基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

汽轮机组振动波形数据高效实时无损压缩算法

针对汽轮机组故障诊断系统中振动波形数据的形态特性,设计并实现了一套基于多次差分的压缩算法VWID.该算法先对原始波形进行多次差分以缩减其数据有效位,完成一次压缩.之后与通用压缩算法Zlib结合,对经过一次压缩后的数据流进行二次压缩,从而大大提高压缩比.针对汽轮机组等旋转机械振动波形数据的对比实验结果表明:以高压缩比著称的商用无损压缩软件Winrar压缩比为2.7～4.4, 而VWID压缩算法压缩比达3.9～5.2,VWID Zlib压缩算法压缩比可达5.3～6.4,同时具有无损压缩和实时高效的特点.     

一种基于变位与反转变换的动态规划压缩算法

针对数据区域的集中化程度和平滑度特征,采用变位标识方法和反转变换策略,降低较大值数据区域的凹凸度,实现了数据无损压缩效率的提升.对比试验结果显示新算法的整体压缩效率优于原数据压缩算法和huffman统计编码.算法非常适合大数据环境的磁盘存储、网络传输和应用先进等流式压缩场景.     

无损压缩算法LZW研究与实现

随着计算机技术和网络技术的发展,人们需要存储和传播的数据越来越多。这些数据占用了大量的磁盘空间和网络带宽。然而数据中又存在着许多冗余信息,因此我们可以通过压缩数据来减少存储数据占用的磁盘空间和网络传输时所占用的带宽。数据压缩分为无损压缩和有损压缩,数据在压缩前和解压缩后的内容不发生任何变化的压缩被称为无损压缩。本文按照LZW算法压缩原理,完成了压缩函数和解压缩函数的编写,实现了文件的无损压缩和解压缩。     

CT图像混合压缩算法研究

计算机断层扫描图像数据量往往很大,不利于存储和传输.一种CT图像混合压缩算法被提出,利用CT序列图像间存在相关性,以第一幅图像为参考图像,将后续图像和参考图像进行差值运算,消除图像序列间冗余.同时对图像的感兴趣区域采用哈夫曼无损压缩,对非感兴趣区域采用类似于JPEG基线模式的有损压缩.实验结果表明,新提出的算法在保证CT图像质量的前提下,能够有效地提高压缩比,具有一定的临床应用价值.     

基于DCT的图象压缩技术

图象压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图象的信息的一个过程。对于图象来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图象数据进行压缩，在同等的用心容量下．如果图象数据压缩后再传输，就可以传输更多的图象信息，也就可以增加通信的能力。变换编码是把图象中的各个像素从一种空间变换到另一种空间．然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。与其他编码。如：统计编码，预测编码相比具有高压缩比。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，是JPEG标准中认可的编码技术；优点：能用静态图象有较高的压缩比。正由于这种优越性。DCT得到广泛使用。     

基于等腰直角三角形的分形图像压缩算法

为了提高二值图像的压缩比,采用自顶向下的编码方法,提出一种基于等腰直角三角形的分形图像压缩算法,并进行仿真实验.该算法对无损压缩的图像还原后与原图像没有差别,压缩比比一些无损压缩算法高,提高了压缩图像的压缩比.该算法在重构图像时不会产生水平与垂直边际效应,而且可以在有损压缩和无损压缩之间灵活切换.     

基于LBS终端GPS信息的准无损压缩算法

为获得更高的GPS定位数据压缩比和压缩速度,提出一种在民用定位服务(LBS)领域GPS精度范围内的准无损压缩算法.考虑GPS定位数据的特点,通过压缩预处理、二次量化去除冗余信息,通过预测编码提高编码效率.与其他算法相比,该算法可获得更高的压缩比和压缩速度,并可滤除GPS模块由于干扰而产生的粗大误差,提高GPS信息处理精度.该算法经过优化后对硬件要求很低,可在单片机上运行.     

对LZW算法的改进及其在图象无损压缩中的应用

由于以往对ＬＺＷ无损压缩算法的研究多是基于平稳遍历的信源这一假设，而实际的信源多为局部平稳，在此情况下，原ＬＺＷ算法存在的不足在很大程度上限制了其最终压缩比的提高．据此，提出了采用双串表自适应更新机制以取代原算法中的单一串表机制，能较好地适应一般信源的局部平稳性，实际的编码效率测试曲线显示出改进的算法较原算法在压缩比上有很大提高．在对四幅医学图象的无损压缩实验中，均取得了优于ＪＰＥＧ的压缩比．     

医学超声动态图象的分区压缩技术

介绍了医学超声动态图象微小失真压缩研究中采用的分区压缩技术．它根据超声诊断临床经验和图象特征,将超声动态图象划分为病灶、结构图象区域及背景等图象．对病灶区域进行低压缩率的微小失真压缩,对结构图象区域的图象进行高压缩率的有损压缩,对背景则采取简单定时的游程编码压缩．实验证明它可提高超声动态图象的数据压缩比和降低计算运算量,取得了良好的效果     

基于JPEG2000的医学图像压缩处理研究

研究了针对于静态图像进行压缩编码的国际标准JPEG2000,将其在医学影像图像的压缩中实现,并将压缩结果进行了比较分析。通过研究发现,作为一种基于离散小波变换的静态图像压缩编码算法,JPEG2000具有很好的压缩比和信噪比,适合对医学图像进行无损压缩,为医院开展PACS和远程医疗提供了技术上的支持。     

医学图像压缩技术及实现

随着高精度医学设备的发展,医学图像的数据量越来越大,以16排螺旋CT扫描为例,对病人作一次检查形成的图像数据可以达到2～4G,医学图像的压缩存储问题日益迫切。本文分析了几种压缩技术的特点及适用环境,并详细论述了应用最广泛的jpeg压缩算法的实现技术。     

基于信息结构的医学图像压缩

提出一种基信息结构的医学图像压缩新算法,在分析与研究以往图像压缩算法的基础上,引入了图像信息结构的概念,先确定图像的信息基因位置,再提取出图像的结构特征参数,这表征图像的参数即为压缩结果,实验结果表明,这种方法是一种有效的新的压缩算法。     

基于DWT/DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法

根据医学图像信息相对集中的特点，提出一种基于DWT／DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法：对图像感兴趣区域（ROI）采用DWT变换；对背景区（BG）采用DCT变换。既保证了医学图像的高效压缩，又使得压缩后的医学图像不会因重要信息的丢失而影响医学诊断。     

-种双三次插值与IFS相结合的图像压缩新方法

提出一种基于 Walsh四子带分解 ,将双三次插值与改进的分形编码相结合的图像压缩方法 .实验结果表明 ,与基本的自动分形图像编码方法相比 ,在基本保持重建图像质量的前提下 ,运算时间下降而压缩比提高 .     

一种基于压缩感知图像编码算法研究

计算机图形学的发展有力的促进了医学影像处理技术的普及和应用.图形压缩和编码是阻碍医学影像处理的关键技术之一.本文针对图像分形编码过程中存在的方块效应和编码时间过长的问题,提出基于压缩感知和分形编码快速图像处理算法,该算法对低频子图实施分形编码,降低处理时间,接着对低频差值图像实施压缩感知编码,实验结果表明该算法能够有效的提升图像处理速度,并且提升了重构图形的质量.     

基于小波分析的医学超声图像压缩及分组霍夫曼算法

介绍了一种医学超声图像小波分解和重构方法,即根据二维图像的结构,在小波分解后采用二维分组Huffman编码算法．讨论了基于小波分析的压缩算法的误差,采取相应的措施改进了压缩算法,以重建图像和原始图像的归一化相关系数来衡量重建图像的质量。模拟结果表明在保证重建超声图像质量的前提下,分组Huffman编码较大地提高了超声图像的压缩比。     

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

结合分数傅立叶变换及区域移位法进行图像编码

提出了图像区域移位编码算法,并结合分数傅立叶变换,实现了对图像的多重加密编码．计算机模拟表明该编码方法自由度大,保密性强．