基于方向小波变换的分层多描述图像编码

为了达到在不可靠网络中传输和自适应带宽的目标,提出了一种新的多描述图像编码。该方法采用不同的分层比例实现分层传输,将基本层传输给低带宽的客户端,而基本层和增强层传输给高带宽的客户端;采用多描述编码方法解决不稳定网络信道中传输的问题。在图像编码过程中,采用自适应的方向小波变换来消除图像相邻像素间的冗余信息以提高压缩效率。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上相对于传统的多描述图像编码可以得到更好的重建图像质量。     

基于格型矢量量化的小波零树图像编码方法

把格矢量量化与小波零树编码相结合,提出了一种小波矢量零树图像编码新方法,其性能优于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法和最成功的小波零树图像编码方法,而且其复杂度远低于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法。实验结果证实了方法的有效性。     

混合采样多描述图像编码初探

在通信中由于传输线路上的噪声,可能会造成传输信息的错误,使信息不能到达指定的端口;另外由于系统的复用或者网络繁忙时可能造成编码的丢失.因此数据的传输质量直接关系到图像能否有效地利用.本文是对图像编码描述方面进行了尝试,旨在探索图像在传输条件不利情况下,使图像恢复质量能够达到人们可接受的范围.     

混合采样多描述图像编码

分析了图像DCT高频系数与不同采样方式的多描述图像编码的关系,得出了二者之间存在相关性的结论.在此基础上,提出了根据DCT高频系数来选择局部采样方式的编码方法--混合采样多描述编码.主客观评测表明,相同码率下混合采样具有更好的单描述重建图像质量.     

一种方向提升小波变换和网格编码量化的图像编码算法

由于JPEG2000图像压缩标准不能有效表示图像边缘的缺陷,提出了一种结合方向提升小波变换和网格编码量化(TCQ)的图像编码算法.该算法先通过基于率失真优化的四叉树分割算法得到最优变换方向,再沿最优变换方向做方向提升小波变换,然后对得到的小波子带系数进行TCQ量化,最后将量化系数编码输出.实验结果表明,对所给定的测试图像,该算法比JPEG2000峰值信噪比最多提高了1.49 dB,比JPEG2000的结构相似度最多提高了3.98%,解码图像的主观视觉质量更好.     

LSF标量格型混合量化

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用格型矢量量化的优点,设计了一种适合LSF参数量化的标量格型混合量化器。该量化器对LSF参数的预测残差矢量的第一、二个参数进行标量量化,余下的参数则利用格型矢量量化,从而降低了搜索复杂度和码字存储单元,与G.729协议所使用的LSF量化技术相比,有一定的改进。     

基于码字特征的多模式多级矢量量化算法

为提高声码器中线谱频率参数多级矢量量化的性能,提出了一种根据码字特征进行分模式量化的算法。该算法首先根据下一级量化误差最小化的准则,通过训练得到本级代表模式信息的码字(码字数目为模式数目);然后统计与各个码字相对应的输入矢量占总矢量的比重,继而得到各模式码字所分化的码字个数;最后根据该分化方案训练得到本级所有码字并确定码字与模式的对应关系,从而进行分模式量化。测试结果表明:相比于根据本级码字索引平均进行模式分配的简单方案,该算法可以使平均谱失真(ASD)降低0.05 dB,而平均意见得分(MOS)提高0.02左右。     

基于多描述编码和小波变换的数字图像水印算法

为保证数字图像水印的鲁棒性、安全性以及嵌入容量,结合加密技术与图像压缩编码技术,提出了一种基于多描述编码和小波变换的加密数字水印技术.该技术采用密钥1对需要隐藏的水印图像进行多描述编码,并将编码转换为格雷码,然后将宿主图像色彩分量变换为差值图像,最后在频域内采用密钥2进行小波变换,以交互块跳频的方式完成水印信息的嵌入.理论分析和仿真实验均表明,这种数字水印技术有较大的嵌入容量,同时对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性,能够提高水印的安全性及抗剪裁攻击性能.     

塔形矢量量化图像编码技术的研究与实现

针对矢量量化图像编码技术中编码的复杂度随码矢的维数呈指数增长这一缺陷，本文提出了一种基于训练码矢塔形结构的快速算法。经实验证明，采用该方法可大大加快编码的速度，从而提高了编码的效率     

基于小波变换的图像矢量量化方法

从人眼视觉特性的角度研究基于小波变换的图像压缩算法。分析了图像经小波变换后得到的子带图像的视觉特性和统计特性，对传统的矢量量化算法给予改进，提出了一种基于小波变换，符合人眼视觉特性的矢量量化－Ｗａｌｓｈ－Ｈａｄａｍａｒｄ变换域下的矢量量化算法。     

基于整数平方量化阈值和索引表的小波图像编码算法

一般小波变换，零树编码优点很多，但对于能量集中性较差的整形小波变换就显得力不从心。因此对整形小波变换存在的这一特点结合零树编码的优点提出了一种新算法。第一，根据整形小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小；小波图像能量较一般小波差的特点，提出了利用整数平方作为量化阈值的整数平方算法，充分利用了整型小波变换；第二，提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

分散自适应控制耦合连续大系统的稳定性

针对线性连续时间耦合大系统的一种分散稳健间接自适应极点配置控制器，本文进行了详细的稳健性、收敛性和全局稳定性分析。给出了保证闭环系统ＢＩＢＯ稳定性充分条件，同时证明了该控制器对于各子系统间的弱耦合、有界恒值扰动和一类未建模动态误差具稳健性。     

矢量量化的等误差竞争学习算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法．该算法利用小渡变换后各子带间的相关性，合理构造矢量．采用最优矢量量化器设计原则．通过调整学习过程中各子区域的误差，使之趋于相等，改善总的期望误差，获得更接近全局最优的码书。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

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.     

嵌入式零树小波编码算法的优化研究

在研究Shapiro零树图像编码算法的基础上,从3种不同的角度提出了嵌入式零树编码算法的优化方案.结果表明,优化后的嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法效率高,易于实现,且编码与解码速度快,易于实时传输,可广泛应用于各种码率的传输.     

一种基于鲁棒矢量量化的信源-信道联合编码算法

信源-信道联合编码是数字通信中编码与传输的关键技术之一。在分析经典算法的基础上,结合语音编码中的声道参数,提出了采用似然比作为测度的信源-信道联合编码算法,同时通过多级分裂矢量量化进一步提高编码参数的量化精度。定点仿真结果表明,该算法的量化精度较传统方法性能提高了近41％,且可以在不增加额外比特开销的基础上进一步提高系统的鲁棒性。     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.