离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换（DCT）与离散小波变换（DWT）图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换(DCT)与离散小波变换(DWT)图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

基于整型小波变换的SPIHT图象压缩算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPIHT(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPIHT图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPIHT图像编码。研究表明,比传统的小波变换更易于硬件实现。     

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。     

几种新型的图像编码技术

简要回顾了传统图像编码技术，重点对各种新型图像编码技术的发展现状及存在的 问题进行了讨论，认为基于小波变换的图像编码技术是极具潜力的一种图像编码技术。     

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 .     

正六边形离散余弦变换图像编码

本文介绍一种六边形离散余弦变换(HDCT)图像编码方法,并将该方法应用于图像编码,对不同图像分别以不同的子图大小及各种编码速率进行模拟实验,给出了实验结果,并作了详尽的分析。     

基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展

本中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,特别就目前小波图像编码与其它新兴图像编码方法相结合研究热的点作了初步探讨,最后展望小波图像压缩编码的发展前景.     

小波变换在图文电视视频解码中的应用

简单介绍了基于小波变换的图像编码原理,重点描述了小波变换在图文电视视频解码中的应用,给出了解码中的小波变换部分的MATLAB仿真。     

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。     

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。     

AC-3数字音频压缩中的变换编码算法

变换编码是音频压缩中的一个重要部分,文中叙述了AC-3数字音频压缩标准中的变换编码技术,包括改进离散余弦变换和反变换(MDCT和IMDCT)、时域混叠抵消与自适应窗选择,详细推导了用于MDCT和IMDCT的递归算法。     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

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。     

一种基于全相位双正交三次U变换的JPEG编码的新算法

U正交函数系有良好的数据逼近性能,而全相位数字滤波器具有零相位特性,文中把二者结合起来,构造出了基于三次U系统的全相位双正交U变换(APBUT3,All Phase Bi-orthogonal U Transform Based on 3-Degree U System),用APBUT3矩阵作为列率变换矩阵代替离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)对图像进行变换编码,提出了基于APBUT3的图像编码算法.由于APBUT3能有效地抑制图像的高频成分,编码时,可以用均匀的量化间隔对变换系数进行量化,也可以预处理变换矩阵代替编码的量化过程,简化了图像编码.该算法与DCT对比,当码率较大时,其编码效果与DCT基本相同;当码率较小时,用16×16的APBUT3编码的方块效应没有DCT明显,用均值滤波器对块边界像素进行平滑处理后,其方块效应可以基本消除.     

基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２减抽样后，变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一，经高通滤波后，过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点，提出了基于边缘的小波变换编码，当对３个高频带量化和编码时，充分利用低频带的边缘与３个高能滤波器过滤出的边缘之间对应关系，仅对边缘点的小波变换系数进行编码，无需记下边缘点的位置从而更有铲地对图像进行高倍压缩。     

一种小波分形混合图像编码算法

结合小波变换与分形编码技术,提出了一种基于小波变换的分形图像混合编码算法.通过实验比较,该算法在图像编码时间和压缩比方面均取得了良好的效果.     

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.     

一种新的快速离散余弦变换算法

提出一种快速的离散余弦变换（ＤＣＴ）算法。由于计算机中整数运算远快于浮点运算，所以ＤＣＴ算法采用整数运算，并且通过矩阵变换来减少乘加次数，提出了运算速度。本算法用于我们开发的ＪＰＥＧ图像编码算法上，取得了满意的效果。     

基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２ 减抽样后,变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一,经高通滤波后,过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点,提出了基于边缘的小波变换编码．当对３ 个高频带量化和编码时,充分利用低频带的边缘与３ 个高通滤波器过滤出的边缘之间对应关系,仅对边缘点的小波变换系数进行编码,无需记下边缘点的位置．从而更有效地对图像进行高倍压缩．