非线性小波变换及其在图像压缩上的应用

提出了一种基于非线性小波变换的图像压缩方法.使用非线性小波变换可以更高效地表示图像的边缘信息,并更能把图像的能量变换到低频子带上.仿真结果也表明,提出的方法在较高压缩比时比JPEG2000效果要好.     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用

小波提升格式是一种新的双正交小波构造方法,能够有效地减少小波变换的运行时间.嵌入式零树小波(EZW)编码算法利用小波变换后的数据分布特性,能够实现图像的渐进传输,是最有效的小波编码方法之一.由于EZW算法对低频数据和高频数据采用同样的方法进行编码,使得在压缩率较高的情况下低频数据损失较大.因而降低了复原图像的质量.EZW算法同时还不同程度地存在着空间和时间复杂度过高的问题.针对这两个问题,进行了3个方面的改进:首先,将低频数据调整到[0,255]之间后直接存储;其次,通过设置标记矩阵记录编码位置,以此取代主表和副表,并对每一个重要系数同时进行主扫描和副扫描;最后,对高频数据,将副扫描中重要系数的精度提高一个比特.将整数提升格式的小波变换算法和改进EZW编码相结合.并应用于一个实际的机械臂远程控制系统中,结果显示,新算法的实验结果与原系统中基于DCT图像压缩方法的结果相比,前者在恢复图像质量和运行时间上都显示出优越性.     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

小波变换在图像压缩中的应用

小波分析是当前应用数学和工程学科中的一个迅速发展的新领域,小波函数在空间域和频率域均有良好的局部性,小波分析是非冗余的,分解后的总数据量不大,小波分解后各分量是相互正交的,这些优点使的小波变换在图像压缩中应用能取得较好的效果。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。     

整数Haar小波变换及其在无失真图像压缩中的应用

本文首先讨论了整数Ｈａａｒ小波的构造方法,然后利用分块ＤＰＣＭ与整数Ｈａａｒ小波变换进行遥感图像的无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实难结果表明,该方法是一种有效的图像压缩方法。     

非线性小波变换及其应用

对线性小波变换和非线性小波变换进行了介绍,在此基础上重点分析了非线性小波变换的优点,最后对非线性小波变换的若干典型应用及应用中的问题进行了讨论.     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

Nonlinear Adaptive Wavelet Transform for Lossless Image Compression

The paper presents a class of nonlinear adaptive wavelet transforms for lossless image compression. In update step of the lifting the different operators are chosen by the local gradient of original image. A nonlinear morphological predictor follows the update adaptive lifting to result in fewer large wavelet coefficients near edges for reducing coding. The nonlinear adaptive wavelet transforms can also allow perfect reconstruction without any overhead cost. Experiment results are given to show lower entropy of the adaptive transformed images than those of the non-adaptive case and great applicable potentiality in lossless image compression.     

An approach to integer wavelet transform for medical image compression in PACS

We study an approach to integer wavelet transform for lossless compression of medical image in medical picture archiving and communication system (PACS). By lifting scheme a reversible integer wavelet transform is generated, which has the similar features with the corresponding biorthogonal wavelet transform. Experimental results of the method based on integer wavelet transform are given to show better performance and great applicable potentiality in medical image compression. Biography: Yang Yan (1964-), female, Lecturer. Research direction: image processing, wavelet analysis and its application     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解与重构过程．讨论了在Matlab语言环境下实现图像压缩的基本方法,并对小波变换用于图像压缩时小波基的选取所要考虑的因素进行了分析．从工程和实验两个方面较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用．实验结果表明：小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比,具有很高的使用价值．     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

一类整数小波变换的优化设计及其图像编码应用

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升.给出一种基于提升的参数化构造法,构造一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示.随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换.作为构造示例,构造了5种整数小波变换,它们的提升滤波器系数全为二进制分数(形如k/2n,k,n∈Z的数).实验表明,其中的两种变换与当前几种广为应用的整数小波变换相比,具有优异的有损和无损图像压缩性能.     

基于提升小波变换的医学图像压缩算法

详细分析小波提升框架算法(L ifting Schem e)的原理和实现步骤,比较了M allat算法和L ifting Schem e算法在运行速度上的差异.推导出JPEG 2000静态图像压缩标准所采用的Le Gall 5/3小波滤波器的提升格式,对Le Gall 5/3小波和CDF 9/7小波滤波器的提升格式应用于医学图像压缩编码进行了分析.本文给出的小波提升算法对JPEG2000静态图象压缩标准在医学影像存储与传输系统中的应用具有参考价值.     

三维小波零块编码算法在超光谱图像压缩中的应用

提出了1种三维集合分裂嵌入式零块编码(3D SPEZBC)的超光谱图像压缩算法。该算法首先采用三维二进小波变换,有效地去除超光谱图像的空间和谱间相关性,然后对于所生成的每个二维子带利用基于集合分裂的方法进行零块编码,最后再采用基于上下文的自适应算术编码来进一步提高编码性能。3D SPEZBC编码算法不但可以提供较好的率失真性能,而且相对于3D EZBC编码算法可以节省大量的存储空间。实验结果表明,3D SPEZBC算法在各比特率下编码性能均明显优于3D SPECK,3D SPIHT和JPEG2000算法。     

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.     

基于神经网络的小波变换矢量量化图像压缩

根据神经网络的特性，提出了一种基于小波变换的矢量量化图像数据压缩方法，基本思路是利用小 变换实现图像的多分辨率分解，用矢量量化（VQ）对分解后的图像进行编码，利用神经网络做矢量量化编码器，从而实现通过神经网络的鲁棒性来加强对某些非典型矢量的容错能力，结果表明，该方法提高了整个系统的性能，最终提高了重构图像的质量。