频率域自适应图像压缩算法的改进与研究

提出了一种基于3D-DCT变换的自适应彩色图像压缩算法。该算法主要采用部分块的3D-DCT变换并得到峰值信噪比,进而与给定的峰值信噪比进行比较,通过门限、量化、游程编码以及编码块大小的自适应的方法来达到给定的要求,并使用软件对部分算法进行了仿真,证明该算法在追求高压缩比的情况下也保证了较好的峰值信噪比。     

一种新的基于分块的视频压缩感知算法

提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行. 为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块后和参考帧对应块作比较然后调整采样策略. 非参考帧的采样可以为参考帧提供更多的信息,使得在采样数目很少的情况下得到更高的视频质量. 同时算法可以根据视频帧内部的纹理复杂程度自适应地调整采样速率,优化资源配置. 实验结果表明,相对于一般的压缩采样算法,本算法使用比以往算法少20%以上的采样值,得到的结果既符合人眼观察又有最高的信噪比.      

二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

基于保边函数的图像去噪

为解决传统去噪算法对图像平滑区域效果较好,但存在边缘模糊且残余噪声较大的不足,在分析传统各向同性扩散的基础上,以去噪目的为先验知识建立保边去噪模型,提出了基于保边函数的图像去噪算法.该算法对图像平滑区域进行各向同性的平滑处理,保留了传统算法的优点;对图像边缘区域进行各向异性处理克服了传统算法的边缘模糊现象.实验结果表明:基于保边函数的去噪算法具有残余噪声较小和保边性,提高了图像的PSNR和视觉效果.但是对图像中的较小边缘误作为噪声被去除.     

A two-layer real-time rate control algorithm based on lagrange optimum algorithm

Because of the iterative process in the rate control algorithm of H.264 draft, it is not suitable for real-time transmission. A two-layer real-time rate control algorithm based on Lagrange optimum algorithm is proposed. This algorithm consists of two layers, namely, the group of pictures (GOP) layer and the frame layer. The simulation results show that the proposed algorithm is competitive in terms of peak signal to noise ratio (PSNR), real bitrates and the Q-value among frames over the original algorithm. Foundation item: Supported by the National High-Technology Research and Development Program of China (863 Program) (2001AA132050-03) and the Key Project of Chinese Ministry of Education (211CERS-10)     

Efficient Rate Control Algorithm for Hierarchical Video Coding

For rate control (RC) of hierarchical structure coding,an independent rate-quantization (R-Q) model was proposed based on mean absolute differences (MADs) in different temporal levels (TLs).In the prop...     

基于NSCT和全变差模型的医学图像去噪

分析了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)和全变差模型的特点,提出将NSCT和全变差混合模型应用于医学图像去噪.首先,通过NSCT变换将含噪图像分解,运用Visu萎缩阈值将NSCT系数进行处理,得到初次去噪图像.然后,采用全变差模型对初次去噪图像进一步处理得到最终去噪图像.实验结果表明:该方法可以很好地保留图像细节,无论在客观上的峰值信噪比还是主观上的视觉效果都优于其他去噪方法.     

基于Contourlet变换的红外视频监控图像去噪算法研究

提出了将基于Contourlet变换结合循环平移的去噪算法应用到红外视频监控图像中。对于加性高斯噪声背景下的红外视频图像,实验结果表明,本算法较基于传统小波变换,小波变换结合循环平移以及单一使用Contourlet变换的算法,可以更有效地提升图像去噪后的视觉效果,同时明显提高了图像的峰值信噪比(PSNR).     

基于分频算法的VQ码书生成方法

提出一种简单有效的VQ码书生成的分频算法。该算法将图像分割为高频、低频两部分，在高频段采用阈值比较的方法，在低频段采用分块提取的方法生成VQ码书。实验结果表明，该算法生成的码书通用性较强，在码率为0．625bpp的情况下，重构图像的峰值信噪比为23．20～32．24dB，性能优于其他方法。     

基于改进的各向异性扩散的DWI图像恢复

扩散加权图像（DWI）中广泛存在的高斯白噪声会给张量计算和脑白质追踪等带来严重的影响．为了减少噪声影响，尝试采用改进的各向异性扩散滤波器来对DWI进行恢复．这种改进的扩散滤波器具有良好的稳定性和边缘保持特性，并且能有效地消除高斯噪声的影响．采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（MSSIM）参数来定量地评估本滤波器消除高斯噪声的性能．基于模拟和真实数据的实验结果表明：采用的滤波器能有效去除DWI的高斯噪声的影响．