SAR原始数据压缩的快速矢量量化器

回顾了矢量量化的各种快速算法,指出其在应用到SAR原始数据压缩中的局限性。为了将矢量量化应用到SAR原始数据实时压缩,提出一种基于查表的矢量量化器的设计方案,其中整合了其他的矢量量化算法。最后用各种快速算法以及BAQ算法进行了对实际数据压缩的实验比较,证明本算法在不降低量化速度的基础上,提高了原始数据量化信噪比。     

一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

带噪图像的小波零树压缩研究

小波零树编码是一种高效的图像压缩编码方法,是目前图像压缩领域中的研究热点.主要讨论在小波域的图像去噪问题,而且结合SPIHT算法讨论了如何将图像小波域的去噪与图像压缩编码结合起来,并进一步提出了各种小波零树算法在处理带噪图像时的顽健性问题.     

矢量量化实现面向图像的调色板设计

本文用基于神经网络的矢量量化方法实现面向图像的调色板设计。以均匀颜色空间的距离作失真测度，以矢量量化的码书设置颜色寄存的颜色值。实验证明，效果令人满意。     

混合神经网络矢量量化的设计与实现

本文设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法,利用Kohonen网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书,实现矢量量化,用三层BP网络完成码字的信道符号编码.该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量,速度快,效率高,适用于语音和图像数据压缩.     

矢量量化在SAR原始数据压缩中的应用

分析了SAR原始数据的特性 ,从而提出了采用矢量量化对SAR原始数据进行压缩的方法。介绍了矢量量化的特点、矢量量化的基本原理、实现方法以及算法的数据流程 ;通过实验结果说明 ,采用矢量量化对SAR原始数据进行压缩 ,可以取得很好的效果 ,同时对SAR原始图像不会带来太大的损失。将矢量量化的方法用于星载或机载SAR上 ,对采集的SAR原始数据进行压缩 ,可以大大减少星载或贡载SAR设备的存储空间 ,从而提高设备的利用率。     

基于混合学习矢量量化算法的遥感影像分类

在分析了Kohonen自组织特征映射网络(SOFM)和学习矢量量化(LVQ)算法的基础上,提出一种基于改进的SOFM算法和LVQ2算法的混合学习矢量量化(HLVQ)方法,并建立了基于HLVQ的遥感影像非监督和监督分类的一般模型。通过与传统的统计分类方法和LVQ2网络分类器比较,HLVQ分类器总的分类性能更好、识别率更高。     

矢量量化中Voronoi区域的有效确定

分析Ｇｅｒｓｈｏ提出的关于降低矢量量化中编码的计算复杂度两个算法,指出其适用的范围和不足,并进一步提出有效确定Ｖｏｒｏｎｏｉ区域的快速算法     

一种快速模拟退火矢量量化图像编码算法

模拟退火是解决全局优化问题的随机搜索技术,它在工程领域有着广泛应用。将模拟退火技术与LBG算法有机结合,通过对LBG算法中的空胞腔码书进行适当处理,并设置适当参数使LBG与模拟退火交替进行,提出了一种快速模拟退火矢量量化图像编码算法,以降低计算量和进一步提高码书性能。实验结果表明,算法具有对初始码书选取依赖性小、不容易陷入局部极小、收敛速度快等优点。与随机竞争学习矢量量化及进化模拟退火矢量量化算法相比,峰值信噪比改善超过0.6dB。     

图像矢量量化的等误差自组织特征映射算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法,算法利用小波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,使用改进的自组织特征映射算法生成码书。学习过程中,通过调整各子区域的误差,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。     

A Novel Coding Method Based on Fuzzy Vector Quantization for Noised Image

1. INTRoDUCTIONAs we all know the image compressing coding is under such an assumption that the data being processed hasnot been polluted by noise. However, images poisoned by white Gaussian noise are met in applications. Thewavelet transform (WT) can analyse the signal with multiresolution and decompose it to differellt scales andfrequencies. So if the high frequency subbands of its decomposition can be restrained, the noise will be removedremarkably. The vector quaniization (VQ) techn…     

分块三级及矢量量化图像编码

本文提出了一种新的称为分块三级及矢量量化图像压缩编码方法。该方法是以分块截断编码技术和矢量量化技术为基础的编码方法。对两幅512×512×8静态测试图像进行的计算机模拟实验表明:平均编码率低于0.91比特/像素,即图像数据压缩比大于8.8倍,而信噪比不低于37dB,复原图像的主观质量较好。     

基于改进矢量量化的SAR图像压缩算法

由于SAR图像像素之间相关性比较弱,考虑到矢量量化在信源弱相关的条件下,也能取得比较好的压缩效果,将矢量量化用于SAR图像压缩中。同时,针对SAR图像纹理丰富,容易受到斑点噪声影响的特点,改进算法将区域整体图像信息从量化空间中分离出来,而且删除了每次聚类后含有最少矢量的胞腔。该算法有效的减少了量化空间大小,使生成码字分布更加合理。实验结果表明,矢量量化对于SAR图像压缩是有效的,并且,改进算法提高了图像整体压缩效果,较好的保留了点线面目标,同时在斑点噪声抑制方面做出了有益的工作。     

基于小波变换的分形图像压缩编码方法

为了弥补分形编码在高压缩比时重建图像质量较差及匹配搜索量大的不足 ,基于小波图像的分形特征及系数的统计分布特性 ,定义了灰度变换和能量阈值系数 ,提出了基于小波变换的分形图像压缩编码方法 (FICC-WT)。对小波分解后的低频子图像进行灰度变换 ,然后进行自适应四叉树分割的分形编码 ;对差值图像及其它子图基于定义的能量系数进行自适应阈值取样的熵编码 ,并讨论了灰度变换参数对重建图像的影响。实验证明 ,所提方法减小了匹配探索量 ,而压缩比和峰值信噪比 (PSNR)有明显改善。     

基于分形及正交小波变换的眼底图像快速压缩新方法

本文提出了一种基于小波变换（ＷＴ）及分形的图像快速编码、解码新方法。编码时对图像进行２Ｄ正交ＷＴ及去噪处理；对ＬＬ１子带图像进行基于质心分类的快速分形图像编码。解码时对ＬＬ１子带图像进行基于收敛准则及单缓存的快速分形图像解码；２Ｄ－ＩＷＴ，以重构原图像。实验结果表明：与传统方法相比，本文方法具有提高信噪比、处理时间大大下降及压缩比显著提高的优点。     

小波变换域噪声图像压缩编码

提出一种对于受高斯白噪声污染的图像压缩编码方法。首先对图像进行离散小波变换 ,然后对其小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪 ,最后利用零树方法对其进行压缩编码。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能获取较高的图像压缩率 ,而且能较好地去除噪声。     

聚类分析在彩色图像量化中的应用

提出了一种基于模式识别技术的彩色图像量化的新算法—基于最小距离最大的快速统计聚类算法(FSCAMMD)。本算法克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,给出了最大频度与类内最小距离最大相结合的方法—初始值优选法。实验结果表明,本算法可较大幅度地减少图像量化后的总方差以及颜色失真度,量化效果优于SCA和其它一些聚类量化算法。     

Wavelet Transform and Image Processing

This paper presents systematically a method for image compression/decompression viawavelet transform.It consists of filter,quantization and Huffman coding etc..Different methodshave been compared.Finally,some suggestions for further studies are proposed.In fact,the paper isa summary of our recent research.