DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.     

基于整数小波变换和DPCM的图像编码

通过小波变换进行图像压缩 ,并在DPCM /DCT的基础上开发了一种DPCM ?WT编码算法系统 以目标驱动和数据流驱动为依据 ,提出一种DPCM /WT的新编码的算法系统 该算法系统在图像压缩比例、保真性、实时处理上都比DPCM /DCT更具有合理性     

基于整数小波变换和DPCM的混合图像编码

通过小波变换进行图像压缩,并在DPCM／DCT的基础上开发了一种DPCM？WT编码算法系统,以目标驱动和数据流驱动为依据,提出一种DPCM／WT的新编码的处系统。该算法系统在图像压缩比例、保真性、实时处理上都比DPCM／DCT更具有合理性。     

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.     

一种整数—整数小波变换

提出了一种产生整数－整数小波变换的方法。此方法可得到与信号或图像相匹配的满足最小均方误差准则的小波基,而且这种小波变换是可逆的双正交小波变换,此变换可用于无损或有损信号和图像压缩编码。     

基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

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。     

基于图像整数小波变换的盲数字水印嵌入算法

提出了一种新的在静态图像中嵌入盲水印的算法.通过调整图像3个高频小波变换域的系数,使之对某个整数取模后的余数符合一定的规律,从而表示水印信息.本算法是一种非线性的算法,其优点是可以嵌入的水印数据量大,从信息隐藏的角度,可达2 b it/p ixe l或更多,且对图像的篡改敏感.算法的思想具有通用性,可以结合其他的图像变换和量化方法,达到预定的要求.     

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-整小波变换的心电数据压缩算法

根据整－整小波变换理论提出了一种心电数据压缩算法,整－整映射的整数运算保证了算法的快速性。由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑,使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度。它不仅可完整保留ＱＲＳ,Ｐ,Ｔ,ＳＴ段等临床信息,而且可有效保留心室晚电位信息。     

基于整整小波变换的心电数据压缩算法

根据整整小波变换理论提出了一种心电（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ） 数据压缩算法,整 整映射的整数运算保证了算法的快速性．由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑,使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度．它不仅可完整保留ＱＲＳ、Ｐ、Ｔ、ＳＴ 段等临床信息,而且可有效保留心室晚电位信息．用ＭＩＴＢＩＨ 心律失常数据库对提出的压缩算法进行测试,结果表明平均压缩比为６－７ ,平均均方误差（ＰＲＤ） 为３ ．１ ％     

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。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。