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.     

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.     

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。     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合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,与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。     

SPIHT的超光谱图像无损压缩算法

针对超光谱图像的特性及硬件实现的需要,提出了1种混合编码压缩方案.对超光谱图像序列首先进行谱间DPCM预测,再对残差图像进行(5,3)整数小波变换,最后对小波系数进行SPIHT编码.通过仿真验证该算法实现了无损压缩,压缩比平均可达2.34,优于算术编码,且算法复杂度低,易于硬件实现.     

一类整数小波变换的优化设计及其图像编码应用

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升.给出一种基于提升的参数化构造法,构造一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示.随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换.作为构造示例,构造了5种整数小波变换,它们的提升滤波器系数全为二进制分数(形如k/2n,k,n∈Z的数).实验表明,其中的两种变换与当前几种广为应用的整数小波变换相比,具有优异的有损和无损图像压缩性能.     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

一种小波分形混合图像编码算法

结合小波变换与分形编码技术,提出了一种基于小波变换的分形图像混合编码算法.通过实验比较,该算法在图像编码时间和压缩比方面均取得了良好的效果.     

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.     

基于小波包的SPHIT算法在无损图像压缩中的应用

在无损图像压缩中,对于那些富含细节、纹理和边缘的图像中,重要信息大量集中在中、高频部分,而基于小波变换的压缩方法只对低频信息进行多次分解。针对这个问题本文提出基于小波包的SPHIT算法对图像进行无损压缩。对图像先经过整数（5,3）小波变换后,再对小波系数进行SPIHT编码,该方法运算速度快,硬件实现简单,实验结果表明,与其他的无损压缩方法相比,压缩比均有提高,是一种有效的无损图像压缩方法。     

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。     

SPIHT算法及其在基于二维条码的防伪证件中的应用

针对基于PDF417二维条码的防伪证件中的照片压缩问题,将小波变换和SPIHT算法相结合,实现了一种图像压缩方法。该算法首先将证件照片进行小波分解,然后根据人眼视觉特性,把小波分解系数进行SPIHT量化编码,可将证件照片压缩到PDF417条码存储空间限制的1108个字节以内。实验表明本算法具有较好的图像压缩效果和图像重建质量。     

基于分形与小波变换的图像编码

给出基于分形与小波变换的图像编码方案 .探讨了图像编码中使用的小波基的性能 .采用快速PCC聚类算法 ,利用近距离自相关特性并设定匹配误差阈值 ,大大缩短分形编码时间 .     

一种基于小波包变换的零树分形图像编码算法

在分析小波包变换、零树编码和分形编码的特点的基础上,通过选择最佳小波包基,对不同子带分别采取零树编码和分形预测编码等措施,提出了一种基于小波包变换的零树分形图像编码算法.实验结果表明:本算法能有效提高峰值信噪比和减少编码时间,提高了压缩效率.     

基于新的SPIHT算法的ECG信号压缩

文章在SPIHT算法的基础上,通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施,提出了一种新嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法）。算法首先将ECG数据进行离散小波变换;其次,对离散小波变换后的系数进行均匀量化;最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示,该算法压缩比大,信息损失小,能够较好的恢复原有的信号。     

一种基于小波包变换的SPECK图像编码算法

为了解决基于小波包变换树形编码算法中产生小波系数之间的父子冲突以及标准SPCEK压缩算法中四叉树分裂产生的集合数目过多的问题,提出一种新的基于小波包变换的SPECK图像编码算法,改进算法在小波包分解产生的复杂子带结构中,改进标准SPECK算法的四叉树分裂策略,对重要系数位置进行更好的预测,把不重要系数集中到一个更大的区域使用一个符号编码。实验结果表明,改进算法编码效果在PSNR上较标准SPECK有所提升,主观视觉效果在纹理区域明显优于SPECK。     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。     

分块自适应零树量化图像压缩算法研究

讨论了图像经过整数小波分解后的系数分布特性,针对现有的小波量化算法的不足之处,提出了一种基于整数小波变换的分块自适应零树量化图像压缩算法,进行预测编码,该算法硬件实现简单,可并行处理,计算结果表明,该算法优于现有的其他图像小波量化方法。     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。