小波变换在图像压缩编码中的应用

介绍了小波变换的基本概念和基本理论及其在图像压缩编码中的应用技术，小波变换应用于图像压缩编码的优点。     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

井下电视图像压缩技术

测井电缆的数据传输带宽非常有限,图像压缩是井下电视研制的关键技术.基于小波变换的井下电视图像压缩系统通过小波变换、子带编码、自适应量化和熵编码进行图像压缩,采用质量盒控制、背景对比度控制和场频控制技术,实现了较高的压缩比.该系统采用DSP控制技术和图像压缩专用芯片,使图像压缩比和数据流量易于控制,适用于单芯电缆、多芯电缆和光电测井电缆的图像传输.图像解压缩回放过程中采用了插场技术,实现了PAL制式视频50场/秒的实时运动图像播放速度.     

基于小波变换和分形技术的混合编码

提出了一种用于图像压缩的混合编码算法。该算法利用分形编码技术与 小波零树编码技术的互补性,针对分形编码十分耗时,小波编码压缩性欠佳的缺点,尝试将这两种不同的编码技术结合起来。混合算法具有比分形编码和小波编码更好的码率失真性能。     

基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展

本中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,特别就目前小波图像编码与其它新兴图像编码方法相结合研究热的点作了初步探讨,最后展望小波图像压缩编码的发展前景.     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法.该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中,然后依据小波图像的能量聚类特性,采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码.试验结果表明,该算法要优于零树小波图像压缩编码算法.     

一种快速小波子带分形图像压缩编码方法

在小波变换相邻子带块预测编码的基础上 ,提出了一种快速小波子带分形图像压缩编码方法 .根据小波子树结构性相似的特点 ,把块预测搜索范围限制在子树附近 ,大幅度减少图像小波子带分形编码时间 ;然后采用在上一级恢复子带的基础上进行分形预测编码、对较低分辨率子带中分形预测误差较大的块直接进行编码等新的编码方法 ,以提高恢复图像质量 .实验结果表明 ,该方法在图像压缩编码时间大幅度缩短的同时 ,恢复图像质量也有所提高     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。     

关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果－－小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题。     

基于小波分析的HDTV信源编码技术

分析研究了基于MPEG-2标准的高清晰度数字电视信源编码技术,阐述了小波分析中多分辨分析的基本思想和理论,并将基于多分辨思想的Mallat算法较好地应用于HDTV的图像压缩编码系统中.     

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程，包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述，包括零树及其扫描方法，以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。     

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.     

小波变换视频压缩编码技术研究

从小波变换和其他应用于视频压缩编码的变换的对比出发，阐述了小波变换的优势所在并给出了小波变换的原理和特性。然后，提出了两种在小波变换编码中起重要作用的技术。一种是基于零树的编码技术，另一种是具有比特平面技术的信源划分编码技术。它们能够产生较低的视频编码速率和可嵌入式的视频流，同时，给出了这两种编码算法的思想。     

小波图像压缩编码中小波基的选择技术研究

小波变换用于图像压缩时,小波基的一些性质对编码的效果有很大影响。分析了小波基的特性对图像编码的影响,提出了一种新的选择适合图像编码应用的双正交小波基的方法。研究了小波基评价标准,并通过实验,对图像压缩中小波基的选择问题作了探讨。     

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。     

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。     

基于小波包变换的多载波通信系统的实现

针对基于小波包变换的多载波通信系统的实现问题，提出了一种完整的基于小波包变换的多载波通信系统的实现方案．该方案由内外编码、小波包调制解调、信道估计及均衡、同步等部分组成，其基带部分（内外编码、交织、小波包调制解调）已在高速DSP上编程运行，并在TMS320C6701EVM板上进行了仿真测试．研究结果表明了该方案的可行性，由于基于小波包变换的多载波调制（WPT-MCM）较之正交频分复用（OFDM）有较多优势，本方案在高速数据传输领域及未来移动通信中具有良好的应用前景．     

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.     

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。     

基于整形小波变换的零树编码算法的改进

针对整形小波变换能量集中性较差的问题,提出了基于整数平方阈值的小波图像压缩算法.该算法用整数平方阚值代替传统零树编码中2的整数幂量化阈值;通过调整码字的表示方式,充分利用游程编码的优点,在提高压缩效率的同时,简化了编码与解码的过程;使零树编码在整形小波变换中得到高效应用.