基于小波特征矢量的分离初始码书算法

针对LBG算法在图像空域中随机构造初始码书性能不稳定、压缩质量差的缺点,提出了一种新的基于小波变换的变换域初始码书构造方法。该算法利用小波分解后系数的父子关系构造训练矢量,在此基础上采用分离的初始码书算法,考虑了子带内部以及各子带之间的关联性。用两幅经典图像做了算法的性能仿真与比较。仿真结果表明,该算法与传统的随机LBG以及一般的小波随机LBG算法相比,具有收敛速度快、压缩比高、图像质量好的优点。     

基于小波变换的感兴趣区域图像压缩算法

在小波变换的基础上,提出了一种基于小波变换的感兴趣区域图像压缩算法,即先将小波系数划分为两部分：ROI系数和BG系数,然后将ROI系数进行编解码以得到较高图像质量的ROI区域图像,再将BG系数编解码得到BG区域图像,结果表明：两部分图像合成得到整幅图像,较好地解决了图像质量与压缩比之间的矛盾。     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种基于人眼视觉特性的零树小波编码方法

嵌入式零树小波编码被认为是目前国际上最先进的图像编码方法之一，仍然有不足之处，其中之一是该算法在编“孤立零”码时会造成比特位冗余，因此在分析了零树编码不足的基础上，提出了基于人眼视觉特性的零树小波编码方法。该方法首先对小波系数进行基于人眼视觉特性的标量量化，然后再进行零树编码。实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视觉效果的前提下，进一步提高了压缩比。     

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.     

遥感图像统计特性与压缩算法性能关系分析

根据图像小波分解系数的统计特性,建立遥感图像与普通图像的统计特性模型．通过数据压缩比与视觉门限相互关系分析,研究视觉无失真条件下遥感图像数据最大极限压缩比．SPIHT算法的图像压缩仿真实验表明了最大极限压缩理论的正确性和有效性．     

小波域矢量编码的视频压缩方法

活动图像的帧间相关性使视频高压缩比成为可能。视频压缩研究的核心是既采用高效的图像压缩算法，又充分利用帧间相关性，同时还要顾及运算速度，提高压缩效率。运用补偿可以提高帧间编码的效率，但运动矢量的搜索需耗费大量时间。文中提出一种小波域的矢量编码方法，既利用小波系数的积聚特性。又充分考虑其帧间相关性，使码书搜索过程同时完成运动补偿，在保证压缩效率的前提下减少了编码时间。实验表明，此方法具有很好的压缩效果和较快的计算速度。     

基于小波变换的能量和方差分析图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比.     

基于能量和方差标准的图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩．根据小波系数的分布特点严格推导得出：可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表．对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比．     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

一种基于小波分解的图象分层分类矢量量化方法

作者提出了一种基于小波分解及采用自组织特征映射神经网络进行分层分类矢量量化的静态图像压缩编码方法。首先对图象进行了小波分解。利用不同分辩率级间小波子图的相似性,将最低分辩率层子图的矢量编码信息作为整幅图象的解码数据,并将其矢量分类和解码索引地址信息用于高分辩率层子图的码书训练。实验表明,和其他文献提出的方法相比,作者提出的方法在获得较好重构图象质量的前提下,提高了压缩比和编解码速度。     

基于方向剖分的小波域分形图象压缩

该文提出一种新的分形和小波混合编码方法－基于方向剖分的小波域分形图象压缩方法：在将图象分解到小波域后，对各子图象，根据其所占能量的大小和所代表的方向纹理信息，采用不同大小、形状与类别的定义域块和值域块进行分形编码，经实验证明，这种基于方向剖分的小波域分形编码方法，在保证一定的还原图象质量的前提下，可以大大地提高了分形编码的速度，如果结合多层小波分解的分形压缩编码的预测法和零树法，还能进一步提高压缩率，从而使分形图象编码向实时应用迈进了一步。     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生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。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

基于快速提升小波变换的图像压缩

提出了一种基于快速提升小波变换的图像压缩方法,并对EZW编码进行了改进。首先对图像作快速提升小波变换,然后根据小波系数的分布特点进行改进的EZW编码,试验结果表明,该方法在保证恢复图像质量良好的情况下可获得较高压缩比和压缩速率。     

一种基于自适应小波变换的矢量量化方法

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码.本文提出了一种基于能量的自适应双正交小波变换和矢量量化相结合的算法.即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,然后给出恰当的小波系数量化.该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化.实验表明,该方法获得较高的编码效率和重构图像质量.     

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。     

虚拟地形环境中高分辨率影像快速解压算法

虚拟地形环境具有广泛的应用,是高分辨率影像构成环境的可视化基础。影像精度提高所产生的庞大数据量使得读取和存储受限制,影响可视化系统的表现能力,因此数据压缩成为提高系统性能的有效手段。飞行器在低能见度条件下的山区高速低空飞行时,飞行员往往不知所处地形环境,存在潜在危险;与飞行员当前视点一致的虚拟地形环境能为其提供逼真的可视化场景,保持特殊条件下地形环境可见性。将影像数据经过提升小波变换到小波域,有效利用小波系数能量集中在低频子带以及子带间系数的相关性特点,将小波系数进行跨频带合理组织并矢量化,应用纹理压缩算法之一的矢量量化编码压缩小波系数,其压缩比大、非对称编码、解码速度快等特点适合飞行中对实时性的要求。     

基于子波变换的数字图像压缩算法

提出了两种以离散子波变换为基础的数字图像压缩算法，其一，原始图像在子抽样后，通过一次正交子波变换，分解成一幅低频子带图像和３个不同方向的高频子带图像。对变换后的各子带进行统计特性分析，并结合人类视觉机理采取了不同的压缩编码策略。在解码端通过子波逆变换及双线性内插算法，原始图像可被较好恢复。