基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法。先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码。舍弃最新频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码。实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果。     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。     

一种用哈达玛矩阵进行置乱变换的盲水印算法

文章提出了一种用哈达玛矩阵对水印进行置乱变换的盲水印算法,首先利用哈达玛矩阵的正交性对水印图像进行预处理,然后根据原图像分块离散余弦变换(DCT)后频率分量的特点,在中频部分嵌入水印。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,能够抵御JPEG压缩、高斯模糊、均值滤波、椒盐噪声的攻击,具有较好的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入算法。     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

采用离散小波变换和游程长度编码的图像压缩与恢复

为研究图像的压缩与恢复技术,提出了采用离散小波变换和游程长度编码实现图像的压缩与恢复．首先将原图进行3层离散小波分解,然后对分解后的子图分别采用游程长度编码实现图像压缩,最后进行游程长度解码和离散小波反变换实现图像恢复．通过对4张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法具有较高的压缩率和较小的压缩误差,尤其适合于邻度像素灰度值相关性高的图像．     

一种基于DWT和DFT的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数字图像水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、gauss噪音有较强的鲁棒性.     

基于压缩感知的图像重构GUI系统

本文利用MATLAB平台设计了基于压缩感知的图像重构GUI系统,针对不同的变换基、测量矩阵、重构算法对图像的压缩采样及重构进行了比较和讨论,其中变换基包括小波变换基和离散余弦变换基;测量矩阵包括随机矩阵如高斯矩阵和贝努利矩阵,以及确定矩阵如哈达玛矩阵和托普利兹矩阵;重构算法包括正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法.并通过峰值信噪比PSNR衡量了图像重构的性能.该GUI系统能够为基于压缩感知的图像重构提供直观的实现平台.     

JPEG图像压缩编码算法的仿真实现

介绍了基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,采用MATLAB对标准灰度图像进行仿真,并对同一幅Lena图像做不同的压缩.实验结果表明,在很大的压缩范围内,在不同的压缩比和编码比特率下,重建图像的PSNR都在34 db 以上.