一种整数—整数小波变换

提出了一种产生整数－整数小波变换的方法。此方法可得到与信号或图像相匹配的满足最小均方误差准则的小波基,而且这种小波变换是可逆的双正交小波变换,此变换可用于无损或有损信号和图像压缩编码。     

基于小波包的SPHIT算法在无损图像压缩中的应用

在无损图像压缩中,对于那些富含细节、纹理和边缘的图像中,重要信息大量集中在中、高频部分,而基于小波变换的压缩方法只对低频信息进行多次分解。针对这个问题本文提出基于小波包的SPHIT算法对图像进行无损压缩。对图像先经过整数（5,3）小波变换后,再对小波系数进行SPIHT编码,该方法运算速度快,硬件实现简单,实验结果表明,与其他的无损压缩方法相比,压缩比均有提高,是一种有效的无损图像压缩方法。     

基于整型小波变换的SPIHT图象压缩算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPIHT(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPIHT图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPIHT图像编码。研究表明,比传统的小波变换更易于硬件实现。     

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IWT和HVS的彩色图像数字水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。提出了一种基于整数小波变换(IWT:Integer Wavelet Transform)和人类视觉系统(HVS:Human Visual System)特性的彩色图像数字水印算法。本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数中。实验证明,该算法对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

图像压缩建议标准中的变换

研究了一种新的可用于无损图像压缩的小波变换,该变换是空间数据系统咨询委员会(CCSDS)图像压缩建议标准中采用的一种近似"9/7"整数离散小波变换。全文以典型的Cameraman图像为例,示出了各级变换后的图像,最后给出了去相关性和变换后各层子图像能量分布的理论公式,把文中研究的变换与JPEG2000中无损图像压缩的缺省滤波器"5/3"整数小波从这两个角度做比较,给出比较结果,得出了近似"9/7"整数离散小波是一种性能较好的变换方式的结论。     

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换（IWT）的雷达信号实时无损压缩算法，雷达回波信号是一个非平稳的随机过程，首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解，将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分；对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码，最后一次阈值为分割阈值；对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型（context-based model)算术编码压缩，并比较不同上下文模型对压缩效果的影响，实验结果表明，该算法具有实时性和易于并行实现的特点。     

基于小波变换的无损编码算法研究

本文提出了一种基于小波变换的编码算法。该算法具有较高的压缩比，能够实现有损或无损压缩，能够提供分辨率可分级性，而且保持了原来的嵌入式零树编码所具有的优点。与整数小波变换结合恰当，所需的存储空间小，运算速度快。     

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。     

基于小波变换的医学图像插值研究

提出了一种基于小波变换的高频预测方法,能有效地结合多小波实现任意整数倍的图像超分辨率.实验结果表明新的基于小波分析的图像插值方法能够有效地保持图像的边缘特征,达到更好的视觉效果.     

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.     

基于整数小波变换的彩色图像数字水印算法

基于整数小波变换的彩色图像数字水印嵌入和提取算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印图像预处理后嵌入到彩色图像的Y分量的整数小波系数中,保证了水印的稳健性和不可觉察性.实验结果证明本算法实现的水印具有抗一般信号处理(如图像压缩、剪切等)能力,理论分析和实验结果证明了本算法的有效性和可行性.     

A Novel Digital Audio Watermarking Scheme in the Wavelet Domain

We present a novel quantization-based digital audio watermarking scheme in wavelet domain. By quantizing a host audio‘s wavelet coefficients (Integer Lifting Wavelet Transform ) and utilizing the characteristics of human auditory system ( HAS), the gray image is embedded using our watermarking method. Experimental results show that the proposed watermarking scheme is inaudible and robust against various signal processing such as noising adding, lossy compression, low pass filtering, re-sampling, and re-quantifying.     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

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.     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

用于图像压缩的小波系数的上下文模型

结合GlicBawls编码方法的线性预测思想和CALIC编码方法通过量化减少上下文个数的思想，提出了一种新的用于图像压缩的小波系数的上下文模型。它通过量化当前系数的线性预测值形成上下文，进行自适应的算术编码。实验结果表明，利用这种模型获得的无损压缩比高于无损的SPIHT和用于JPEG2000的无损的EBCOT。另外，这种模型充分利用了小波变换的多分辨率性质，能以渐近分辨率(progressive resolution)方式压缩图片，并且它获得的原图片的各个比例尺(scale)的小图片的压缩比也高于EBCOT。