基于人眼视觉特性的图像压缩编码算法

根据人眼的视觉特性,提出了一种图像压缩编码算法,该算法对量化方案进行了改进.为了保证重构图像的质量,获得更高的压缩比,先根据方差大小和边缘信息对变换系数进行自适应滤波,保留低频区域的部分系数,然后按照阈值法再去除一些保留的低频系数.基于MATLAB的仿真实验表明:提出的图像压缩编码算法具有压缩速度快,压缩比高,解码图像质量好等优点.此外,和其他算法相比,该算法具有更高的压缩比.     

知识基图像压缩编写及应用

一、简介 信息社会里,人们对实时图像信息的传输交换的需求越来越大,如可视电话业务、会议电视等。速率动辄达到几十上百兆比,面对现有信道,由于传输媒介（双绞线对,无线移动信道等）和传输体制（以非压缩语音量化６４ｋｂ／Ｓ基础的ＰＣＭ体制）限制,要进行图像信号的实时传输,必须进行大比率的压缩。目前人们采用的一系列图像压缩编码的方法,都有其优越的一面,但也都存在着局限性。一种基于先验知识的编码──知识基编码为我们提供了新的图像压缩手段。知识基编码从对传输图像内容的先验知识人手,将用户看得见影像内容预先建立…     

知识基图像压缩编码及应用

一、简介 信息社会里，人们对实时图像信息的传输交换的需求越来越大，如可视电话业务、会议电视等。速率动辄达到几十上百兆比，面对现有信道，由于传输媒介(双绞线对，无线移动信道等)和传输体制(以非压缩语音量化64kb/s基础的PCM体制)限制，要进行图像信号的实时传输，必须进行大比率的压缩。目前人们采用的一系列图像压缩编码的方法，都有其优越的一面，但也都存在着局限性。一种基于先验知识的编码——知识基编码为我们提供了新的图像压缩手段。知识基编码从对传输图像内容的先验知识人手，将用户看得见影像内容预先建立模型，然后对模型进行特征表述，在传输的过程中，只需将这些特征参数传往接收端。就能在接收端恢复传输图像的内容。因此，这种方法的压缩比可以做得很高，若知识基用得好，其图像也将还原得非常完美。     

一种改进型静止彩色图像压缩方案研究

采用一种高效的空频分割法(SFS)作为一种图像分割方案,然后选择一个合适的的熵编码算法与开发的分割方案一起来改善图像压缩性能。建议的压缩系统主要涉及自适应小波编码技术与空间编码的创新方案。实验结果表明建议的空间熵编码器比基本的算术编码能产生更好的效果,空间-频率分割比基本的算术编码实现了更佳的率失真优化。研究了建议的压缩系统包含的编码控制参数的大小范围。用于SFS部分的参数值(比例因子和阈值)对压缩图像质量变化影响较大,应该正确选择。     

联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法

提出一种联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法.该方法先对输入图像进行预处理,并计算其颜色向量角矩阵,然后对矩阵进行非重叠分块,再将每一块进行压缩感知测量,用测量向量的均值构成哈希值.实验表明,该方法对常见数字操作稳健并有良好的唯一性,分类性能优于3种现有方法.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

基于Shearlets变换的SAR图像去噪

在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法. Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet 变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2 奇异曲线或曲面的高维信号具有最优逼近特性. 该文采用Shearlets逼近SAR图像,再用基于贝叶斯估计
理论的双变量阈值函数对Shearlets变换系数进行处理得到去噪图像. 仿真结果表明,相比使用同级Contourlet双变量阈值去噪,该算法峰值信噪比提高2 dB;相比使用非下采样Contourlet变换双变量阈值算法去噪,该算法去噪后图像不仅峰值信噪比有所提高,而且更平滑,计算时间也大大减少.     

有理Bézier曲线的切触Newton插值逼近算法

采用切触Newton多项式逼近有理Bézier曲线,得到了有理Bézier曲线的多项式逼近算法,所得逼近曲线与原曲线在端点处能够达到高阶插值.数值实例显示,该方法随着逼近多项式次数的升高能够达到很好的逼近效果.     

基于遗传算法的最优小波滤波器构造

基于遗传算法对小波滤波器的构造方法进行了研究，重点在于解决对任意特定图像进行压缩处理所需要的最优小波滤波器的构造，有效的染色体编码方案和适应值函数以及遗传算法的全局寻优性能，使得该方法在处理图像压缩优化问题有其独特的优点。     

基于纠错编码的图像水印算法

本文提出了一个基于纠错编码的图像水印算法，在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码再嵌入到图像中，在提取水印时对恢复出的水印信息进行纠错解码，实验结果表明，该算法比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的稳健性能。     

基于B样条修匀公式的边缘检测的改进方法

边缘检测是图像分割中的一个重要部分．本文依据B样条修匀公式的图像边缘检测的基本思想，但又因为用B样条函数光滑后的图像对原始图像的逼近性并不十分精确，即它们的误差图像中残留着一些可能造成检测到的边缘线不连续或有用特征可能检测不到的边缘信息，为减少残量误差，本文对图像原型值采取盈亏修正，然后再对修正的图像使用B样条修匀公式做全息光滑曲面，重新得到的曲面改进了逼近性，同时还具有足够的光滑性和良好的保凸性．     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

基于SNAMG分割的分形图像压缩方法

针对分形图像压缩的编码速度与解码质量难以均衡优化的问题,依据人类视觉系统特性,使用视觉阈值对图像的SNAMG分割方法进行优化,建立了自适应子块分割机制,并将其用于改进编码过程.实验表明,较之Jacquin的经典分形算法,本文算法能够获得30~40倍的加速比和更好的解码质量.     

图像块状瑕疵消除及边缘作用的分析

块状瑕疵是基于离散余弦变换的图像压缩常见问题之一,会造成图像质量的明显退化. 文中提出一种新的块状瑕疵消除（解块滤波）方法. 通过对近期解块滤波中边缘图提取方法及其作用的分析,引入压缩数据块的类型判断标准进行分划并提取边缘图,采用自适应复合方法消除图像中块状瑕疵. 所有的计算都在压缩域中进行,因此对原始数据的压缩特性没有任何影响. 实验结果表明,与现有其他方法相比,该方法覆盖范围广,输出稳定,处理后图像视觉效果好.     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

基于压缩感知的多光谱图像融合算法

为提高融合效果,降低融合时间,提出了一种基于压缩感知的多光谱图像融合算法。对多光谱图像的强度分量和全色图像分别进行小波分解,仅对高频细节分量进行压缩感知测量,得到对应的观测值矩阵,利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,再利用高频系数融合准则,得到融合后的高频细节分量,最后进行小波逆变换和IHS逆变换,得到融合后的多光谱图像。实验结果表明:本文提出的压缩感知多光谱图像融合算法明显改善了融合结果图像的主观视觉效果和客观评价指标,处理数据量大大减少,融合时间缩短约60 s。     

基于JPEG压缩量化相关性的盲检测

随着网络技术的发展和图像编辑软件的广泛应用,大量合成图像涌现出来。这在丰富日常生活的同时也造成诸多问题,如震惊我国的华南虎照片造假事件和藏羚羊图片造假事件均造成严重后果。我们需要了解这种行为是与法律相违背的。为杜绝此类现象,需加快图像检测技术探究。数字图像大多采用JPEG格式进行存储,同时存在原始图像对比的可能性很小,所以对JPEG图像进行盲检测有重要意义。通过分析JPEG压缩步骤和JPEG图像压缩量化相关性[1],根据多次压缩时量化因子的不一致性对JPEG图像检测范围划定进行算法探究,实验表明该方法是可行的。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中线性预编码信道估计算法需要多次计算模糊度矩阵的问题,提出一种改进的盲信道估计算法.该算法首先对各天线上所接收信号的互相关矩阵进行处理,使信道估计矩阵的模糊度矩阵统一,再利用统一的模糊度矩阵通过迭代方法实现系统的信道估计.仿真结果表明,改进算法的估计精度在低信噪比时仅有较小损失,而在高信噪比时与现有的线性预编码算法接近,且具有较好的收敛性.与现有的线性预编码信道估计算法相比,改进算法显著降低了计算复杂度.     

改进块旋转和马赛克拼图的生成式伪装方法

结合块旋转和马赛克拼图的生成式伪装方法通过在嵌密位置放置与待隐藏秘密信息相关的圆形图像对秘密信息进行表达,会导致生成的马赛克图像的视觉质量较差,而较差的视觉质量也容易导致隐藏的秘密信息发生泄漏.为避免该问题,提出一种改进块旋转和马赛克拼图的生成式伪装方法.在该方法中,首先将多个灰度图像转换为圆形图像并按像素均值增序排列作为编码图像,将掩体图像直接通过误差扩散预处理转化为多级半色调图像;其次,通过随机坐标序列来决定秘密信息的隐藏位置,通过生成随机加密映射矩阵对秘密信息进行加密映射处理;最后,遍历掩体图像选取像素值对应的编码图像,对于隐藏和非隐藏位置,分别将编码图像旋转与秘密信息相关角度和随机角度,进而生成马赛克图像.在提取时,根据密钥结合质心旋转匹配策略以及区间认证策略对秘密信息进行认证以提高秘密信息认证的精度.实验表明,所提方法直接用编码圆形图像的旋转角度来表达秘密信息,在放置过程中始终选取以掩体像素值相对应的编码圆形图像来表达秘密信息,因而不会产生任何偏差,也不会导致任何视觉质量下降,具有良好的视觉质量.该方法引入了区间认证策略,具有较高的认证精度,所提方法具有较强的抗攻击鲁棒性且提取过程完全依赖于密钥,具有较高的安全性.