基于CL多小波变换的图像编码

图像的压缩编码是存储、处理和传输大容量的图像信息的基础,提高图像的压缩效率一直是人们不断追求的目标。对图像进行压缩编码,目前成熟的做法都是在变换域进行。在研究图像的多小波变换的基础上,提出了一种面向传输的图像编码方法:基于CL多小波变换的图像精细可分级编码。实验结果表明,该编码方法是对多小波应用于图像编码很有价值的研究。     

基于小波变换的数字图像压缩

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码.给出了小波图像系数统计数据实例.然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的SPIHT编码算法的原理进行了分析.并通过实验对SPIHT算法进行了性能分析及其改进.并给出了实验结果.     

基于整型小波变换的SPIHT图象压缩算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPIHT(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPIHT图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPIHT图像编码。研究表明,比传统的小波变换更易于硬件实现。     

多小波及其在图像处理中的应用

介绍了多小波的理论及如何利用多小波对图像进行分解和重构的方法；利用多小波零树图像编码，对图像进行压缩仿真试验，得到了比一般单小波更好的效果．     

基于多小波变换的医学图像分形压缩方法研究

针对医学图像分析与压缩的特殊要求,将多小波变换和分形压缩理论引入到医学图像压缩中。首先对医学图像进行多小波变换,较好地保持了医学图像的边缘和细节信息,再采用分形压缩方法对图像进行压缩。实验表明,算法在保持一定医学图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,结合多小波变换的医学图像分形压缩方法在临床应用取得较好效果。     

基于整数小波变换的图像处理算法研究

为了以尽可能低的压缩比来得到更好的图像和视频来满足人的视觉系统、网络带宽以及各种不同类型的用户,采用小波变换的图像处理算法进行图像视频压缩.针对浮点数的小波系数,在进行图像编码时会产生精度误差,不能精确地重构图像的不足,提出一种改进方法,将提升算法应用于零树编码,实现了整数小波变换,既保持了原有的小波特性,又实现了小波快速算法,同时得到了比较好的压缩效果.     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法.编码时,通过插值正交多小波变换将原始图长像缩小,然后使用基本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像.实验结果表明,与直接使用分形编码方法相比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善.     

小波理论在图像压缩中的应用研究

本文主要介绍了基于小波变换的数字图像压缩编码技术,针对小波变换图像信号的特点,对小波变换实现图像编码的步骤进行了研究,并对小波变换在数字图像编码方面的优势和传统图像编码方法进行了比较.     

基于分类的小波域分形图像编码方法

通过分析小波分解作为分形图像编码预分解的有效性和小波域内仿射变换的特性,提出一种基于分类的小波域内的分形图像编码方法。实验结果表明,该方法简化了编码参数,在保持图像质量(PSNR)的条件下提高了压缩效率,同时结合小波域图像的自动分类特征,显著地减少了编码时间。     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

作者结合了分形编码和小波编码的优点,提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为,将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码,剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明,该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应,同时比传统的分形编码相比,大大节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强

随着多小波理论的发展,它所拥有的对称性、光滑性、紧支性、正交性等重要的数学性质弥补了单小波的不足．提出了一种基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强算法,将图像进行多小波分解,高频细节图像采用多尺度非线性自适应增益增强．低频平滑图像采用反锐化掩模增强．实验结果表明：该算法能突出图像中的细节部分,可以有效地消除噪声,并且具有良好的增强效果．     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

一种新的多小波零树图像编码方法

多小波变换兼有对称性、正交性、光滑性和有限支撑等信号处理中的十分重要的性质,特别适用于图像的压缩编码。本文采用能量集中率很高的多小波预处理方法,对多小波变换系数采用多门限逐级量化方法,提出了一种新的多小波零树图像编码方案,仿真试验表明该方法的优越性。     

基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象，基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性，提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像，然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法，得到混合的分解系数，通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果，不仅能够完好地显示源图像各自的信息，而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

基于听觉通路的盲人无损视觉补偿系统

针对盲人群体的视觉补偿问题,提出了一种基于听觉通路的盲人无损视觉补偿系统.该系统采集周围的环境信息,先利用带优化截断的嵌入式方块编码(embedded block coding with optimized truncation,EBCOT)方法对环境信息编码,再利用小波变换对感兴趣区域(region of interest,ROI)编码.编码后的环境信息经传输、解码,得到重建的图像数据.按照极坐标扫描重建的图像数据,将图像中像素点的坐标信息和灰度值映射成声音信号的时间、频率及幅度,按正弦波模型合成声音信号.结果表明,采用EBCOT,图像编码速度快,能获得较多的信息量,提高传输速率;用极坐标方...     

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.     

基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法

提出一种基于小波域Contourlet变换(WBCT)最优截断嵌入码块(EBCOT)的地震数据压缩算法.首先利用WBCT获得地震数据的稀疏表示,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低码块复杂度,提高编码效率;然后针对不同地质信息对小波各子带的带通特性不同,改进JPEG2000算法感兴趣区域掩模处理方式,对不同的小波子带设置不同权值,进行掩模处理;最后通过EBCOT编码生成压缩码流.实验结果表明,重构的地震数据不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且地震数据同向轴局部纹理失真明显减小.     

多小波变换零树图像编码方法研究

研究多小波变换零树图像编码的性能。在标量零树方面,通过对图象多小波系数的重新排列,提出了新的多小波系数树的定义,并由实验证明它比直接采用单小波零树的组织更为有效;在矢量零树方面,根据多小波变换处理的矢量信号这一特点,提出了矢量四叉树的数据结果,并从最优率失真意义上设计了矢量量化的多小波零树编码方案,结果表明,在该方案下,多小波比优选的9－7单小波具有更好的压缩性能。     

JPEG2000 DWT变换器和EBCOT编码器的VLSI结构设计

为了进行符合新一代静止图像压缩标准 JPEG2 0 0 0的图像编码 IP核设计 ,提出了基于 JPEG2 0 0 0标准的离散小波变换器 (DWT)和优化截断的嵌入式分块编码器 (E-BCOT)的 VL SI结构。DWT采用的空间组合推举体制算法(SCL A)将基于 9/ 7滤波器的标准推举 (lifting)算法体制快速的运算量降低了 5 / 12。EBCOT采用的并行运算和动态内存控制 (DMC)结构 ,在保证编码速度的前提下 ,最大限度减小了片内小波系数缓存量和访问频率。这 2项设计均可以作为单独的 IP核应用在其他需要高速图像处理的领域 ,如远程监控、数码相机等。