小波视频图像处理技术

基于小波的视频图像压缩的理论，根据小波变换的基本特点，用小波视频图像处理的关键技术对现有小波视频图像处理技术进行分析，结合软件和硬件的实现方法提出小波视频图像处理的新方案。通过选取最佳的小波基和快速提升小波算法，实现了经小波变换处理后的图像细节部分清晰，层次感强，适合于高压缩比的应用领域要求。     

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。     

一种简单的基于矢量量化的方块编码方案

通过对矢量量化优缺点的分析，提出了一种简单的基于矢量量化的方块编码方案。首先经过预实验确定方块分割方法，然后抽取各方块的均值进行标量量化，再对方埠中剩余的值进行矢量量化，实验表明此方案的效果很好，而且它的算法简单，易于硬件实现。     

1×8DCT图像压缩编码的理论分析和计算机模拟结果

本文首先介绍了正交变换的性质和变换编码的原理，然后将图像序列作为平稳马尔柯夫序列，对１×８ＤＣＴ图像压缩编码作了理论分析和计算机模拟。模拟结果与分析是一致的。     

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。     

提升格式与JPEG2000

以D9／7双正交小波变换为例，给出了从Mallat算法出发推导提升格式的详尽步骤。与Daubechies的推导相比，高通和低通滤波同时进行，而且保证每个环节都可以采用有限长度滤波器来实现。另外，JPEG2000给出的D9／7双正交小波变换提升格式中尺度因子的数值（ρ=1.23)与推导的结果（Daubechies推导的结果：ρ=1.1496）有出入，这表明JPEG2000所实现的小波变换与真正的D9／7双正交小波变换是有出入的。就图像编码而言，这种出入并未产生明显的影响。     

一种新的低存储量的图像零树编码算法

SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)是一种简单、高效的小波零树图像编码算法。该文针对 SPIHT算法存储空间需求大 ,不利于硬件实现的缺点 ,引入“误差位数”、“绝对零点”和“绝对零树”的概念 ,提出了一种新的低存储量的图像编码算法 ,并利用 DSP评估板 (EVM)对新算法进行了验证。大量实践证明 ,新算法有效地降低了算法实现所需的存储空间 ,减少了时间消耗 ,易于硬件的实现。而且 ,新算法重建图像的峰值信噪比 (PSNR)指标对比 SPIHT算法仅有略微的降低     

小波与分形混合图像压缩编码

传统的分形图像编码方法,由于编码时间长,严重影响其广泛应用。提高分形图像压缩的编码速度是目前分形图像编码研究的重点。文章结合小波多尺度分析的特点,提出了基于方差的小波和分形混合编码算法。实验结果表明:本文的算法在重构图像的峰值信噪比(PSNR)略有下降的情况下,编码时间减少了98.67%和压缩比提高了4倍。     

Error Resilient Video Communication Based on Picture Level Adaptive Frame/Field Coding

Packet loss protection method based on picture level adaptive frame /field coding （PAFF）was presented. Firstly,the end-to-end rate-distortion analysis for PAFF on the current frame was performed. Secondly,in order to evaluate the severity of error propagation in the following frames,the error propagation intensity and human visual quality sensitivity of different areas were taken into consideration. It was followed by the quantification of relative importance. Finally,the proper coding mode was chosen utilizing an unequal comparison procedure. The simulation results show that the proposed method can improve peak signal-to-noise ratio （PSNR） up to 0. 9 dB and 1. 6 dB comparing with the field only and the dispersed flexible macro-block ordering （FMO）only methods respectively.     

分形图像编码中的值域块分类模型研究

将值域块分为自相似值域块和非自相似值域块两大类，其中非自相似值域块是导致分形图像编码速度低的主要原因之一。