基于小波的图像压缩处理

在简单介绍小波原理的基础上,通过实例依次介绍低频信息保留压缩法、小波阈值压缩法和小波包全局阈值压缩法。由这三类方法并得出的图像压缩结果,得出各自的优缺点。所有实验均在MATLAB上用编程完成。     

快速码字搜索算法在G.722.2中的应用

首先介绍了FS算法的原理,然后使用了一种将部分失真搜索算法与超立方体码字搜索算法相结合的快速码字搜索算法,并将其应用于G.722.2中.仿真结果表明:与FS算法相比较,PDS和HAS相结合的PDHAS码书搜索算法可显著降低码书搜索的计算复杂度,从而使语音趑编码时间得到显著降低,且语音编码质量没有显著下降;仿真实验验证本文使用的PDHAS快速码字搜索算法是一种实现矢量量化快速编码的有效方法,对降低码书搜索算法的复杂度、减少语音编码时间具有非常重要的应用价值.     

一种基于轮廓线条的二值图像压缩算法

提出了一种基于图像轮廓线条的二值图像压缩算法,探讨了针对基本轮廓线条从有损到无损可变的压缩方法.实验结果表明:本算法在直线,特别是斜线段压缩上有着明显优势.如若考虑有损压缩,基本线条的压缩比要好于JBIG,并为纹理图像中特征线条描述提供一种可行方法.     

基于对称分形的虹膜图像压缩算法

利用虹膜图像固有的对称特性,提出了基于对称性的快速分形虹膜图像特征区域的压缩算法;通过虹膜图像特征区域边缘的定位,确定对称轴,然后对于一值域图像块,与其匹配的定义域块被限定在其对称区域中,从而可减少定义域块的搜索范围,加快分形编码速度,最终达到加速虹膜图像压缩目的。     

基于广义RoI的遥感图像压缩

针对已有的基于RoI的图像压缩方法的不足，提出在初步分割出目标后，进一步在目标的语义方面进行改善，不仅保留对视觉有重要作用的边缘信息，而且基于图像的内容以及目标的语义，保留与目标相关的区域信息．并把这部分区域与已分割出的目标构成广义ROI，最后，对广义的ROI和背景分别用不同的压缩方法进行压缩．对广义ROI采用无损压缩以保留区域信息，对其余部分采用有损压缩以保留边缘信息．实验证明本文方法允许目标近无损分割，并能在不降低压缩比的前提下增强对重建目标的理解．     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。     

基于DCT和DWT的遥感图像压缩算法比较

由于遥感图像具有数据量大、分辨率高、覆盖范围广、纹理复杂、细节多、灰度变化大、目标小、空间相关性较差等特点,很难对其进行高比例压缩。因此遥感图像的及时显示、共享与数据传输问题,一直是遥感数据存储、处理与分析过程中存在的技术瓶颈。另一方面,在目前网络带宽有限的情况下,这也为GIS（地理信息系统）信息的实时动态应用造成了困难。因此,图像压缩在遥感数据存储、传输与共享等应用上有很重要的作用。探讨应用在遥感领域的DCT（JPEG）和DWT（JPEG2000,ECW,MRSID）算法,然后采用基于这些算法的技术工具比较压缩重建后图像的质量。最后,针对不同的遥感应用提出了一些建议。     

基于Contourlet变换的SAR图像压缩算法

针对小波变换不能充分表示图像的方向性信息,以及Contourlet变换过采样的问题,提出小波与Contourlet相结合的变换对SAR图像进行稀疏表示。分析了Contourlet变换系数的特点。采用固定阈值对小系数进行了剔除。最后结合游程编码对SAR图像进行压缩。实验表明,此方法较小波变换和Contourlet变换的SAR图像压缩方法有更好的效果。     

基于小波变换的JPEG2000图像压缩研究

在着重研究JPEG2000图像压缩系统基础上，分析了基于离散小波变换的压缩算法实现静止图像的压缩、编码、传输、存储等各种功能的机理；开发了JWlet实验软件，并采用Wlet软件对压缩图像进行了展示和评估，实验证明，基于小波变换的图像压缩系统具有渐进传输、感兴感区域编码，误差恢复等多种功能和很高的压缩效率。     

基于遗传算法的分形图像压缩方法

基于分形和分块迭代函数系统的特点,提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块匹配的遗传索算法,算法中应用于带分类的编码法、杂交位置概率和自适应的适应度函数。     

一种改进的基于无链表SPIHT的图像压缩算法

 SPIHT算法以其简单高效而著称,但由于LSP、LIP和LIS 3个链表的使用,内存需求量大,且需要动态分配或删除链表节点;另外,排序阶段存在的重复扫描也严重影响了算法的效率和性能,因此算法不易在硬件平台上实习,也不适用于低内存和实时应用场合。本文针对SPIHT算法的不足,提出了一种改进的无链表SPIHT算法。首先,在排序阶段加入对A类集合的分类判断,优化了码流输出,提高了压缩性能;其次,在存储重要信息时,算法以状态标识矩阵代替链表,既节约了内存开销也避免了内存的动态管理,最大输出位数和集合极值矩阵的使用则减少了扫描次数,提高了运行效率。     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

频率域自适应图像压缩算法的改进与研究

提出了一种基于3D-DCT变换的自适应彩色图像压缩算法。该算法主要采用部分块的3D-DCT变换并得到峰值信噪比,进而与给定的峰值信噪比进行比较,通过门限、量化、游程编码以及编码块大小的自适应的方法来达到给定的要求,并使用软件对部分算法进行了仿真,证明该算法在追求高压缩比的情况下也保证了较好的峰值信噪比。     

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.     

基于遗传算法的优化DCT 图像压缩方法

为打破传统DCT(Discrete Cosine Transform)变换矩阵统一的束缚, 从离散余弦变换DCT 的基本原理及特点出发, 针对图像信息对DCT 变换矩阵进行优化处理, 实现对图像的高效压缩。将图像进行DCT 压缩后重构并与原图像进行比较; 利用遗传算法求最优解使其均方误差最小以优化DCT 变换矩阵的系数; 以优化后的变换核对图像进行处理。实验结果表明, 对线性边缘、纹理特征图像小分块处理基于遗传优化DCT 的算法在种群个数为40 ~ 60、字符串长度为8、交叉概率为0. 7 ~ 0. 8、变异概率为0. 007 ~ 0. 008 时, 图像压缩效果达到最佳。     

一种非线性的分形图像压缩编码算法

针对经典的分形压缩编码字典相对较小这一不足之处,提出一个简单的非线性分形压缩算法,简化了Popeseu等提出的算法,用于解决压缩字典较小的问题·此外,还根据这个算法给出计算整数象素点灰度值的计算公式,可以快速地计算出整数点的灰度值·实验结果表明,这一新型的分形圆盘压缩算法简单可行,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像·和常规分形编码方法相比,该方法还具有较高的PSNR·     

基于局部变化率的无损图像压缩方法

介绍一种实现图像无损压缩的预测编码算法。该算法在预测阶段利用像素值的局部变化率来对预测模型进行自适应调整,在编码阶段采用误差反馈技术进一步降低误差图像的信息熵。对标准图像的仿真测试结果表明,该算法的性能明显优于国际标准化组织JPEG－LS提供的标准无损压缩算法。     

基于JPEG图像压缩算法的研究

介绍了基于DCT静态图像压缩编码标准产生的背景、算法以及所涉及的重要概念和关键技术,对一种新的DCT系数分层传输的方法进行了研究。     

对LZW算法的改进及其在图象无损压缩中的应用

由于以往对ＬＺＷ无损压缩算法的研究多是基于平稳遍历的信源这一假设,而实际的信源多为局部平稳,在此情况下,原ＬＺＷ算法存在的不足在很大程度上限制了其最终压缩比的提高．据此,提出了采用双串表自适应更新机制以取代原算法中的单一串表机制,能较好地适应一般信源的局部平稳性,实际的编码效率测试曲线显示出改进的算法较原算法在压缩比上有很大提高．在对四幅医学图象的无损压缩实验中,均取得了优于ＪＰＥＧ的压缩比．