一种适用于医学图像ROI编码的改进SPIHT算法

提出一种适于医学图像感兴趣区域编码交错位平面提升法,实现了ROI和BG相对质量可调,且不需传输掩模信息。对提升后的位平面,提出了基于ROI掩模估计的改进SPIHT算法。实验结果表明,相比SPIHT算法,改进算法具有更高的编码效率。     

基于医学图像ROI形状估计的改进SPIHT算法

为提高医学图像的传输质量和编码效率，提出了一种新的位平面提升方法和基于感兴趣区域（ROI）形状估计的改进分层树集合分割排序（SPIHT）算法．位平面提升时，采用交错提升方法，在不需传输掩模的情况下实现感兴趣区域与背景的相对质量可调；对提升后的位平面，通过传输ROI外接规则形状的几何参数，根据估计的掩模信息超前判定零树，节省图像比特数．实验结果表明，在相同的截断码流下，相比SPIHT算法，改进的算法无论是ROI还是整幅图像都有更好的图像质量，且码率越低效果越明显．     

JPEG2000中感兴趣区域的编码方法

感兴趣区域编码是JPEG2000图像编码标准的一个特点。在JPEG2000中定义了两种主要的感兴趣编码的方法,分别是Maxshift算法和一般位移算法。另外,很多改进的ROI编码算法被相继提出,如本文中提到的BbBshift算法,PSBshift算法,Hbshift算法。其中,Hbshift是相对较优的算法。本文将对ROI编码的几种主要算法作详细介绍和比较。     

一种适合JPEG2000编码的动态感兴趣区域提取算法

在分析了JPEG2000感兴趣区域（ROI）编码标准的基础上，提出了一种基于形态学的动态JPEG2000的ROI提取方法．利用形态滤波器组与分水岭分割算法将LLn小波子带图像划分为若干闭合区域，再利用区域纹理特征来判定LLn小波子带图像的ROI以及生成LLn子带的二值模板，最后依据离散小波变换结构以及坐标映射原理，动态生成全部子带的二进制ROI模板．在JPEG2000压缩软件中的应用结果证明，所提方法克服了目前ROI编码必须人工参与的缺陷，利用它可根据图像内容自动生成ROI编码图像，大大提高了批量ROI编码的效率．该方法同时还支持任意形状的图像，并与国际JpEG2000标准兼容．     

一种新的低复杂度监控视频ROI编码方案

在H.264视频编码框架下,针对静止摄像机采集的监控视频的特点,提出并实现了一种基于运动目标检测的感兴趣区域ROI编码方案。该方案以运动目标为ROI编码对象,根据ROI检测结果生成画面分割信息文件,并由此选择各宏块编码模式以及参考帧数量,通过调整相应运动宏块的量化参数值来完成对ROI对象的精细编码,从而达到减少算法复杂度、提高运动目标画面质量的目的。多个标准测试序列的测试表明,与H.264相比,该方案在编码时间上大大缩减,且重建画面的主观评测效果更好。     

基于感兴趣区域的空域分辨率可调整方法

提出了基于感兴趣区域的空域分辨率可调整方法.根据感兴趣区域信息将原始输入图像划分为感兴趣区域和非感兴趣区域.对感兴趣区域图像按照原始图像的分辨率进行编码,对非感兴趣区域图像先进行下采样,并对下采样图像进行编码,实现了基于区域的分辨率可调整功能.实验结果表明:采用空域分辨率可调整方法的感兴趣区域的信噪比比整幅图像的平均信噪比提高1.9.与参照的传统基于感兴趣编码方式比较,平均信噪比提高了0.6的同时,平均编码率有40%的下降.     

基于交互式选取的感兴趣区域编码程序设计

在交互式选取图像的感兴趣区域(ROI)的基础上,结合JPEG2000中感兴趣编码的一般位移法和分层树集合分割排序(SPIHT)算法的特性,将小波域中的低频和高频系数进行上移位处理,提出了一种新的ROI编码方法.实验结果表明:提升低频所有系数和高频中属于感兴趣区域的系数比提升所有子带中属于感兴趣系数的效果好.     

H.264/AVC中基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法

H.264/AVC视频编码标准在获得更高压缩效率的同时是以编码复杂度的提升为代价的。视频编码算法的高计算复杂度对于实时视频通信以及计算资源有限的应用场合都是巨大的挑战。该文提出了一种基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法。该方法利用人眼对图像不同区域敏感度的差异,根据不同区域的特点确定不同的计算复杂度级别和编码参数集合,将更多的计算资源优先分配给感兴趣区域,实现了计算资源的优化分配。实验结果表明:与标准算法相比,该算法在保证图像主观质量的同时减少了35%左右的编码时间,而客观质量仅下降平均0.2dB左右。     

高帧频数字图像序列实时压缩算法

针对高帧频数字图像序列的特点,提出了一种自适应近无损压缩算法,将连续的n帧分为一节,每节的第一帧进行基于帧内感兴趣区域(region of interest,ROI)的压缩,其他帧在帧间差分和阈值处理后进行游程编码.在第一帧内,利用形态Harr小波提升和连通性分析检测出高频子带中的感兴趣区域.对感兴趣区域采用Rice无损熵编码,背景区域不编码.低频子带直接输出.实验结果表明,该算法在帧内能有效地划分感兴趣区域,压缩率在30以上,峰值信噪比在42 dB以上,目标无失真;帧间压缩的压缩率在7左右,背景区域有误差累积,但整体图像的峰值信噪比都在40 dB以上,目标无失真.该算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于高帧频数字图像序列的实时压缩应用.     

基于两级感兴趣区域的乳腺X影像压缩

随着大规模乳腺普查工作的实施,高效地压缩乳腺X影像已成为迫切需要解决的问题.保证压缩图像绝不影响诊断的前提下,提出了一种基于两级感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的压缩方法,并利用改进GHA算法和线性SPIHT编码算法实现了对乳腺图像的高质量压缩.     

一种基于内容的图像比率可分级编码方法的研究

多分辨率环境下 的多媒体应用导致了基于内容的视频和图像编码的需求。提出一种基于内容的图像比率可分级性编码方法，方法具有以下特点：以不同的任意形状的ROI（Regions of Interest)分别进行独立的 小波分散和编码；采用逐次逼近的量化模式，以形成潜入式码流；解码时，用户可选择相应的ROI进行比率可分级解码。它在一定程度上满足了JPEG－2000中的ROI编码和MPEG－4中的静态图像纹理编码的需求。试验结果验证了方法的有效性。     

基于人眼视觉特性的任意形状ROI编码

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在任意形状感兴趣区域(ROI)编码中的应用．根据SPIHT算法的特性、ROI小波系数提升后的特点及人眼视觉特性,提出基于人眼视觉特性的任意形状ROI编码方法．该方法综合了一般基于尺度的方法和最大平移法的优点：可调节ROI与背景(BG)的相对重要程度;支持任意形状ROI编码．另外,与最大平移法相比,本文方法具有更好的主观视觉效果,理论分析和仿真实验都表明本文方法优于MPEG-4中规定的视频静态纹理视觉对象(VO)编码．     

基于SPIHT算法的感兴趣区域编码的研究

在多级树分裂算法(SPIHT)的基础上,结合JEPG2000中最大平移法和基于尺度法对感兴趣区域处理时的优点,提出了基于SPIHT算法的感兴趣区域图像编码新方法.实验结果证明,该方法在低比特率的情况下,可以传输部分背景区域图像,在RO I区域传输完毕的情况下,不再传输RO I上的0码,节省了码流,进一步提高了编码效率.     

基于H.264感兴趣区域平稳视频主观质量的码率控制

为提高低延时低码率条件下的视频质量,提出一种H.264帧层和宏块层的码率控制算法,实现平滑主观质量和平稳缓冲区波动的一种新的权衡。帧层采用比例-积分-微分算法进行帧层码率分配;在宏块层建立一种新的基于运动外推的编码复杂度传播模型,在保证感兴趣区域具有平稳质量的前提下,在感兴趣区域和非感兴趣区域之间进行比特分配;在各区域中,根据编码复杂度传播模型,基于率失真优化选择宏块量化参数。仿真结果表明:和传统JM算法相比,感兴趣区域的质量波动可减少达35.5%～57.1%。该算法在保证较低缓冲区波动的前提下,具有平滑的主观视频质量。     

基于混合搜索的匹配跟踪位分配

提出了一种基于混合搜索的匹配跟踪位分配策略,该方法依据人眼高级视觉特性在编码过程中动态确定编码质量优先的区域,并以此作为依据调整原有原子搜索策略,使得原子函数分布集中在感兴趣区域附近,从而改善整个匹配跟踪视频编码器的图像恢复质量.实验结果表明,利用该法所获得的图像恢复质量基本符合人眼的主观判断,而且算法复杂度较低,具有较高实用价值.     

一种新的无线mesh网络编码算法

针对网络编码可以在很大程度上提高网络吞吐量,但会增加网络的复杂性这一问题,构造了一个特殊的无线mesh网络拓扑结构,提出一个新的编码算法.该算法通过构造一个虚拟源节点,利用在无线组播网络中,仅需对进入中继节点的链路进行编码,进入目标节点的链路,直接路由选择就能达到网络编码所能够达到的容量.从而允许与目的节点相连接的中继节点收到数据包后直接路由选择.与传统的基于机会的网络编码COPE算法相比,该算法有效地减少了原始数据包传输的次数,从而提高了以网络编码增益来衡量的网络吞吐量.仿真试验验证了该算法的有效性.     

基于H.264/AVC的帧间编码快速算法

为了减少H.264帧间模式判决的复杂度,提高编码速度,提出了一种帧间模式选择快速算法.该算法对所有编码模式进行综合分析,利用当前宏块的绝对差值以及率失真值对所有编码模式进行三级分裂,在一定误差范围内能够快速寻找最佳编码模式,加快模式判决过程.通过基于H.264/AVC测试模型JM86的仿真实验表明,在保持图像质量和码率基本不变的情况下,该算法可以有效提高编码速度.     

空域精细可扩展编码算法的研究

把精细可扩展编码的基本思想运用到空间域,提出了一种空域精细可扩展编码算法(S-FGS),在不损失压缩码率和重建图像质量的情况下,使压缩码流具备细粒度的空域可扩展性,提供了对网络带宽的灵活适应能力.在此基础上,提出了基于S-FGS算法的编解码系统模型,实现了静态图像的空域可扩展编码.实验证明,S-FGS算法的复杂度主要受扩展粒度影响,在一定粒度设置下算法是可行的.