基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

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。     

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%。     

基于小波包的SPHIT算法在无损图像压缩中的应用

在无损图像压缩中,对于那些富含细节、纹理和边缘的图像中,重要信息大量集中在中、高频部分,而基于小波变换的压缩方法只对低频信息进行多次分解。针对这个问题本文提出基于小波包的SPHIT算法对图像进行无损压缩。对图像先经过整数（5,3）小波变换后,再对小波系数进行SPIHT编码,该方法运算速度快,硬件实现简单,实验结果表明,与其他的无损压缩方法相比,压缩比均有提高,是一种有效的无损图像压缩方法。     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法.该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码.该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率.     

低比特率Bandelet域图像压缩编码算法研究

Bandelet变换是一种优秀的多尺度几何分析工具,其不仅具有良好的方向性和各向异性,而且能够自适应跟踪图像的几何正则方向.以第二代Bandelet变换为基础,结合Bandelet变换系数分布特性,通过建立最小四叉树、确定最佳量化阈值、构造Bandelet系数自适应扫描方式等措施,提出了一种新的Bandelet变换域图像编码方案.该图像压缩编码方案首先对原始图像进行二维Bandelet变换,并对最低频子带小波系数进行DPCM编码;然后构造最小四叉树并进行四叉树编码,同时进行最佳几何流编码;最后结合最佳量化阈值确定、高频子带自适应扫描等措施,对Bandelet系数进行均匀量化编码.实验结果表明,提出的Bandelet变换域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、Peyré等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性.     

基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

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．     

SAR imagery coding based on blocking high frequency energy matching

A new fractal image compression algorithm based on high frequency energy (HFE) partitioning andmatched domain block searching is presented to code synthetic aperture radar (SAR) imagery. In the hybridcoding algorithm, the original SAR image is decomposed to low frequency components and high frequencycomponents by wavelet transform (WT). Then the coder uses HFE of block to partition and searchthe matched domain block for each range block to code the low frequency components. For the high frequencycompone...     

基于自适应比特分配的SAR复图像频域压缩算法

研究合成孔径雷达(SAR)复图像数据的虚实部压缩算法,针对SAR复图像数据的统计特性,提出一种自适应比特分配的改进算法。首先在频域对SAR复图像数据进行自适应加权预处理,然后由香农率失真定理结合拉格朗日乘子法,推导了基于方差的块自适应虚实部最优比特分配公式,给出了整个压缩算法的流程图。根据流程图进行了多次压缩实验,并分析了算法的压缩性能。最后将改进算法与传统算法进行比较,验证了改进算法具有更优的幅度保持和相位保持的特点。     

用于JPEG2000图像认证的可逆水印算法

提出了一种适应渐近传输及有损到无损压缩等特性的JPEG2000图像认证算法. 在JPEG2000编码过程中,根据实际应用中指定的图像最低压缩码率,在量化后的小波系数位平面中确定各个低频子带的水印嵌入位平面,然后在各低频子带中生成和嵌入认证信息,在高频子带中用可逆水印的方式嵌入恢复信息. 当图像最终传输码率不低于最低认证码率时,可以提取图像的认证信息检测图像是否遭到篡改;当所有编码数据完全传输时,可以提取恢复信息将图像恢复到原始状态.     

Texture preserving denoising method combining total variation and wavelet shrinkage

In this paper,we propose a new image denoising method that combines total variation(TV) method and wavelet shrinkage. In our method,a noisy image is decomposed into subbands of LL,LH,HL,and HH in wavelet domain. LL subband contains the low frequency coefficients along with less noise,which can be easily eliminated using TV-based method. More edges and other detailed information like textures are contained in the other three subbands,and we propose a shrinkage method based on the local variance to extract th...     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

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.     

一种基于零树小波的图像比率可分级编码方法的研究

Shapiro的EZW算法具有可产生嵌入式码流、可精确控制压缩比等特点，倍受人们的关注，然而该算法还有一些不足，如在进行零树编码时，对未被包括进零树的“零值”，需要将其编成“弧立零”码，试验表明这部分编码通常占有高的代价，往往会影响到编码效率，在分析了EZW编码过程和码流的基础上，提出一种阶梯型量化和零树小波相结合的图像比率可分级性编码方法，首先对图像小波分解的较低级子带的变换系数采取一种阶梯型量化，然后对整体小波系数采用零树编码，并利用逐次逼近量化方法获得潜和式码流，以实现比率的可分级解码，它在一定程度上克服了EZW算法的不足，提高了PSNR值，试验结果验证了方法的有效性。