基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

一种嵌入式小波零树的图像分割编码算法

针对极低码率下图像的压缩问题，基于嵌入式小波零树编码（EZW）方法的基础上提出了一种改进的新算法。该方法对于带系数先进行四叉树图像分割预处理，随后再对均匀图像块进行EZW编码。这种改进的编码算法使得大量非重要系数集中成图像块表示，可更有效地降低码率。经过实验证明，由此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好，与嵌入式小波零树算法相比，峰值信噪比（PSNR）在相同码率的情况下有较大的提高。     

基于视觉特性的零树小波图像编码算法的改进

在深入研究尺度小波变换和嵌入式零树小波图像编码(Embeded Zerotree Wavelet-EZW)算法的基础上，探讨了一种改进的零树小波图像编码算法。本文对最低频图像采用差值脉冲预测编码(differential pulse code modulation-DPCM)量化编码，而对高频子图采用基于视觉特性的零树编码。通过实验，该算法既能保持原有零树算法良好的压缩品质，而且也改善了图像的视觉质量。     

基于小波与嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩方法

为了提高高分辨率锈蚀图像的传输效率和处理速度,设计了一种基于小波和嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩方法.首先,将原始锈蚀图像的RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间,并对Y、Cb、Cr三通道分量进行小波分解,得到对应的小波系数;其次,结合对比敏感度函数对不同子带的小波系数进行加权处理,利用嵌入式零树算法对小波系数进行量化和编码得到码流;最后,对码流依次进行解码、反量化和逆变换,得到Y、Cb、Cr颜色空间的重构图像,并将其还原至RGB颜色空间,得到压缩后的图像.实验结果表明,本文算法与传统压缩算法相比,能有效降低图像的储存空间,减少细节丢失,保证了压缩后的图像质量,在压缩比和图像质量上都有较大提高,更适用于工业领域锈蚀图像的压缩.     

嵌入式图像编码的高效性与实现

研究嵌入式图像编码的效率,指出实际图像在小波基上分解时,可知大的分解系数量化值相对于小的系数量化值位置的先验信息,从而实现嵌入编码的高效性,研究了小波编码与零树编码的实现,将嵌入小波编码的重要性图存放在零树中,并用四叉树结构表示,实验与分析表明,在0．25比特／像素的情形下就能获得视觉质量高的图像,比JPEG编码结果要好;小波嵌入编码的计算峰值信噪比曲线与理论估计的符合良好。     

多小波变换零树图像编码方法研究

研究多小波变换零树图像编码的性能。在标量零树方面,通过对图象多小波系数的重新排列,提出了新的多小波系数树的定义,并由实验证明它比直接采用单小波零树的组织更为有效;在矢量零树方面,根据多小波变换处理的矢量信号这一特点,提出了矢量四叉树的数据结果,并从最优率失真意义上设计了矢量量化的多小波零树编码方案,结果表明,在该方案下,多小波比优选的9－7单小波具有更好的压缩性能。     

一种嵌入式小波零树的图像分割编码算法

针对极低码率下图像的压缩问题,基于嵌入式小波零树编码(EZW)方法的基础上提出了一种改进的新算法。该方法对子带系数先进行四叉树图像分割预处理,随后再对均匀图像块进行EZW编码。这种改进的编码算法使得大量非重要系数集中成图像块表示,可更有效地降低码率。经过实验证明,由此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,与嵌入式小波零树算法相比,峰值信噪比(PSNR)在相同码率的情况下有较大的提高。     

基于小波变换和零树编码的医学图象压缩

对数字图象进行压缩可以提高存储和传输的效率 .利用图象本身的相关性 ,目前已经有多种压缩方法 ,如无损压缩的ｌｚｗ算法和有损压缩的ｊｐｅｇ算法 .而医学图象除了本身的相关性外还具有两个特性 :(1)很多非压缩的图象数据是以每象素 16ｂｉｔｓ的方式存储 ,而其中实际有效的数据通常是 8～ 12ｂｉｔｓ.通过压缩可以去掉冗余部分 .(2 )医学图象的某些区域 (非敏感区 )是边框、说明、标尺及背景部分 ,对这些区域可以进行高压缩比的压缩 .医学图象一般采用无损压缩 ,但无损压缩的压缩比较小 ,通常为 1.5～ 3倍 .在低速网传输医学图象 ,往往导…     

一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码的方法研究的基础上,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点,提出了一种改进的零树编码方法,主要包括：对最低频子带系数单独编码;设立标志矩阵;以扫描单元为单位进行主表扫描;实验表明这种改进的零树编码方法,加快了编码速度,另外,该编码方法也能够产生嵌入式码流,支持多码率解码。     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以EZW编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（FEZW）算法。实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW算法。     

图像压缩的小波系数模型

通过对3种经典的小波系数模型(EZW模型，SPIHT模型，EBCOT模型)进行仿真实验，表明SPIHT的压缩性能优于EZW(平均高0．6dB)，而EBCOT的压缩性能又优于SPIHT(平均高0．5dB)，再通过对3种模型的分析，明确了3种模型性能差异的根源在于对于带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性的不同利用。最后，综合上述3种模型的优点，充分利用于带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性，提出了一种新型小波系数模型。实验表明该模型在压缩比方面优于上述3种模型。     

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。     

基于小波图像编码中的边界延拓方法分析

当利用小波对二维图像信号进行变换时,会遇到因为图像信号是有限的问题而必须进行边界延拓。分析了各边界延拓方法的利弊和选择方法。给出将高、低频信号组织在一起进行研究的方法,举出几种不论信号长度为奇数还是偶数．都能在系数不扩充的情况下精确重构的例子。并予以证明。     

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.     

图像小波包子带编码

本文提出了一种基于小波包分解的图像压缩编码方法 ,根据子带变换系数的统计特性结合人眼的视觉特性对小波包分解的子带有选择的进行量化编码 ,形成不同压缩码率和图像质量等级 ,便于网络视频服务中不同用户对不同的图像质量的要求     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。     

基于离散小波分形的图像压缩编码

应用小波嵌入式零树编码技术 ,并将其与分形编码技术相结合 ,实现了对小尺寸图像 (12 8× 12 8× 8bits)的有效压缩 .在较好的图像主观质量与峰值信噪比的前提下 ,获得了压缩比较高且无分块效应的重建的小尺寸图像 .     

小波图像压缩编码中小波基的选择技术研究

小波变换用于图像压缩时,小波基的一些性质对编码的效果有很大影响。分析了小波基的特性对图像编码的影响,提出了一种新的选择适合图像编码应用的双正交小波基的方法。研究了小波基评价标准,并通过实验,对图像压缩中小波基的选择问题作了探讨。