小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码的方法研究的基础上,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点,提出了一种改进的零树编码方法,主要包括：对最低频子带系数单独编码;设立标志矩阵;以扫描单元为单位进行主表扫描;实验表明这种改进的零树编码方法,加快了编码速度,另外,该编码方法也能够产生嵌入式码流,支持多码率解码。     

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．     

分形图像压缩技术研究

分形图像压缩技术具有高压缩比、高信噪比和良好视觉效果等特点,已成为数字图像领域的研究热点,但由于需要人工干预、压缩时间长,一直没有取得广泛的应用。本文在分析分形图像压缩理论和压缩过程的基础上,采用分形技术与其它压缩技术相结合的方法,给出了一种小波变换和分形技术相结合的算法,利用小波变换后同方向多级子频带的相似性进行分形压缩,可以有效缩短压缩时间,提高自动化处理程度,很好解决了放大过程中的失真问题,取得良好压缩效果。     

基于多小波变换的分形水印算法

结合多小波变换和分形技术,提出并实现了一种新的盲水印算法.在对图像进行多小波变换后,选取其中频系数某个方向上的小波系数,对此方向上小波系数中的各个小波所对应的系数块分别进行分形编码,在分形编码时通过限定搜索域的方法来嵌入水印.实验结果表明,使用该方法嵌入的水印,相对其它同类水印算法,具有更强的鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率.     

基于整形小波变换的零树编码算法的改进

针对整形小波变换能量集中性较差的问题,提出了基于整数平方阈值的小波图像压缩算法.该算法用整数平方阚值代替传统零树编码中2的整数幂量化阈值;通过调整码字的表示方式,充分利用游程编码的优点,在提高压缩效率的同时,简化了编码与解码的过程;使零树编码在整形小波变换中得到高效应用.     

基于小波变换和分形技术的混合编码

提出了一种用于图像压缩的混合编码算法。该算法利用分形编码技术与 小波零树编码技术的互补性,针对分形编码十分耗时,小波编码压缩性欠佳的缺点,尝试将这两种不同的编码技术结合起来。混合算法具有比分形编码和小波编码更好的码率失真性能。     

基于分形和小波的混合图像压缩编码

从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊． 运用小波变换及ＤＣＴ变换下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到了较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应． 为此,提出了几种结合起来的综合方法,进一步提高了图像的质量,在压缩比和信噪比及匹配速度之间取得了良好的折衷．     

基于快速提升小波变换的图像压缩

提出了一种基于快速提升小波变换的图像压缩方法,并对EZW编码进行了改进。首先对图像作快速提升小波变换,然后根据小波系数的分布特点进行改进的EZW编码,试验结果表明,该方法在保证恢复图像质量良好的情况下可获得较高压缩比和压缩速率。     

用小波变换加速分形图像编码

针对分形图像编码过程十分耗时的弱点,提出了一种结构小波变换性特来实现的快速分形编码算法,实验显示新算法有较好的加速效果。     

基于小波变换的图像压缩算法

根据小波变换系数分布的特性,提出了小波变换的图像无损压缩算法、高保真压缩算法和大尺寸图像压缩的解决方案,提出了双正交小波变换的边界处理方法,解决了精确重建问题。     

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。     

基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用

小波提升格式是一种新的双正交小波构造方法,能够有效地减少小波变换的运行时间.嵌入式零树小波(EZW)编码算法利用小波变换后的数据分布特性,能够实现图像的渐进传输,是最有效的小波编码方法之一.由于EZW算法对低频数据和高频数据采用同样的方法进行编码,使得在压缩率较高的情况下低频数据损失较大.因而降低了复原图像的质量.EZW算法同时还不同程度地存在着空间和时间复杂度过高的问题.针对这两个问题,进行了3个方面的改进:首先,将低频数据调整到[0,255]之间后直接存储;其次,通过设置标记矩阵记录编码位置,以此取代主表和副表,并对每一个重要系数同时进行主扫描和副扫描;最后,对高频数据,将副扫描中重要系数的精度提高一个比特.将整数提升格式的小波变换算法和改进EZW编码相结合.并应用于一个实际的机械臂远程控制系统中,结果显示,新算法的实验结果与原系统中基于DCT图像压缩方法的结果相比,前者在恢复图像质量和运行时间上都显示出优越性.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

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。     

基于多小波变换的医学图像分形压缩方法研究

针对医学图像分析与压缩的特殊要求,将多小波变换和分形压缩理论引入到医学图像压缩中。首先对医学图像进行多小波变换,较好地保持了医学图像的边缘和细节信息,再采用分形压缩方法对图像进行压缩。实验表明,算法在保持一定医学图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,结合多小波变换的医学图像分形压缩方法在临床应用取得较好效果。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的灰度图像数据压缩方法,采用双正交小波对像进行分解,作分解后系数的矢量量化。使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书。这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量也有所提高。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一各基于小波变换的灰度图像数据压缩方法.采用双正交小波对图像进行分解,作分解后系数的矢量量化.使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书.这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量了有所提高.     

基于小波变换的分形数据压缩不变性

为了恢复在分形数据压缩过程中丢失的信息,从而获得分形数据压缩不变性,本文提出了一种基于小波变换技术估计和分析恢复数据参数的方法。该方法有效地解决了应用传统故障诊断方法对恢复数据进行分析时存在误差的问题,拓展了分形数据压缩技术的应用领域。