图像编码的高效性与实现

研究嵌入式图像编码的效率,指出实际图像在小波基上分解时,可知大的分解系数量化值相对于小的系数量化值位置的先验信息,从而实现嵌入编码的高效性,研究了小波编码与零树编码的实现,将嵌入小波编码的重要性图存放在零树中,并用四叉树结构表示,实验与分析表明,在0．25比特／像素的情形下就能获得视觉质量高的图像,比JPEG编码结果要好;小波嵌入编码的计算峰值信噪比曲线与理论估计的符合良好。     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

图像8邻域分形块编码

提出了8邻域分形块编码，其值域块的分形编码是基于对值域块最小均方差近似得来的。因而与基于搜索匹配的Jackquin分形块编码相比，它速度快，压缩比高。对512×512的“Lenna”图像实验结果表明:二级8邻域分形块编码每像素比特率可达到0．36bpp，峰值信噪比可达29．86dB，在PC486上，编码时间为64秒，解码时间为109秒。     

加速分形块编码

在分形块编码中，值域块与定义块池中的定义域块逐一匹配过程极其费时，为了大大地缩短分形编码的时间，将定义域块和值域块的匹配限制在以值域块的均值和方差作为中心的动态窗口中．动态窗口的长和宽，根据定义域块均值和方差的二维直方图自适应确定．与全局匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间．     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。     

基于图像块归类的背景重构算法

为了降低图像序列运动目标检测中背景重构的时间复杂度和空间复杂度,提出一种基于子图像块归类的背景重构算法.在假设背景图像块以最大概率出现在图像序列中的前提下,选择编号频率最高的图像块作为背景图像块进行背景重构.在运动目标有较长的暂时停顿情况下,即观测长度较长时利用该算法进行实时背景重构具有明显的优点.仿真结果表明,该算法能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.