低比特率图像压缩技术的进展

本文回顾了近年来在低比特率图像压缩技术研究、开发及应用领域的简况．简要论述了低比特率经典方法和现代方法．最后就本课题组在基于图像特征压缩编码技术领域的研究工作和成果作了简单介绍，其对发展图像编码（尤其是低比特率图像通信）的新方法有积极意义．     

基于小波变换和SUSAN算子的灰度图像边缘检测算法

根据小波变换的多分辨率特性和SUSAN算子良好的抗噪和检测能力提出了一种灰度图像的边缘检测算法。首先对待检测的灰度图像进行小波多尺度分解,得到高低频信息;然后对高频细节信息进行SUSAN算子的处理得到图像的边缘信息。实验结果证明,该方法效果良好,具有很强的实用性。     

基于点特征匹配的SUSAN，Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法，包括特征提取和特征匹配2个步骤。在介绍保持结构的形态学方法——SUSAN算子和Harris算子原理的基础上，根据真实影像，就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较。编程实现SUSAN，Harris算子影像的点特征提取，基于匹配支持度的松弛匹配算法，从而获得研究实验数据。实验表明：这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势，且均具有操作简单、易于实现的特点。     

基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法,包括特征提取和特征匹配2个步骤.在介绍保持结构的形态学方法--SUSAN算子和Harris算子原理的基础上,根据真实影像,就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较.编程实现SUSAN,Harris算子影像的点特征提取,基于匹配支持度的松弛匹配算法,从而获得研究实验数据.实验表明这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势,且均具有操作简单、易于实现的特点.     

低比特率下篮球视频图像自适应监测技术

当前利用人工的方式对篮球视频图像进行监测时,存在图像采集效果不理想、所得图像噪声大及图像分类准确性低等问题,无法得到高效的监测结果。采用线阵摄像机、图像采集卡、摄像头、照明灯光结合的结构实现篮球视频图像的采集,其中的镜头型号为尼康Nikkor 28 m mf/2. 8D,固定焦距是28 mm,支持光圈自动调整,可以高效采集篮球视频图像;对所得图像进行线性灰度变换操作;并分别采用均值、中值与同态滤波,实现篮球视频图像的去噪;利用篮球图像运动轨迹骨架裁剪的方式,正确将图像进行连接,接着对篮球图像参数进行计算;利用三角网的构建方式——凸壳插值法,实现图像的特征提取,通过得到的三角网,获得图像结构散点,实现三角剖分,完成监测。实验结果表明,该方法不仅可以增强图像采集效果和分类精度,还能很好地控制图像中的噪声。     

基于SPIHT的ROI图像压缩编码新算法

ROI编码可以与图像压缩算法结合,解决通讯过程中的带宽瓶颈、存储空间有限等问题,并且可以在低比特率条件下,满足人们时重要图像信息实现高质量恢复的要求.提出了一种基于SPIHT的ROI图像编码的新算法,该算法在无需时感兴趣区域形状信息进行编码的情况下,实现了对感兴趣区域与背景区域重构图像质量的灵活调整.实验结果表明,与现...     

基于Sobel算子含噪低对比度图像的边缘检测方法

在分析噪声图像、低对比度图像的各种边缘检测方法及Sobel算子检测原理的基础上,提出了一种以Sobel算子为基础,应用直方图均衡化和二值化的改进算法.经实验证明,改进过的算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的优越性.     

基于复合边缘检测算子的焊缝边缘提取方法

根据对焊接过程中采集的图像特征分析,提出了一种基于复合边缘检测算子的焊缝边缘提取方法,即通过Sobel边缘检测算子对焊缝区域进行锁定,然后采用Canny边缘检测算子对焊缝的上下边缘进行精确定位.结果表明,该方法能够有效去除焊接过程中弧光等因素对焊缝提取结果的干扰,得到快速稳定的结果.     

基于一种新模糊增强算子的图像边缘检测算法

借鉴广义模糊集的特性,提出了一种新的模糊边缘检测算法:利用一个简单的隶属度函数将空域图像转换到[0,1]的普通模糊域;然后通过一个简单的增强算子先将其扩展到[-1,2];由于一般情况下物体域(物体内部区域)主要以高灰度为主,背景域(物体背景区域)主要以低灰度为主,而过渡域(物体边缘区域)则以高梯度为主,本算法目的是对图像进行边缘检测,先不对它进行转换或截断,而将其转换到图像准灰度域,相当于把图像的物体域和背景域放到了[0,255]的区域以外;然后采用"min"或"max"算子进行所谓的边缘提取,最后将提取的"边缘"数据进行截断处理,从而将图像数据转换到图像的空间域,即图像的灰度域。从边缘检测结果来看,本算法更适合于低对比度、含有较精细部分以及纹理丰富的图像检测,且耗时较小。     

基于Marr-Hildreth算子多尺度图像边缘检测

针对监控图像的不同边缘特征,图像噪声大小和对边缘检测不同的要求,利用Marr-Hildreth拉普拉斯边缘检测算子多尺度特征,使用不同尺度的Δ2G算子,对监控图像进行边缘检测.     

甚低码率视频信号压缩编码技术

针对电话线低码率传输的视频监控工业环境,基于 H.263 标准,提出了一种新的视频压缩编码方法,即在帧内编码 DCT 变换后的系数量化策略上,采用量化表的方法来替代视频图像帧内编码的常规处理方法,在帧间编码的预测算法上,采用了半像素精度运动估计和 PB-帧工作模式。通过 C 编程,对该算法进行了仿真分析。结果表明该算法不但提高了系统的运行速度;而且提高了图象压缩比。     

低位码率移动通信中的低复杂度小波图像编码(英文)

介绍一种新的具有低复杂度的可用于实时传输的图像编码器,它使用了一种基于局域方差分析的边缘保护方法来提高被压缩图像的可视性和可识别性.这样的分析和压缩方法是通过将图像划分为多个块处理来实现的,所开发的能使边界效应最小化的提升小波滤波器组,通过提升系数的量化实现定点运算,并用位移和相加来取代乘法运算以实现运算复杂度的最小化.同时提出一种改进的快速SPIHT算法,通过使用更多的位来对小波系数进行编码和节省传输分类过程所需的位数以提高压缩性能,这种算法在可变的位码率中可减少系数的相关性.实验结果显示,这种编码对于观察到的压缩图像和进行量化的性能测量,均取得良好效果,同时还能为无线传输提供具有信道误差的弹性功能,最后还使用了带有随机误差的仿真传输信道来对这种功能进行评估和比较.     

基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法

为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

基于H.263低码率视频帧间编码研究

依据 H.263建议的算法和编码方案,着重对半像素精度运动估计和 PB-帧工作模式进行了研究,经过 C 编程,对该算法进行仿真分析和验证表明:半像素精度运动估计和 PB-帧工作模式的引入,不仅改善了编码图像质量,而且.大大地提高图像压缩比。从而,促进了 PSTN 网络视频传输技术的发展。     

分数阶微分梯度算子在图像增强中的应用

利用分数阶微积分的定义,根据频率域的滤波基础,推导出分数阶微分梯度算子的频率域滤波器,并在实验中得以实现.实验结果表明,与其他的一些方法相比,这种滤波器对图像增强的效果更好.提出了使用分数阶微分和积分对图像进行综合处理的一种新方法,在增强图像细节的同时,能够有效地消除噪声.     

低速率语音编解码专用芯片的设计

为了满足可视电话系统对高质量,低成本语音编解码器的需要,采用数字信号处理器内核（ＤＳＰＣｏｒｅ）的方法,设计了符合ＩＴＵ－ＴＧ．７２３．１建议的５．３ｋｂｉｔ／ｓ和６．３ｋｂｉｔ／ｓ双速率语音编解码器专用芯片。针对Ｇ．７２３．１算法特点,进行算法优化,如变卷积运算为加／减运算,避开求余运算等,并对需要最大运算量的情况作了模拟,保证语音编解码器在最坏情况下也能正常工作。根据专用芯片的结构,设计了编解码器的流程和接口模块,用较少的运算量和较小的存储空间,实时实现了Ｇ．７２３．１建议及其附录Ａ的全部功能和选项,并通过了全套测试序列的检验,而且留出足够多的资源实现自适应回声抵消、调制解调等其它功能。     

基于模糊推理的边缘检测

针对传统基于边缘邻域的一阶或二阶导数的图像边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感的问题,提出了基于模糊推理的边缘检测算法.根据边缘点附近灰度分布的特征确定模糊规则,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测.实际图像处理结果表明,与传统算法相比较,新算法检测边缘效果明显.     

The boundary processing of wavelet based image compression

When an image, which is decomposed by bi-orthogonal wavelet bases, is reconstructed, some information will be lost at the four edges of the image. At the same time,artificial discontinuities will be introduced. We use a method called symmetric extension to solve the problem. We only consider the case of the two-band filter banks, and the results can be applied to M-band filter banks. There are only two types of symmetric extension in analysis phrase, namely the whole-sample symmetry (WS), the half-sample symmetry(HS), while there are four types of symmetric extension in synthesis phrase, namely the WS, HS, the whole-sample anti-symmetry (WA), and the half-sample anti-symmetry(HA) respectively. We can select the exact type according to the image length and the filter length, and we will show how to do these. The image can be perfectly reconstructed without any edge effects in this way. Finally, simulation results are reported.     

An Image Encryption Method Based on Bit Plane Hiding Technology

A novel image hiding method based on the correlation analysis of bit plane is described in this paper. Firstly, based on the correlation analysis, different bit plane of a secret image is hided in different bit plane of several different open images. And then a new hiding image is acquired by a nesting ＂Exclusive-OR＂ operation on those images obtained from the first step. At last, by employing image fusion technique, the final hiding result is achieved. The experimental result shows that the method proposed in this paper is effec rive.     

基于位运算的BMP图像加密算法研究

设计了两种基于位运算的BMP图像加密算法,序列密码加密算法和分组密码加密算法,并利用DELPHI编程实现了对BMP图像的加密操作.最后根据实验结果对两种算法进行了分析,并比较了它们的优缺点.