基于CL多小波变换的图像编码

图像的压缩编码是存储、处理和传输大容量的图像信息的基础,提高图像的压缩效率一直是人们不断追求的目标。对图像进行压缩编码,目前成熟的做法都是在变换域进行。在研究图像的多小波变换的基础上,提出了一种面向传输的图像编码方法:基于CL多小波变换的图像精细可分级编码。实验结果表明,该编码方法是对多小波应用于图像编码很有价值的研究。     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法，着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用，并展望了今后的研究方向。     

多小波变换零树图像编码方法研究

研究多小波变换零树图像编码的性能。在标量零树方面,通过对图象多小波系数的重新排列,提出了新的多小波系数树的定义,并由实验证明它比直接采用单小波零树的组织更为有效;在矢量零树方面,根据多小波变换处理的矢量信号这一特点,提出了矢量四叉树的数据结果,并从最优率失真意义上设计了矢量量化的多小波零树编码方案,结果表明,在该方案下,多小波比优选的9－7单小波具有更好的压缩性能。     

基于分形与小波变换的图像编码

给出基于分形与小波变换的图像编码方案 .探讨了图像编码中使用的小波基的性能 .采用快速PCC聚类算法 ,利用近距离自相关特性并设定匹配误差阈值 ,大大缩短分形编码时间 .     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法.编码时,通过插值正交多小波变换将原始图长像缩小,然后使用基本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像.实验结果表明,与直接使用分形编码方法相比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善.     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法－基于小波变换的混合图像编码方法。该算法综合了多种编码方法的优点。经实验表明：在高压缩比的情况下，本算法仍能获得满意的图像质量，优于目前已有的其它算法。     

小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

小波—LBG图像编码的研究

提出了一种新的基于相关系数,方差等统计参量的小波－ＬＢＧ编码算法。通过测量小波变换产生的各个子图像的熵,方差,最大值,最小值,平均值及各子图像内小波变不数间的相关性来确定各子图像应采取的编码策略。     

用小波变换加速分形图像编码

针对分形图像编码过程十分耗时的弱点,提出了一种结构小波变换性特来实现的快速分形编码算法,实验显示新算法有较好的加速效果。     

一种改进的基于小波的自适用图像编码方法

基于零树小波算法提出了一种新的图像编码方法——改进的自适应算术编码．将图像进行零树小波编码后的小波系数符号流采用改进的自适用算术编码方法进行二次编码．实验结果表明该算法编码效率高于传统的嵌入零树小波算法．     

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。     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。     

一种新的多小波零树图像编码方法

多小波变换兼有对称性、正交性、光滑性和有限支撑等信号处理中的十分重要的性质,特别适用于图像的压缩编码。本文采用能量集中率很高的多小波预处理方法,对多小波变换系数采用多门限逐级量化方法,提出了一种新的多小波零树图像编码方案,仿真试验表明该方法的优越性。     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。