小波变换算法在视频处理系统中的应用

对一种新兴的高效活动图像压缩编码方法———小波变换算法做了介绍 ,并在此基础上介绍了一种适用的以小波变换算法为核心的视频压缩编 解码专用芯片———ADV6 11及其应用方法 .     

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。     

ADV612在交通监控4路视频光纤传输系统中的应用

在远程视频监控系统中，数字视频技术代替模拟视频技术已是大势所趋。而数字视频庞大的数据量一直是困扰多路数字视频传输的根本问题。视频压缩技术能够在保证图像质量的前提下有效地降低数字视频的数码率，从而根本解决多路传输问题。ADV612就是一种专用的视频压缩芯片，在论述了其基本原理后，介绍了其在4路视频光纤传输系统中的应用。     

基于小波变换的图像压缩并行算法研究

小波变换用于图像压缩就是把图像进行多分辨率分解,分解成不同空间、不同频率的子图像。图像经过小波变换后被分割成不同频带,低频子带采用DPCM（差分脉冲调制）方法进行无损压缩,保证图像主要信息不丢失,其他于带采用改进的SPIHT（多级树集合分裂算法）编码方法提高压缩比,这样为算法的并行实现提供了可能。实验证明图像压缩的并行处理可以获得较小的时间开销。     

基于小波压缩算法的境外实时视频传输系统

为解决在网络带宽较低环境下的视频监控及传输问题, 采用基于小波变换的高效率压缩方法, 传输D1/720P/1080P高清晰监控画面, 实现对赤道几内亚的吉林送变电国际公司工作环境的实时视频监控。该监控系统能按指定需求使用网络带宽, 具有循环记忆存储功能, 其小波编码技术具有自身独立编码解码规范和较高的安全性能和保密性, 可在200 Kbit/s下传输D1 20FPS的图像, 传输延时小于1 s, 相比国际通用标准H.264技术, 节约带宽小于60%。     

基于二维提升方案的可逆双正交小波变换在渐进性无损图像压缩中的应用

分析了一维(基于行、列分解和重构)提升方案的特点，从理论上指出了一维提升方案的不足之处，提出了二维(基于子带分解和重构)提升方案，并给出了CDF(1，3)双正交小波二维提升方案的具体形式，改进的提升方案弥补了一维提升方案的不足之处，不需作‘√2’因子和归一化处理，整个小波变换是可逆的、基于整数运算的、能量守恒的，减少了误差传递的机会，用该小波变换实现了快速的、渐进性的直至无损图像压缩。     

一种基于小波变换的图像压缩的应用

对信号进行准确的分析、编码、压缩、快速传递或存储、精确重构是当今信号处理的目的。在数字图像信号处理领域,小波分析以时域和频域联合表示信号的特征,使得它在图形、图像、通信、计算机视觉领域都有很好的应用。我们结合数字图像的频谱特性给出一种基于小波变换的图像压缩方法。     

基于小波变换的JPEG编码方法的探讨

小波变换是近几年在图象处理领域中新兴的一种变换方法，以性能优越而日益受到人们注意。本文通过实验方法探讨了小波变换与现有ＪＰＥＧ编码体系相结合的可能性，并与采用了其它编码方法的小波变换编码和ＪＰＥＧ编码进行了比较，对三种编码方法在图象压缩 效果及性能进行了评估。     

基于完全重构条件的双正交小波构造方法

提出了一种基于完全重构条件的双正交小波滤波器的通用构造方法,在确定滤波器长度和消失矩后,可通过求解方程组得到双正交小波的滤波器系数.该方法构造了应用于JPEG2000的5/3小波、CDF9/7小波以及非常适合于硬件实现的具有简单系数的9/7小波.     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

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。     

基于小波变换的无参考视频质量评价

无参考视频质量评价算法均是针对特定的失真类型,但一个失真视频中往往有多种失真类型存在,仅对某种特定的失真进行评价无法全面反映出视频质量;鉴于此,基于小波变换提出了一种能够对多种失真类型进行综合评价的图像质量评价算法;最后,通过亮度和运动估计帧加权的方式将上述方法扩展到视频质量评价中;实验证明了本方法具有较高的评价准确性。     

一种基于子波变换的图像编码方案

提出了一种基于子波变换的灰度图像数据压缩编码方案其基本思路是对子波分解后的最低分辨率亮度子图像采用ＪＰＥＧ编码，对各级边缘子图像进行阈值量化后采用行程编码。对５１２×５１２的Ｌｅｎａ灰度图像进行编码，在压缩比为５２时，峰值信噪比（Ｓ／Ｎ０ｐ为２９．２４５ｄＢ。并获得有较好视觉效果的重构图像。     

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。     

小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

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。     

基于小波变换的图像压缩研究进展

在分析小波变换理论的基础上，讨论了小波变换在图像压缩中的应用，介绍了当今一些主要研究成果，并展望了其未来发展方向。     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。