基于小波变换和SVM的图像压缩仿真研究

为了在较高的压缩比上获得很好的压缩性能,提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)的图像压缩方法。压缩过程分三个步骤:首先对图像进行四级提升小波变换,这里采用提升格式是因为它比采用传统的Mallat算法的计算速度快;其次对变换后的小波系数用SPIHT的继承树进行重新排序;然后用回归支持向量机提取支持向量;最后对压缩后的数据进行算术编码。图像的解压缩过程是上面4个步骤的逆过程。实验结果表明,所提出的方法与常用的JPEG2000相比,当压缩比较高时有很好的性能。     

基于矩阵填充的小波图像压缩算法

根据图像小波系数的能量聚集特性,提出了一种基于矩阵填充的小波图像压缩算法。该算法在单层离散小波变换的基础上,分别对图像各高频子带的小波系数进行稀疏采样,然后对少量的采样系数进行熵编码以实现图像压缩。解压缩时,采用奇异值收缩迭代算法完成矩阵填充,从少量的采样系数中恢复出各高频子带,再进行小波反变换重构图像。实验结果表明,该算法实现简单,在编码比特率大于1比特/像素时,具有较好的压缩性能。     

基于整数小波变换的图像编码研究与仿真

对原始图像分块后，通过整数平方量化阈值编码与上下文相关的零树编码的有机结合，提出一种基于整数小波变换和整数平方量化阈值的上下文相关零树编码算法ISCZ（Integer Square threshold and Context-based Zerotree)。ISCZ算法不仅缩短了各量化阈值间的距离，增加了编码过程中零树的数量，而且充分挖掘了零树符号间的相关性，克服了基于提升框架的(5，3)等整数小波变换能量集中性差的缺点。实验结果说明，ISCZ算法对静态图像的压缩效果优于目前已有的小波压缩算法。     

小波技术在时域有限差分法中的应用

在时域有限差分法(FDTD)中利用小波变换技术进行数据压缩,提高了计算效率,同时节省计算存储空间。利用小波分解对惠更斯表面的时域切向场分布进行分解,存储经过阈值量化后的小波系数达到压缩编码的目的。在FDTD近场计算结束后,利用小波重构所得到的惠更斯表面的时域切向场分布进行近—远场变换计算散射场。结合小波变换的FDTD法计算缝隙金属平板的散射场的数值实验结果说明该方法的有效性。     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

采用分块编码的小波图像压缩技术

研究了基于小波变换的图像压缩技术。在小波分解的基础上,结合人眼视觉系统（ＨＶＳ）特性,提出了一种分块编码的图像编码算法。该算法利用小波变换系数子带内和子带间的相关性以及小波系数的分布特点,有效地对高频子带数据进行了压缩。该方法实现简单,可达到很好的压缩效果。     

一种小波域的SAR原始数据压缩算法

合成孔径雷达SAR原始数据样点之间具有低的相关性,为进一步提高压缩比,需要做去相关处理。该文将提升小波变换应用于SAR原始数据压缩,针对SAR原始数据的特点,提出一种有效的小波系数量化比特分配方法,并采用对于高斯信号为最优的标量量化器对小波系数进行量化编码。实验结果表明,该算法与传统的原始数据压缩算法相比,在保持低复杂度的同时,其压缩信噪比与解压缩图像质量都取得了明显的改善。     

四叉树分类的网格编码量化在SAR图像中的应用

综合了小波去相干斑噪声、四叉树分类、网格编码量化技术,提出了一种在小波域内对带噪SAR图像作网格编码量化的新方法。首先对小波域的SAR图像实施软阈值去噪声,然后根据小波图像中各子带系数的带间相关性对其进行四叉树分类,再对分类后的重要类小波系数应用网格编码量化形成有序的嵌入式比特流。该方法不仅利用了信号间的时间相关性,而且也较好地利用了信号变换域的相关性。并且在对SAR图像压缩的同时去除了噪声,取得了很好的效果。     

一种改进的SAR原始数据压缩算法

针对SAR原始数据的特点,采用二级小波变换进行数据压缩。对低频分量作DCT再作Huffman编码;对高频分量采用一种改进的嵌入式小波零树编码方法。结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像。实验表明,改进算法数据域及图像域信噪比均比原算法高,改进算法在性能上优于原算法。     

基于零树分类的小波图像二维网格编码量化

提出了一种小波图像在进行小波系数零树分类后运用二维网格编码量化(2D-TCQ)的新方法。首先根据小波图像中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,然后在扩展的二维码书空间对重要性系数运用网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展进一步增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。仿真结果表明,该方法比小波零树分类后相同码书尺寸下使用 TCQ信噪比获得了0.6dB左右的改善。使用小一倍的码书时,2D-TCQ比TCQ获得了0.1dB左右的改善,而且降低了编码率。由于本方法可以采用较小的码书尺寸,所以可以应用到低存储、低功耗的编解码环境。同时该方法具有编码计算复杂度适中、解码简单的优点。     

小波图像编码技术的改进算法

针对多级树集合划分编码算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)存在集合分割复杂,占用内存空间大的不足,提出了一种改进的新算法。该算法简化了分割排序策略,加入了幅值精细编码,在一定程度上克服了SPIHT图像编码算法的不足。实验结果表明,改进算法提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图像复原的质量,是一种有效的图像压缩方法。     

基于小波变换的时变长记忆SV模型估计方法研究

研究了基于小波变换的时变长记忆SV模型参数的估计方法.根据小波变换可将过程分解到不同的尺度上以及长记忆SV过程同一尺度下和不同尺度下DWT系数的近似不相关性,提出了建立局部似然函数的方法,又根据DWT系数和MODWT系数之间的关系,将局部似然函数表示为模型参数和局部小波方差估计的形式.用该方法对中国股市收益进行了时变长记忆SV模型参数的估计.     

Image Compression Based on LSS Algorithm

1. INTRODUCTIONThe lifting scheme is a second-generation wavelet transform and an efficient implementationof a wavelet transform algorithm. The inverse transform is easy to find and always providesperfect reconstruction of the input data. All classical wavelet transforms can be implemelltedusing the lifting scheme by a factorization in lifting steps. The theory behind the type of thefirst-generation wavelet transform relies greatly on Fburier analysis, while the lifting schemecan be used …     

基于NSST域的红外和彩色可见光图像融合

为了进一步提升彩色可见光和红外图像的融合质量,提出了基于NSST和颜色空间的彩色图像融合方法.首先将RGB空间的彩色可见光图像变换到更符合人类视觉系统的颜色空间,其次利用NSST可以更好提取图像细节信息的优势,对颜色空间的非彩色分量和红外图像进行NSST分解,对分解后的低频系数采用基于方向信息测度的系数选择方案,对高频系数则采用基于隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT)模型的系数选择方案,然后对经过选择融合的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的非彩色分量,结合已有的分量将其逆变换回RGB空间,得到最终的融合图像.仿真实验证明了方法的有效性.     

无线传感器网络中视频传输的控制仿真

提出了无线传感器网络中视频传输的一种自适应联合算法:首先给出一种基于移位3维层次树集分割算法(3-DSPIHT)的自适应嵌入式多描述编码(MDC),该编码可根据网络拥塞状况而产生多个不同码流,并通过引入优先级机制,将码源分配至不同码流中,保证信号传输质量,降低网络负载。同时又提出了一种考虑能量和时延受限的多径源动态路由协议(ED-MRDSR),与MDC有机结合,提高网络吞吐量,减少能量消耗。由于该算法综合考虑了编码效率、抗误码保护及传输能量、时延受限等问题,因此,仿真实验获得了较其他方法更好的视频重构质量和更小的能量消耗。     

一种快速的DEM数据无损压缩算法

为减少网络GIS海量数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据的存储与传输数据量,提出一种编解码快速、压缩位流具有三种嵌入（分辨率嵌入、感兴趣区域嵌入和质量嵌入）特点的DEM无损压缩算法——DFC（DEM Fast Compression）算法。选用2/6可逆整数小波分解DEM数据,对变换系数的每级分辨率数据按照区域划分分区,对每个分区子带系数的每一个位面在一次扫描中完成简单高效的自适应游程Golomb_Rice编码。实验数据表明：比JPEG2000算法编码、解码时间分别减少了61.12%和56.23%,而压缩比仅仅降低了10.91%;比SPIHT算法编码、解码时间分别减少了58.83%和50.71%,而压缩比仅仅降低了7.54%;比GZIP压缩比平均提高了74.05%;比n点最优预测算法压缩比提高了5.83%。DFC算法在保持较好的压缩性能的同时,大幅度减少了编解码时间,并且在各级分辨率具有很好的精度性能。

Abstract：

To decrease DEM data volume for storage and transmission in net-GIS,the DFC （DEM Fast Compression） algorithm for DEM lossless compression was proposed,which has three embedded characters （resolution,region of interest,and fidelity）.The 2/6 reversible integer wavelet was selected to decompose DEM data.Every resolution of the transform coefficients was partitioned into many precincts according to the area.In each sub-band of each precinct,only in one pass,the bits of every bit-plane were run-length encoded with adaptive Golomb_Rice coding which is very simple and effective.The experiments show that：compared with JPEG2000,DFC＇s encoding and decoding time decrease 61.12% and 56.23% respectively,while the compression ratio decreases only 10.91%;compared with SPIHT,DFC＇s encoding and decoding time decrease 58.83% and 50.71% respectively,while the compression ratio decreases only 7.54%;compared with GZIP,DFC＇s compression ratio increases 74.05%;compared with n neighbors＇ prediction algorithm,DFC＇s compression ratio increases 5.83%.Thus,the DFC algorithm decreases the coding and decoding time largely while maintains favorable compression performance,and has excellent accuracy performance in every resolution data.     

基于小波变换的轨道摄动时间序列建模及仿真

卫星摄动分析是卫星定轨的关键。卫星摄动变化规律复杂,直接影响定轨精度和计算效率。在摄动力分类和轨道摄动偏差统计分析的基础上,给出了一种基于小波变换的卫星轨道摄动时间序列分析建模方法。研究了基于小波变换的卫星轨道摄动偏差特征提取方法,能够对轨道摄动偏差做出很好的预测和噪声平滑;采用时间序列分析方法,构造了摄动偏差残差的统计模型;建立了基于卫星轨道摄动偏差残差AR（2）平稳时间序列表示的稀疏参数化卫星摄动的精确模型,达到对卫星轨道进行有效预测的目的。     

正规表达式与恰当终结的标准Petri网

已知一个语言表达式或语言的集合,如何构造产生该语言的Pelri网模型是Petri网语言理论中的一个重要问题.为解决这个问题,引入一种称为恰当终结的标准Petri网模型.研究了恰当终结的标准Petri网语言(无ε-空标注)关于连接算"."、选择(并)运算" "、kleene闭包运算"·"、并行运算"//"的性质,证明了恰当终结的标准Petri网语言与正规语言的等价性,并给出了正规表达式到恰当终结的标准Petri网(带ε-空标注)的转换算法.作为对传统形式语言的有益补充,还给出了带并发算子的正规表达式到恰当终结的标准Petri网(带ε-空标注)的转换算法.     

基于边缘和颜色的视频文本图像分割方法

视频中的文本如果直接送入OCR软件,识别率较低,因为文本往往叠加在复杂背景中,所以需要先将文本从背景中分割出来。背景像素可能具有和文本像素相似的颜色,并且由于解压缩的影响,文本像素颜色分布可能具有渐变性,给分割带来一定的困难。针对这些问题,提出一种基于文本边缘和颜色特征的文本分割方法,该方法首先利用文本边缘的高频特性沿文本轮廓对图像的颜色分布进行采样;其次使用K-均值空间聚类方法从采样点集合得到图像分割的种子点和分割半径,从而分割文本图像得到不同的分割结果;最后,利用文本笔画的连通域特征挑选出正确的分割结果。实验表明,该方法较好的解决了视频文本和背景的分离问题,分割结果具有较高的OCR识别率。