基于变换的图像压缩方法的特性分析

讨论了数字图像中的各种数据冗余,及应用基于变换的图像压缩方法和消除这些冗余的方法,分析了各种变换压缩方法的特点及适应范围,对这些方法进行了比较,最后指出了这类方法的发展方向。     

基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.     

基于冗余小波域的快速多分辨率运动估计算法

由于冗余小波变换具有平移不变特性,在冗余小波域进行运动估计可以达到比较好的效果。针对基于冗余小波变换的运动估计算法时间复杂度过高的问题,本文提出了一种快速的基于冗余小波变换的多分辨率运动估计算法。在此方法中,首先在冗余小波域对图像块进行运动剧烈程度划分,之后根据块类型的不同,采取不同的搜索策略。运动估计的过程首先在低频子带进行,之后在高频子带以小的搜索范围细化。实验结果表明,本文方法较经典的基于冗余小波变换的运动估计算法在估计精度以及时间复杂度方面都具有优势。     

图像压缩算法消除数据冗余问题分析

对当前几种典型图像变换及编码算法在消除图像冗余的效果方面进行了比较分析。通过对原始图像变换和拼贴,构造了重复、对称、旋转、插值4种形式的冗余图像,然后用几种典型的变换算法和压缩算法对图像进行处理,实验结果显示当前几种图像变换及编码算法均无法同时消除本文提到的4种形式的冗余。本文的结果为进一步改进图像压缩算法提供了一个有益的参考。     

基于标准差的图像分块自适应压缩方法

针对传统小波变换缺乏必要的方向性和Contourlet变换给图像造成空间冗余性的缺点,提出一种基于标准差的图像分块自适应压缩方法.该方法首先将图像分成大小为N?N且互相分离的若干子块;然后计算各子块的标准差,通过各子块标准差确定阈值,根据子块标准差与阈值大小自适应选取小波变换或Contourlet变换;最后在编解码段,通过引入快速排序算法对SPIHT编码LIP列表中的像素值进行递归排序,进一步提升了编码效率.实验结果表明,本文方法融合了小波变换和Contourlet变换的各自优点,在保证重构图像拥有较多纹理信息的同时降低了Contourlet变换产生的空间冗余性,并且使重构图像的峰值信噪比在一定程度上有所提高.     

自适应冗余多小波及其在故障诊断中的应用

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用两尺度相依变换方法,以谱熵最小为优化目标、遗传算法为优化方法,实现了冗余多小波的自适应构造.同时,对振动信号进行了冗余多小波分解,从而实现了对故障的准确定位及特征提取.将提出的方法应用于滚动轴承的故障分析和烟汽轮机的碰摩故障诊断中,结果显示,该方法可以有效地提高对机械设备在运行中产生故障的诊断能力.对比结果表明,该方法明显地优于传统的傅里叶变换、Db6单小波变换和原始CL3多小波变换等方法.     

基于一种三维低冗余曲波变换和压缩感知理论的地震数据重建

基于稀疏变换的重建方法是地震数据重建的研究热点,其中稀疏变换的性质对重建的效率和质量起关键作用。曲波变换对波场数据有非常稀疏的表示和可靠的数值效果,然而三维曲波变换的冗余度在24~32之间,须消耗很多的内存和计算时间。提出基于一种低冗余度曲波变换的地震数据重建方法,介绍低冗余曲波变换并且分析其优点,给出一个解基于分析的1范数模型的快速迭代阈值方法。数据实验结果表明:该低冗余变换将三维曲波变换的冗余度降低了60%,能够有效提高数据重建的计算效率;基于低冗余度曲波变换的数据重建的计算效率是基于原始曲波变换重建效率的4倍,对于10%的采样比例仍然能够得到较好的重建和去噪效果。     

改进的冗余第二代小波包及其故障诊断应用

针对冗余第二代小波包分解存在频带错位与误差积累缺陷,分析了其产生的原因,研究了相应的消除算法,并将频带错位与误差积累消除算法融合,提出了一种改进的冗余第二代小波包变换.该变换既避免了冗余第二代小波包变换中存在的频带错位缺陷,又消除了误差积累缺陷,非常适合于机械故障信号的预处理,并成功应用于直升机齿轮箱故障诊断中.应用结果表明:相比于冗余第二代小波包变换与第二代小波包变换,改进的冗余第二代小波包能实现对信号无频带错位、无误差积累、无频率折叠地分解,能更准确有效地提取隐藏在强噪声和其他强干扰背景下故障特征信息.     

混淆中的控制变换研究

介绍了混淆的力量、弹性、执行代价和隐蔽性等性能及其度量问题,详细分析了混淆中的控制变换并给出一些具体的实例,控制变换分为:①计算变换.主要包括插入死的或不相关的代码、删除库调用和程序习惯用语、表解释、增加冗余操作、使代码并行化;②聚合变换.主要包括克隆方法和循环变换;③排序变换.最后对混淆变换的可能的研究方向和热点问题作了介绍.     

基于多小波和非下采样Contourlet变换的纹理检索

为了更有效地进行纹理图像检索,提出了一种新的基于多小波变换和非下采样Contourlet变换相结合的纹理图像检索方法.首先,采用多小波对图像进行多尺度分解以便保证变换平移不变性的同时也消除变换的冗余性;然后,将所得的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,计算低频子带和各层方向子带的一阶几何矩作为纹理特征;最后...     

一种基于DFT的数字图像压缩算法

根据图像傅立叶变换域频谱系数特征,提出了一种基于DFT的数字图像压缩算法,并通过仿真实验对图像进行了不同压缩比的压缩。实验结果表明:衡量编码压缩质量的5个参数和评价压缩图像逼真度的参数均达到较好效果,且即使图像压缩比为119.137 9时,峰值信噪比仍能达到27.684 7。而且从直观上,人眼在一定的视觉误差范围内仍能接受压缩图像,表明提出的基于DFT的图像压缩算法是一种有效的、较好的图像压缩技术。     

基于实数傅里叶变换的数字水印算法研究

提出一种基于实数傅里叶变换的数字水印新算法,利用Arnold变换将水印图像置乱,再将置乱后的二值水印嵌入到实数傅里叶变换域的相位中。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,对JPEG压缩、加噪等常见攻击具有鲁棒性。     

基于扩展傅里叶变换的图像压缩

介绍了傅里叶变换的原理,分析了傅里叶变换在声音和视频压缩方面的应用,并且指出傅里叶变换在数字图像处理中的重要地位和作用.     

基于超复数傅里叶变换的彩色图像水印算法

提出了一种基于四元数傅里叶变换(QFFT)和改进的量化索引调制(QIM)算法的彩色图像数字水印嵌入算法,对载体图像进行QFFT变换,对水印图像进行压缩及量化编码,从而嵌入到经过QFFT变换的载体图像的分量中,实现了水印的嵌入以及盲提取. 实验结果表明,基于带失真补偿的QIM算法的水印算法对比传统QIM,实现了不可见性和鲁棒性的较好折衷,对高斯、椒盐噪声、JPEG压缩、遮挡、滤波以及图像增强攻击有更好的鲁棒性.      

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.     

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ASAM注意力机制的光场图像压缩方法

为了研究光场图像的空间信息和相似角度信息之间的差异性,提高光场图像的传输效率,提出了一种基于端到端网络的角度空间注意力模型（ASAM）注意力机制的光场图像压缩方法 .以卷积块注意力模型（CBAM）的注意力机制为基础,增强了相对角度特征,提高了压缩编码效率.稀疏图像采用H.266/VVC视频编解码器进行压缩,通过子孔径图像（SAI）网络恢复编码后的图像.结果表明,与现有的光场图像压缩方法相比,所提出的光场图像压缩方法具有较高的图像压缩性能,Bj?ntegaard-Delta比特率（BD-BR）降低了52.30%,Bj?ntegaard-Delta峰值信噪比（BD-PSNR）提高了3.33 dB.     

改进的静态图像压缩技术

在多媒体技术中,静态图像压缩技术成为世界学术界研究的热点.本文在国际标准组织制定的静态图像压缩标准JPEG的基础上,提出了一种采用新的傅立叶分析技术-算术傅立叶变换(AFT)来快速计算离散余弦变换(DCT)系数值,改进了静态图像压缩技术,克服了DCT运算速度慢的缺点,同时克服了传统的快速离散余弦变换(FDCT)程序复杂,子进程多的缺点.实验表明运用新型的AFT的DCT快速算法代替传统的DCT算法实现静态图像压缩可以使运算时间大幅度减少,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径.     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。