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。     

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.     

超长十六进制整数到十进制整数的转换

本文利用数制转换原理，构造了超长十六进制整数到十进制整数变换的变换矩阵（Ｔ）１６１０；进一步利用整数的进位原理推出了超长十六进制整数到十进制整数间的码－码变换公式，利用本变换最大可得到４０位十进制整数。     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

整数小波变换与矢量量化相结合实现图像压缩

论述了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合的图像压缩.经仿真认为此方法可降低计算复杂度,实现快速小波变换,利用局部搜索法量化的速度高于全局搜索法,且可通过调整局部搜索范围调整恢复图像的质量,达到提高编码速度和恢复图像质量的目的。     

整数小波变换与矢量量化相结合实现图像压缩

论述了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合的图像压缩.经仿真认为此方法可降低计算复杂度,实现快速小波变换,利用局部搜索法量化的速度高于全局搜索法,且可通过调整局部搜索范围调整恢复图像的质量,达到提高编码速度和恢复图像质量的目的.     

基于整数小波变换的图像处理算法研究

为了以尽可能低的压缩比来得到更好的图像和视频来满足人的视觉系统、网络带宽以及各种不同类型的用户,采用小波变换的图像处理算法进行图像视频压缩.针对浮点数的小波系数,在进行图像编码时会产生精度误差,不能精确地重构图像的不足,提出一种改进方法,将提升算法应用于零树编码,实现了整数小波变换,既保持了原有的小波特性,又实现了小波快速算法,同时得到了比较好的压缩效果.     

基于整数平方量化阈值和索引表的小波图像编码算法

一般小波变换，零树编码优点很多，但对于能量集中性较差的整形小波变换就显得力不从心。因此对整形小波变换存在的这一特点结合零树编码的优点提出了一种新算法。第一，根据整形小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小；小波图像能量较一般小波差的特点，提出了利用整数平方作为量化阈值的整数平方算法，充分利用了整型小波变换；第二，提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。     

基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

整数Haar变换结合DPCM的无失真图像压缩

讨论了整数Ｈａａｒ 小波的构造方法,在此基础上提出了一种整数Ｈａａｒ 小波与ＤＰＣＭ 相结合的无失真图像编码方法,该方法运算速度快,硬件实现简单,与ＡＲＪ和ＪＰＥＧ 中使用的无失真编码方法相比,压缩比平均提高了１２ ％ 左右     

一种自适应整数小波提升算法

给出了一种新的自适应小波提升算法,对图像中的边缘点和均匀区域区别对待,而且整数变换不会产生舍入误差。这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用。     

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。     

一种AVS整数变换的快速算法

变换编码是许多图像、视频标准的基础,我国 AVS(Audio Video Coding Standard)视频标准采用了8×8的整数变换(IT,Integer Transform).为了提高 AVS 整数变换硬件实现的资源利用率,设计了一种高效的变换方案,提出基于流水线结构的-维整数变换快速算法,采用行列分解的方法进行二维整数变换,运算量大幅度减少,减小了硬件实现的复杂度,仿真分析表明该方法正确有效.     

应用整数小波变换的LZ77电力数据压缩算法

针对电力系统采样数据量大,传输、存储困难等问题,根据采样数据特点,整数小波变换理论以及LZ系列压缩算法,提出应用整数小波变换的LZ77电力数据压缩算法.该算法针对电力系统数据周期性的特点,选择合适的小波基,依据其多分辨率分析特性,将电力数据信号变换到小波域,使信号分解为低频分量和高频分量.对具有重要价值的低频信息使用LZ77压缩算法进行无损压缩,对高频分量进行阈值量化处理.通过仿真测试,获得了10.76%的压缩比和2.078%的重构误差,证实该算法是一种有效的实时数据压缩方法.     

基于整数小波零嵌入的多类数字水印算法

;基于整数小波变换和SPIHT搜索小波零树理论,提出一种整数小波零嵌入的多类数字水印算法:将用于版权保护的鲁棒水印进行零嵌入,再将用于数据完整性认证的脆弱水印分别嵌入到小波域不同方向的细节子代中.通过对含水印图像的攻击实验表明,该算法兼具鲁棒性和脆弱敏感性,且篡改定位较精确,水印检测时不需要原始图像的参与,是一种有效的数字图像水印方案.     

整数Haar变换结合DPCM的无失真图像压缩

讨论了整数Ｈａａｒ小波的构造方法,在此基础上提出了一种整数Ｈａａｒ小叔与ＤＰＣＭ相结合的无失真图像编码方法,该方法运算速度快、硬件实现简单,与ＡＲＪ和ＪＰＥＧ中使用的无失真编三方法相比,压强比平均提高了１２％左右。     

整数小波变换不可见数字水印算法的研究与实现

数字水印技术是通过将水印图像嵌入原始图像来实现信息的隐藏。基于整数小波变换的数字水印算法更好的兼顾了水印的鲁棒性和不可见性的要求。DSP由于其本身具有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器等资源,其技术已广泛地应用图像处理领域。在本文中我们首先研究了基于整数小波变换的不可见数字水印算法,完成了C语言的实现并结合TMS320C5410介绍了该算法在DSP中的实现方法。     

一种基于整数小波变换的脆弱水印技术

该文提出了一种用于图像鉴定的脆弱水印方法。该方法利用小波变换提取图像的特征信息，采用Hash函数加密生成数字摘要作为脆弱水印，给出了整数小波域基于平移窗的多比特水印的非线性嵌入方案，并实现了脱离原图的高概率水印检测方法。实验结果表明这是一种行之有效的图像鉴定方法。     

基于整数小波的无损数据隐藏

介绍两种基于整数小波的无损数据隐藏方法,分别称为扩谱方法及压缩扩展方法.这两种方法均把数据嵌入到图像整数小波变换后的高频子带系数中;为防止小波反变换时图像灰度溢出问题,直方图调整技术被使用.实验结果表明,两种方法均达到甚至超过当前无损数据隐藏领域最好水平.     

基于整数小波的无损数据隐藏

介绍两种基于整数小波的无损数据隐藏方法，分别称为扩谱方法及压缩扩展方法。这两种方法均把数据嵌入到图像整数小波变换后的高频子带系数中；为防止小波反变换时图像灰度溢出问题，直方图调整技术被使用。实验结果表明，两种方法均达到甚至超过当前无损数据隐藏领域最好水平。