一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法。先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码。舍弃最新频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码。实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果。     

一种基于小波变换的混合图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法，将图像作多次小波分解后，对高频系数进行适当量化以减少其符号数，然后对量化后的系数作Ｈｕｆｆｍａｎ编码及ＲＬＥ编码，实验证明这是一种比较有效的编码方法，消除了方块效应，且该算法可得到不同的质量等级的比特率，适合网络图像传输。     

一种基于小波变换的混合图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法．将图像作多次小波分解后，对高频系数进行适当量化以减少其符号数，然后对量化后的系数作Huffman编码及RLE编码．实验证明这是一种比较有效的编码方法，消除了方块效应，且该算法可得到不同的质量等级和比特率，适合网络图像传输．     

关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果－－小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题。     

小波图像压缩EZW编码算法研究

随着基于多媒体的网络应用的不断发展和视频应用的增加,图像压缩在最近几年引起了广泛的研究兴趣。嵌入式零树小波编码(EZW)不仅具有高的压缩比,还能实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。因此奠定了它在图象编码中的地位。分析了其算法原理,探讨了嵌入式图象编码的研究方向。     

基于DCT和RLE的灰度图像压缩方法

离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性,图像信号的主要能量都集中在离散余弦变换后的低频部分,而图像高频部分的系数经常为零.为了滤除图像信号中各种相关性而存在的冗余信息,针对灰度图像提出了基于离散余弦变换和游程编码的压缩方法.该方法对给定的灰度图像进行离散余弦变换分块转换,并对转换后的高频部分进行域值量化,滤除高频分量,然后进行游程编码,实现灰度图像的压缩.最后在VisualC++6.0开发环境下对方法进行实验,仿真实验表明,在量化域值选取恰当时,可达到较好的压缩效果.     

基于EZW图像压缩算法改进的可行性研究

在嵌入式零树小波编码(EZW)算法的基础上,为实现快速高质量数字图像压缩性能,探讨消除树间系数节点冗余以进一步实现压缩的可能性,并给出避免多次重复后代子孙系数节点扫描的改进策略.首先,根据EZW算法中全局阈值提取的重要系数在各子带的分布特性,给出一个各子带重要系数的自适应阈值序列.然后,依据归一化能量序列熵值进一步压缩各子带的重要系数,以实现消除小波树的树间冗余.最后,采用小波树逆编码完成对图像数据的编码输出.     

采用离散小波变换和游程长度编码的图像压缩与恢复

为研究图像的压缩与恢复技术,提出了采用离散小波变换和游程长度编码实现图像的压缩与恢复．首先将原图进行3层离散小波分解,然后对分解后的子图分别采用游程长度编码实现图像压缩,最后进行游程长度解码和离散小波反变换实现图像恢复．通过对4张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法具有较高的压缩率和较小的压缩误差,尤其适合于邻度像素灰度值相关性高的图像．     

图像压缩编码技术及其国际标准

作者在本文论述了现存的图像压缩编码技术，并将其方法分为两大类，即经典压缩编码方法和现代压缩编码方法，分析其优缺点，并着重论述现代编码方法和图像压缩编码的国际标准。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

一种适于遥感图像的图像压缩算法

提出一种适于遥感图像的压缩算法,将小波分解后的系数按照零树的方法排列为树状集合,再将树状集合排列为集合树块,为提高数据压缩效率,将集合树块划分成若干比特平面,利用分辨率之间的相似性和相邻系数之间的相关性进行比特平面编码;树块之间独立进行编码,以提高系统抗误码能力．对算法进行了系统仿真,结果表明,本算法压缩效率优于SPIHT压缩算法,且编码算法更简单,系统硬件易实现．     

一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码方法研究的基础上 ,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点 ,提出了一种改进的零树编码方法 .主要包括 :对最低频子带系数单独编码 ;设立标志矩阵 ;以扫描单元为单位进行主表扫描 ;实验表明这种改进的零树编码方法 ,加快了编码速度 .另外 ,该编码方法也能够产生嵌入式码流 ,支持多码率解码     

一种新的静止图像编码算法

针对ＪＰＥＧ基本系统存在的问题，提出了一种新的静止图像压缩编码算法：ＷＨ－ＪＰＥＧ，该算法具有如下优点，能较了地去掉方块效应，压缩比较ＪＰＥＧ基本系统高，对层数的控制可满足多种图像业务的要求。     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

基于小波压缩算法的境外实时视频传输系统

为解决在网络带宽较低环境下的视频监控及传输问题, 采用基于小波变换的高效率压缩方法, 传输D1/720P/1080P高清晰监控画面, 实现对赤道几内亚的吉林送变电国际公司工作环境的实时视频监控。该监控系统能按指定需求使用网络带宽, 具有循环记忆存储功能, 其小波编码技术具有自身独立编码解码规范和较高的安全性能和保密性, 可在200 Kbit/s下传输D1 20FPS的图像, 传输延时小于1 s, 相比国际通用标准H.264技术, 节约带宽小于60%。     

基于小波变换及四元树矢量量化的图象数据压缩算法

小波变换在时域和频域具有良好的局部化性能,因而在图象压缩编码中得到广泛应用.矢量量化则因为其压缩比大,原理和算法相对简单,成为图象压缩的又一重要方法.采用小波变换与四元树矢量量化相结合对二维图象进行编码.结果表明,该方法可以获得较高的压缩比及PSNR.     

一种新的在图像压缩中的适度分层阈值法

从图像本身的统计特性出发,利用小波包对图像进行多层分解,提出适度分层阈值法,并将适度分层阈值法与分层阈值法对相同的图像进行对比实验.结果是,适度分层阈值法有效克服了DCT在图像压缩中存在的"方块效应",并且比分层阈值法对图像进行压缩更能达到较好的压缩效果.     

一种基于小波变换的图像压缩编码方法

在分组霍夫曼编码的基础上提出了一种更有效的编码方法,即自适应分组霍夫曼编码方法．采用自适应分组霍夫曼编码方法及小波变换相结合对图像数据进行压缩．与基于小波变换的霍夫曼编码方法相比,压缩比大大提高,而计算复杂度只是略有增加实验证明这是一种具有良好性能和计算量较少的静止图像压缩编码方案。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。