图象压缩技术的分析与评价

视频图象压缩是多媒体系统中的关键技术，其原理是通过消除视频信号中的冗余信息来减少信息量。文中首先分析了图象压缩的基本技术，其中包括空间冗余信息的压缩和时间冗余信息的压缩，并对这些压缩方法的理论依据和实用效果加以探讨。以此为基础，还重点分析了通过集成基本压缩技术而建立的以混合编码系统，特别针对现有的图象压缩国际标准如ＪＰＥＧ，ＭＰＥＧ和Ｈ．２６１等作了较为深入的探讨，对其系统结构，适用范围及有效性进行了比较和分析。     

DCT算术编码在图象压缩中的应用

针对图像的压缩处理,分析了传统熵编码和算术编码的不同,指出算术编码效果更优的特点,进一步分析了算术编码的问题,提出了一种新的编码方式DCT编码,并将新的DCT算术编码和传统算术编码压缩做了一些比较,采用MATLAB软件调用图像wbarb对这两种方法做了一个简单的比较,得出DCT算术编码可以节约时间,提高效率,也可以使传输中的错误冗余减少,既便于传输,亦可以改善效果,同时DCT算术编码方式应用于图像压缩编码领域,基本可以无失真地压缩图像的结论.最后对算术编码的未来发展前景进行了展望,在时间复杂度和空间复杂度上,可以进一步研究,找到冗余度更低的算术编码方法压缩图像.     

基于运动补偿的XYZ视频编码

针对运动较剧烈的图像序列,提出了一种基于运动补偿的图像编码方案：对原始图像序列进行运动估值及运动补偿后,沿运动轨迹进行３Ｄ－ＤＣＴ变换,最后将运动矢量及ＤＣＴ系数进行ＶＬＣ熵编码。实验结果表明,与传统ＸＹＺ编码方法相比,此方法在压缩效果及图像恢复质量方面都有明显提高。     

运动图象的三维子波变换压缩编码

本文提出一种基于边缘检测的三维子波变换运动图象压缩编码方法。该方法首先对图象序列进行三维子彼变换；然后对变换后的分解图采用在同一子波变换层中通过检测低频区来检测高频区的边缘，以及检测低频帧来检测高频帧的边缘运动矢量；最后只对检测到的有效边缘或边缘运动矢量进行编码，省略位图编码。实验结果表明，这种方法在不增加运算复杂程度的情况下，获得得了好的主观质量和高的压缩比。     

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

基于余弦变换的快速图象编码技术

图象处理技术在网络通讯和多媒体应用上具有举足轻重的地位,近年来许多新的理论和算法被提出来,其中最引人注目的是子波和分形理论及其相关的算法。本文在这些领域结合ＤＣＴ变换提出了新的图象编码算法,取得较好的效果。     

基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．     

基于小波变换的图象压缩编码分析与实现

本文分析了小波变换域的数据特点和编码特点，提出了采用小波芯片ADV612实时图象压缩编码的实现方法。     

一种适用于低码率图象压缩的运动估计算法

三步搜索法已经广泛地应用于低码率图象压缩中．由于三步搜索法第一步过于粗糙,容易陷入局部最小,对于那些小的运动矢量往往效果不太好,在此基础上提出了新三步搜索法,它在一定程度上弥补了三步搜索法的不足．针对低码率图象编码的特点,提出了一种新的运动估计算法,它具有与新三步搜索法相当的效果,速度上比新三步法和三步法有较大的提高．     

数字图象压缩编码原理

本文通过对编码压缩的分析,给出了数字图像压缩编码原理。首先,基于离散余弦变换给出了变换压缩编码;并给出了一种变长的哈夫曼编码。最后给出了4种可选的编码方法。     

基于DCT的图象压缩技术

图象压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图象的信息的一个过程。对于图象来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图象数据进行压缩，在同等的用心容量下．如果图象数据压缩后再传输，就可以传输更多的图象信息，也就可以增加通信的能力。变换编码是把图象中的各个像素从一种空间变换到另一种空间．然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。与其他编码。如：统计编码，预测编码相比具有高压缩比。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，是JPEG标准中认可的编码技术；优点：能用静态图象有较高的压缩比。正由于这种优越性。DCT得到广泛使用。     

基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法

随着全自动生物显微镜的应用越来越广泛,高分辨率显微图像数据量大的问题越来越突出.为了对高分辨率显微图像进行更有效地压缩,针对全自动生物显微镜下图像步进式移动的特点,提出了基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法、利用H.264的帧内编码、全局运动矢量估计及运动补偿对图像进行压缩.实验结果表明,在图像质量满足观察需要的情况下,高分辨率生物显微图像的压缩比可以达到600倍以上.     

基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现

文章介绍了基于DCT变换的JPEG图像压缩编码算法，并应用MATLAB影像处理工具箱的相关函数和命令，从两个不同的角度来实现对此算法的仿真。     

基于运动矢量的视频去抖动算法

采用新的几何分析方法建立了视频去抖动处理的数学模型,提出一种基于运动矢量的视频去抖动算法.采用新的快速M鲁棒估计法获得摄像机全局运动参数集;滤波该参数集滤除随机抖动带来的运动噪声.为了提高算法的可靠性,在全局运动估计之前对原始运动矢量进行了时空滤波;在运动校正阶段,引入了"重同步"机制防止差错累积.实验表明,该算法具有良好的去抖动效果,能够用于实时处理.     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

基于DCT的图像压缩算法及快速实现

分析了离散余弦变换（DCT）的基本原理和特点,给出了用DCT实现图像压缩的具体方法和步骤,并对DCT的快速实现提出了算法和硬件上的改进.仿真结果表明：基于DCT的图像压缩算法具有简单高效的特点,可以实现不同压缩比下的图像压缩.     

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     

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点,提出了对图像进行分级预处理,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外,给出了建立数据压缩字典的理论基础,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明,在提高压缩比的同时,运算时间也大大缩短     

基于DCT的图像压缩技术算法的改进

对JPEG图像压缩标准中的DCT变换和量化部分提出了改进意见.其中DCT变换部分采用查表法代替常规的DCT算法,从而大大提高了运算速度;量化部分用基于简单有效的“二重测试算法”的矢量量化取代了一般的欧氏距离矢量搜索算法,明显加快了码书的搜索速度.