JPEG压缩下图像量化水印的鲁棒性估计

当嵌有水印的图像经受压缩时,水印检测可能出现错误。与通过各种仿真测试不同,提出以互信息为代价函数评测图像量化水印联合图像专家组（joint photographic experts group, JPEG）规范压缩下的鲁棒性,该方法以线性高斯模型近似JPEG压缩过程,推导了JPEG下的度量鲁棒性的互信息函数计算式,并仿真计算不同压缩因子对应的鲁棒性。实验中以分块离散余弦变换（discrete cosine transform, DCT)中频系数为量化载体进行水印嵌入和检测,结果表明当压缩因子变化时,互信息函数与实验误码率之间是匹配的,应用该方法可以评估和预测图像量化水印算法在JPEG压缩下的鲁棒性。     

四叉树分类的网格编码量化在SAR图像中的应用

综合了小波去相干斑噪声、四叉树分类、网格编码量化技术,提出了一种在小波域内对带噪SAR图像作网格编码量化的新方法。首先对小波域的SAR图像实施软阈值去噪声,然后根据小波图像中各子带系数的带间相关性对其进行四叉树分类,再对分类后的重要类小波系数应用网格编码量化形成有序的嵌入式比特流。该方法不仅利用了信号间的时间相关性,而且也较好地利用了信号变换域的相关性。并且在对SAR图像压缩的同时去除了噪声,取得了很好的效果。     

基于四叉树的灰度图像压缩方法

从灰度图像的局部统计特性出发 ,提出了基于四叉树的灰度图像压缩方法。该方法的基本思想是 ,如果当前原始子块的最大灰度差小于一给定阈值 ,则把当前原始子块视为一个整体子块 ;否则把当前原始子块一分为 4 ,得到 4个大小相等的更小的原始子块。该方法把原始图像分解为若干个整体子块 ,并采用有效的方式存储每个整体子块的位置、大小和灰度 ,从而达到压缩的目的。采用合理的平滑算法 ,有效地消除了解码图像中的方块效应。计算机仿真实验表明 ,该方法可以获得较高的压缩比和峰值信噪比 ,可以很好地保持原始图像中灰度变化较大的细节 ,可以方便地去除方块效应 ,具有较高的实用价值。     

基于FPGA的图像无损压缩算法的实现

JPEG LS是针对连续图像无损压缩的ISO/ITU标准,它是近年来JPEG对于图像无损压缩拟订的新标准。采用FPGA硬件实现该算法可以实时压缩各种大容量图片。介绍了JPEG LS中心算法LOCO I的基本编码原理,描述了其具体的编码流程。给出了基于可编程逻辑电路(FPGA)硬件实现图像无损压缩算法的设计与实现方法,该算法具有更高的压缩比。     

基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法

基于小波变换的JPEG2000是新一代静止图像压缩标准,具有很多优点。但是由于二维小波是一维小波的张量积,它只有有限的方向,因而不能较好地捕捉图像的方向信息。基于方向滤波的小波 contourlet变换(wavelet based contourlet transform, WBCT)可以弥补这个不足,它比小波变换能更稀疏地表示图像信息。把WBCT嵌入在JPEG2000框架中,并结合其性质,提出了基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法。实验结果表明,该算法在中低码率下可以更好地表现图像的轮廓和强纹理信息,在高码率下也能较好地编码图像的弱纹理信息。不管是参照客观质量评价方法,还是凭主观视觉感受,该算法的压缩性能均优于JPEG2000。     

基于稀疏分解的图像压缩

图像稀疏分解是一种新的图像分解方法,可以将图像分解为很简洁的近似表达形式。在图像稀疏分解的基础上,对分解出的数据进行压缩。通过对分解结果数据分布规律进行分析,提出了量化和编码的方案,期望在低比特率情况下,得到较好的解码图像质量。实验结果表明基于稀疏分解的图像压缩方法得到的解压图像有较好的主观图像质量。     

基于PSMSD的JPEG2000优化率控制算法

对优先扫描率分配算法进行分析,提出了一种基于比特平面优先扫描和最小斜率丢弃的JPEG2000压缩率控制算法,以解决优先扫描率分配对重建图像质量带来的影响。对所有编码通道根据比特平面优先级从高到低依次进行T1编码,达到目标码率后对所有码块进行率失真最小斜率丢弃算法来完成优化截取,从而进一步快速搜索最优码流截取点,有效地降低了T1编码器的冗余。实验结果表明,该算法有效减少了计算量和存储量,且获得了与标准算法基本相同的高压缩性能。     

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。     

结合改进的PCC算法与LBG算法的高效码书设计

针对传统LBG算法因依赖于初始码书的选取,从而容易陷入局部最小的问题,提出一种改进的基于PCC的LBG快速算法。它结合了非迭代算法的码书生成速度和迭代算法码书质量高的优点,使得整体算法的性能得到了很大的提高。实验表明,该整体算法具有收敛速度快、码书性能佳等优点,其PSNR比传统的LBG算法提高3.17 dB。     

基于图像内容和人眼视觉特性的JPEG压缩编码

静止图像压缩主要包括变换、量化和编码 ,其中量化对压缩的性能 (图质和压缩比 )起决定作用 ,它涉及质量因子和基本量化表的确定。从输入图像的统计特性出发 ,通过比特率控制算法 ,统计图像的活动性水平 ,选择适当的质量因子使码流文件大小不超过给定值。并根据人类视觉系统的特征 ,计算出更能反映人眼特性的基本量化表 ,将二者结合起来用在JPEG基本压缩系统中 ,使系统的整体性能在率失真理论的意义上得到优化。软件验证表明 ,采用此算法进行压缩 ,在保证码流文件大小的同时 ,解压图像的可视效果好     

基于小波分析和非线性PCA的图像压缩算法

提出一个基于小波分析和非线性PCA(nonlinear principal component analysis,NLPCA)的图像压缩算法,该算法通过对小波分解系数的能量大小对各个小波子图进行分类,然后用具有高强压缩能力的NLPCA对各类子图进行不同程度的压缩。其主要特点是在高压缩比条件下能达到很高的图像重构信噪比。实验结果表明该算法性能良好,在压缩比为93.1时其图像重构信噪比都能达到30以上。     

Fast encoding algorithm for vector quantization based on subvector L2-norm

A fast encoding algorithm based on the mean square error (MSE) distortion for vector quantization is introduced. The vector, which is effectively constructed with wavelet transform (WT) coefficients of images, can simplify the realization of the non-linear interpolated vector quantization (NLIVQ) technique and make the partial distance search (PDS) algorithm more efficient. Utilizing the relationship of vector L2-norm and its Euclidean distance, some conditions of eliminating unnecessary codewords are obtained. Further, using inequality constructed by the subvector L2-norm, more unnecessary codewords are eliminated. During the search process for code, mostly unlikely codewords can be rejected by the proposed algorithm combined with the non-linear interpolated vector quantization technique and the partial distance search technique. The experimental results show that the reduction of computation is outstanding in the encoding time and complexity against the full search method.     

利用图像自相似性进行编码的研究

遥感图像的平坦区域中存在大量冗余信息,探索更有效去除这些区域内冗余信息的方法对于提高图像编码效率有很大帮助。通过引入图像自相似性的概念进行研究,发现在图像的平坦区域中存在大量的自相似部分。从图像自相似性的角度出发,利用图像的局域自相似性对平坦区域进行编码以提高编码效率。在基于模式特征的遥感图像压缩算法中利用这种方法,针对一组典型遥感图像进行压缩,使高倍率压缩下恢复图像的PSNR平均提高0.1 dB左右。从不同图像的压缩结果来看,增加自相似的方法对于去除较平坦区域中的冗余信息相当有效。     

Fast encoding algorithm for vector quantization based on subvector L2-norm

A fast encoding algorithm based on the mean square error （MSE） distortion for vector quantization is introduced. The vector, which is effectively constructed with wavelet transform （WT） coefficients of images, can simplify the realization of the non-linear interpolated vector quantization （NLIVQ） technique and make the partial distance search （PDS） algorithm more efficient. Utilizing the relationship of vector L2-norm and its Euclidean distance, some conditions of eliminating unnecessary codewords are obtained. Further, using inequality constructed by the subvector L2-norm, more unnecessary codewords are eliminated. During the search process for code, mostly unlikely codewords can be rejected by the proposed algorithm combined with the non-linear interpolated vector quantization technique and the partial distance search technique. The experimental results show that the reduction of computation is outstanding in the encoding time and complexity against the full search method.     

高速实时图像压缩系统去条带效应的方法研究

在实时压缩高分辨率CCD相机产生的高数据率图像时,为保证实时性,必须采用分块图像数据,并且流水处理的工作方式。但在分块处理过程中,由于小波变换的边界扩展及系数量化等原因会产生较严重的边缘赝像效应。针对此问题,分析了其产生的原因并采用重叠处理部分图像数据的方法,很好地解决了此问题。实验显示此方法消耗的额外时间不多,满足实时处理的要求,并且极大地提高了重建图像的质量。     

实时动态图像压缩技术在弹上产品中的应用

在掌握MPEG4核心技术的基础上,引入完全自创的感兴趣区域内的单象素级运动目标跟踪算法及自适应码率伸缩控制技术,同时配合多媒体数据专业计算平台(BSP-15)进行硬件开发,以适应高速、高压缩率及高保真的要求,其技术成功的应用在某弹上产品的压缩设备中。对其软硬件设计进行了详细的描述,应用该技术后,此压缩设备能够把分辨率为640×480,高帧频(110 Hz)的电视图像通过1.5 Mbit/s的信道实时传输,压缩比达160∶1以上。     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

二次率失真优化截取的感兴趣区域编码

提出了一种基于优化截取內嵌码块编码(EBCOT)压缩技术感兴趣区域的编码,根据给定的感兴趣区域的最小峰值信噪比要求,利用率失真优化原理自动组织码流。与一般感兴趣区域编码方法不同的是该方法不对小波域的系数进行提升。解码器不需要知道该图像是否存在感兴趣区域或者具体位置,只要进行正常的解码即可。同样重要的是该算法保留了EBCOT的固有特性。实验结果表明,该算法能够获得很好的总体质量。     

基于双边组合拍卖的传感器管理算法

针对多平台飞机的传感器管理问题,提出了一种基于双边组合拍卖的传感器管理方法。该方法将经济学中的双边组合拍卖理论引入到传感器管理,把任务当作消费者、传感器作为生产者,以市场平衡为目的,利用双边组合拍卖对传感器资源的价格进行调整,利用多传感器序贯融合完成目标的跟踪,以总体“性价比”最优为目标函数,完成传感器任务的分配。仿真实验证明了算法的合理性和优越性。