神经网络在图象压缩编码中的应用

讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法对图象元素分类压缩编码.计算机模拟实验表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比,应用这种技术的图象编码压缩比和译码图象质量都有明显的提高.     

基于双正交小波的快速矢量量化算法

提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法．该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量．同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化（ＮＬＩＶＱ）和渐进构造聚类（ＰＣＣ）,提高了矢量量化的速度和码书质量．实验结果证明,该算法在比特率为０．１７２ｂｐｐ的条件下仍能获得ＰＳＮＲ＞３４ｄＢ的高质量重构图象．研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提．     

小波域中的分形图象编码方法

研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域（传统发形编码在空间域进行）图象进行分形编码,解决了传统分形编码收敛条件苛刻,解码步数难以确定的问题;同时又提出了类似四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统发形压缩倍数难以控制的问题,并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷,最后对DCT,传统分形编码和新方法进行比较,哪现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在压缩比下更是如此。     

基于KLT／WT／WTVQ的三维多光谱数据压缩方法

提出了三维多谱图像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen-Leove变换（KLT）消除谱相关性,再应用小波变换（WT）对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用特殊矢量量化编码,叫作小波树矢量量化（WTVQ）编码对每个谱象数据进行压缩,获得较高的压缩性能。实验结果表明：KLT／WT／WTVQ压缩方法比KLT／JPEG和KLT／WT／FSVQ压缩方法在相同的PSNR条件下,CR提高20以上,整体压缩性能有较大的提高;在同样压缩比（CR）条件下,压缩速度提高3倍。     

分形压缩编码算法的改进

在分析总结分形理论的基础上，提出了一种将小波变换压缩编码与迭代函数系统（IFS）分形编码相结合的图象压缩方法，研究结果表明，与一般的分形图象编码方法相比，运算时间下降而压缩比提高。     

空间太阳望远镜中图象压缩单元软件设计

图象压缩单元是一个嵌入式系统，用软件算法在DSP系统上实现图象压缩，软件的开发采用混合语言编程，即图象压缩算法采用C语言编程，其它软件模块采用汇编语言编写。采用小波变换和零树编码的方法，达到了卫星要求的压缩比。     

小波变换与矢量量化编码

图象的小波变换具有空－频同时局域化的性质，矢量量化编码能获得较高的压缩率，我们对原始图象经三轮小波分解形成１０个子带，对最低低频分子的子带采用标量量化，而对其余子带采用矢量量化编码。通过编码后的数据，能够重建原图，实验结果证明了这种方法有较好的效果。     

用于PACS系统的医学图象量化编码的算法

图象压缩是PACS系统的重要研究部分。作者研究了二维图象小波分解后系数的统计分布与拉普斯分布有很好的一致性；同时，由于不同幅度的小波系数在图象重构中权重的不同，在系数压缩编码时对不同权重的系数采用不同的压缩精度。由此，作者提出了一种适用于PACS系统的图象量化编码算法，该算法以各小波子带图象小波系数的重要统计特征-样本标准差为量化阈值选择依据，精确编码图象重构中权重较大的系数，还利用了人眼的频率视觉特性。实验表明，本算法具有计算简单、不同编码精度时被量化系数可预见的特点，同时在保证图象质量的基础上可获得较高压缩比。     

利用二维小波变换和视觉模型进行图象压缩编码

根据小波变换理论,分析了图象经小波变换后的数据结构以及小波分量之间的相关性,利用这种相关特性,将小波变换与人眼视觉特征相结合,分别沿水平方向、竖直方向和对角线方向对小波变换系数进行量化,实现图象的压缩编码     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

基于小波变换的矢量量化编码方法

提出了一种基于小波变换的图像压编码方法，充分利用图像分解后得得小波系数与原始图像的关系、各个子图像象素之间的相准确性、各子图像方向上的相关性以及与人眼视觉特征（HVS）的关系，做到充分利用图像的统计冗余与视觉冗余，为了得到高的压缩比和好的图像质量，精确保留对图像质量影响大的系数，而对图像质量影响小的系数进行粗略量化。同时，在对小波系数的组织和编码上，也做到了具有普遍适用性，结果表明，此方法计算简单、计算量小，编解码时间少，在压缩比较高的情况下获得了较好的图像质量。     

小波图像压缩编码中小波基的选择技术研究

小波变换用于图像压缩时,小波基的一些性质对编码的效果有很大影响。分析了小波基的特性对图像编码的影响,提出了一种新的选择适合图像编码应用的双正交小波基的方法。研究了小波基评价标准,并通过实验,对图像压缩中小波基的选择问题作了探讨。     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

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.     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．     

小波与分形混合图像压缩编码

传统的分形图像编码方法,由于编码时间长,严重影响其广泛应用。提高分形图像压缩的编码速度是目前分形图像编码研究的重点。文章结合小波多尺度分析的特点,提出了基于方差的小波和分形混合编码算法。实验结果表明:本文的算法在重构图像的峰值信噪比(PSNR)略有下降的情况下,编码时间减少了98.67%和压缩比提高了4倍。     

神经网络-空间方向小波四叉树压缩编码

将空间方向小波四叉树编码与自组织特征映射神经网络相结合，提出了一种新的多尺度系数矢量量化压缩策略。首先通过小波分解得到三个方向的高频多尺度系数矢量，分别利用自组织特征映射神经网络对三个方向的多尺度系数矢量进行加权矢量量化压缩编码。仿真实验结果表明本文提出的算法是合理可行的。     

一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。     

图像数据压缩中的小波选择方法

在图像信号的传输过程中，为了降低比特率，必须进行图像数据压缩．数字图像中的一种重要技术是子带编码，在子带编码中最重要的是正交镜象滤波器组的选择，而紧支的正交规范小波与完全重建的正交镜象滤波器组相对应．笔者提出一种用于信号最佳逼近正交小波的选择方法，即选择满足一定条件的滤波器的方法，采用小波压缩编码方法，实现高效的图像数据压缩方法．     

A Compression Algorithm of Hyperspectral Remote Sensing Image Based on 3-D Wavelet-Fractal Coder

In this paper, the 3-D Wavelet-Fractal coder was used to compress the hyperspectral remote sensing image, which is a combination of 3-D improved set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) coding and 3-D fractal coding. Hyperspectral image date cube was first translated by 3-D wavelet and the 3-D fractal compression coding was applied to lowest frequency subband. The remaining coefficients of higher frequency snb-bands were encoding by 3-D improved SPIHT. We used the block set instead of the hierarchical trees to enhance SPIHT's flexibility. The classical eight kinds of affine transformations in 2-D fractal image compression were generalized to nineteen for the 3-D fractal image compression.The new compression method had been tested on MATLAB. The experiment results indicate that we can gain high compression ratios and the information loss is acceptable.