基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法.该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中,然后依据小波图像的能量聚类特性,采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码.试验结果表明,该算法要优于零树小波图像压缩编码算法.     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法。该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中，然后依据小波图像的能量聚类特性，采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码。试验结果表明，该算法要优于零树小波图像压缩编码算法。     

遥感图像统计特性与压缩算法性能关系分析

根据图像小波分解系数的统计特性,建立遥感图像与普通图像的统计特性模型．通过数据压缩比与视觉门限相互关系分析,研究视觉无失真条件下遥感图像数据最大极限压缩比．SPIHT算法的图像压缩仿真实验表明了最大极限压缩理论的正确性和有效性．     

基于近似消息传递的小波域图像压缩感知

针对现有的基于近似消息传递的图像压缩感知算法需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究基于近似消息传递的小波域图像压缩感知算法。为了克服逐列观测、逐列重构的传统变换域压缩感知方案隔断图像列与列之间相关性的缺点,提出了一种基于图像行列相关性的小波域压缩观测方案。进而,基于近似消息传递设计了一种适用于在稀疏度未知的情况下重建小波系数的压缩感知重构算法,结合图像小波系数的结构化稀疏特性与近似消息传递,实现了小波域图像压缩感知重构。实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的基于图像行列相关性与近似消息传递的小波域图像压缩感知算法具有更高的重建图像质量与更快的图像重建速度。     

基于能量分布的小波图像压缩方法研究

图像经过小波变换后,其能量聚集性、子带之间的相似性以及多分辨分析的特点使得小波图像压缩获得了很多的优势。如何有效地利用小波分解系数更好地表示图像信息是提高图像压缩性能的关键。本文从能量分布的角度讨论了基于小波变换后图像能量分布的特点,提出了两种根据系数能量的分布选择系数的压缩方法,通过试验和其它方法进行对比,按分解等级归类小波子带的压缩方法可提供更高效的压缩性能。     

基于二维Logistic混沌映射的DWT数字水印算法

研究了一种基于二维Logistic混沌映射的离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）数字水印算法。该算法提出了一种利用二维Logistic混沌映射打乱原始图像像素点位置的置乱加密方法,用这种加密方法对水印图像做预处理操作,对原始载体图像做三级小波分解,在第三级小波分解后的水平高频和垂直高频子带中绝对值较大的系数中嵌入水印信息,把改变的系数和原小波系数重构后再做逆小波变换,即可获得含水印图像。水印的提取过程就是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法不仅有很好的透明性,而且对噪声攻击、JPEG压缩攻击和剪切攻击有很好的鲁棒性,并且提取出的水印有较高的安全性。     

基于二维小波变换的图像压缩新算法

为了实现快速、高质量的图像传输,用尽可能少的小波系数高质量地表征图像,提出了一种基于二维小波变换的图像压缩算法.首先将图像进行二维小波分解,得到各子带的一系列小波系数;其次保留图像低频子带的所有小波系数;然后根据归一化能量序列熵准则提取其他各层子带重要系数,即在某一门限下剩余系数熵值与剩余系数最大熵值比值较大(0.9左...     

一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法

基于小波变换的图像压缩算法在比特率较低时会出现重构图像边缘模糊现象．在充分考虑高频子带小波系数的分布特性对保存边缘、纹理等信息的影响之后，提出了一种新的基于势函数模糊聚类的方法来解决重构图像边缘模糊问题，实验结果显示：这种方法能较好地保存图像边缘和纹理信息，有效地减少边缘模糊现象和改善重构图像的主观质量．     

一种高精度的自适应码率控制图像压缩算法

针对非完全嵌入编码的图像压缩算法难以实现精确的码率控制问题,提出了一种结合码率预测和压缩后率失真优化的高精度自适应码率控制的图像压缩(HTJ2K-RPRD)算法。首先,根据二维离散小波变换高频子带数据的高斯分布特性,计算量化前高频子带数据的信息熵得到最小平均比特数,用最小平均比特数来估计量化编码后高频子带数据的码率预测值;接着,采用与JPEG2000标准压缩质量相当但复杂度比其低的HTJ2K标准进行图像压缩,根据HTJ2K标准中清理通道的编码特点,粗略计算二维离散小波变换低频子带数据在码流中嵌入的平均比特数,用嵌入的平均比特数来估计编码后低频子带数据的码率预测值;然后,统计所有编码后子带数据的码率预测值来估计基础截断位平面;最后,从基础截断位平面编码产生多个编码通道,对产生的编码通道进行率失真优化以实现自适应码率控制的图像压缩。实验结果表明：HTJ2K-RPRD算法在自适应码率控制的情况下可实现带宽受限压缩系统的定码率压缩,且复杂度更低;在不同位深和像素大小的图像上的压缩码率控制精度可达99.997%。     

基于小波压缩和混沌置乱的图像处理算法

提出一种图像压缩和加密相结合处理方法.利用小波变换的多分辨率特性,对灰度图像进行小波分解,得到低频近似分量和三个方向的细节分量;根据人眼视觉特性,对细节部分系数矩阵进行阈值调制,实现对图像的压缩;利用混沌系统伪随机、遍历性等特性,对集中了原图大部分能量的低频近似系数矩阵进行混沌置乱,实现对图像的加密;用阈值调制后的细节系数矩阵和置乱后的低频加密矩阵进行小波反变换,得到最终的图像.仿真结果表明,此算法在压缩和加密的结合处理上,表现出良好的性能.     

二维小波在图像压缩方面的应用

讨论了二维小波分解和重构两种算法.给出了两种算法的比较和Matlab实现过程.结果证明,只保留原始图像中低频信息的压缩方法是一种简单的压缩方法,不需要经过其他处理即可获得较好的压缩效果.运用小波树进行图像压缩时,通常在给定小波基函数条件下,阈值越大,系数为零的数目就越多,重构图像文件压缩率也越高,重构的图像失真程度亦随之增大.     

合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法

针对目前合成孔径雷达(SAR)图像压缩感知重构算法没有充分利用小波系数相关性的缺点,提出了一种综合利用尺度间衰减性和尺度内方向能量聚集性的SAR图像贝叶斯压缩感知重构算法(DLWT-TDC)。首先采用方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,然后在3个高频子带中分别使用3×5、5×3、5×5邻域设计了具有方向和空间局部自适应的先验概率分布模型,最后利用马尔科夫链蒙特卡罗采样的贝叶斯推理恢复出图像的小波系数,进而得到重构图像。实验结果表明,DLWT-TDC算法在采样率为50%～90%下可以提高图像的重构性能,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,在90%高采样率下的重构性能可提高3dB左右。     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

基于小波和神经网络的图像压缩方法

针对图像压缩中压缩率与图像质量的折衷问题。综合利用小波变换和神经网络各自的优点,采用小波和神经网络的方法进行图像压缩．该算法先对图像进行小波分解,保留低频系数,然后将高频系数输入训练的网络进行矢量量化编码达到压缩的目的．最后根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像．     

基于小波理论的图像压缩算法

运用小波变换的多分辨特点,研究了基于小波的图像压缩技术.利用人眼特性(HVS),提出了分块压缩算法.该算法利用小波系数子带的相关性,从而在同样的平均码率下,获得了主观感觉较好的重构图像,也就是说在同样的主观条件上得到更大的压缩比.另外利用工具软件MATLAB对算法进行了实施,结果证明了该算法的有效性.     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

基于小波阈值和字典学习的合成孔径雷达图像压缩

在小波域对合成孔径雷达(SAR)图像进行双重稀疏处理的基础上,提出一种基于小波阈值和字典学习的SAR图像压缩方法.利用SAR图像的统计分布特性,结合空间树结构对小波域的小波系数进行阈值化处理,利用递归最小二乘字典学习算法(RLS-DLA)将小波系数表示为字典稀疏,以在增大字典稀疏度的同时抑制斑噪声,并提高图像的重构效果.结果表明:在低比特率条件下,所提出方法比经典压缩方法的精度更高.     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.