图像压缩中的嵌入式零树小波

小波分析在图像压缩中得到广泛的应用,产生许多有效的算法。其中基于小波的嵌入零树算法(EZW)是一个简单有效的图像编码算法。通过分析该算法的特性,指出处理过程中存在的不完善。针对这些不足,综述其改进方法,并展望其研究方向。     

分形图像编码及其改进算法

多媒体已经成为当今通信的发展趋势,而图像以其巨大的数据量,成为压缩的重点。自从Barnsley 1988年首次提出了分形图像压缩的方法以来,分形图像压缩的方法得到了广泛的重视和研究。本文将对分形压缩编码进行介绍,并对相应的改进算法进行探讨。     

基于Delphi流技术实现JPEG图像压缩的方法

本文介绍了压缩技术、JPEG文件、文件流等概念的原理,提出一种利用Delphi文件流技术对JPEG型图像压缩的方法,方便、快捷,具有实用价值。     

图像压缩技术的发展

由于数字图像含有大量的数据，为减少存储空间与提高传输速度，采用数据压缩是必需的。按照编码方法是否利用信宿（人的眼睛）特性对它们进行了分类，简要介绍了各种图像压缩技术的理论指导思想与实现方法。     

一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法

针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷积神经网络搭建的判别器则用于区分压缩后的图像和真实图像间的差异.损失函数是基于比特率-失真-感知优化理论来设计的,一方面选用基于预训练Inception网络特征值的感知失真指标来实现具有高感知质量的图像压缩重建,另一方面利用生成对抗网络损失来消除压缩伪影,提高压缩精度.实验结果表明,HPIC在比特率-失真-感知三重权衡中取得了较好的平衡,即使目前的常见算法使用两倍于本文算法的比特率,本文算法在所有的感知指标得分上均优于前者,HPIC仍能够实现具有高感知质量的压缩.     

图像压缩技术

着重说明图像压缩的目的及意义,并介绍一些代表性的图像数据的压缩方法.另外还介绍了静态图像的标准压缩格式JEPG和动态图像的标准压缩格式MPEG,并对图像和视频压缩的热点问题作了初步的探讨.     

基于小波分析的HDTV信源编码技术

分析研究了基于MPEG-2标准的高清晰度数字电视信源编码技术，阐述了小波分析中多分辨分析的基本思想和理论，并将基于多分辨思想的Mallat算法较好地应用于HDTV的图像压缩编码系统中。     

一类彩色图像的矢量化

本文给出一种将工艺图纸或机械图纸一类的彩色图像矢量化的算法，它对提高工艺图或机械图的编辑、计算效率等具有重要的意义。     

第2代图像压缩技术回顾与性能分析

在回顾图像压缩技术发展历程的基础上，对基于分形、基于小波和基于人工神经智能的3种第2代图像编码技术进行了分析比较，总结了它们的应用特点，并指出了它们的发展方向．     

基于幅相分离立体匹配的小波立体图像压缩

针对立体图像压缩中视差估计问题，提出了幅度和相位分离的立体匹配方法。在压缩过程中，采用CONCOD立体图像编解码器结构，分别对左右图像进行小波多分辨率分解，并用幅相分离的立体匹配方法对左右图进行视差估计。根据各种补偿残差的大小，自适应调整预测块的大小和编码方案－－帧间视差补偿、帧内预测补偿和帧内自编码。仿真实验证明了该算法在保持较高立体图像质量的同时可获得较高压缩比。