子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

一种新二维离散余弦变换快速算法

利用三角函数公式提出了一种将Ｎ×ＮＤＣＴ分解为Ｎ个１－ＤＤＣＴ的新的快速算法－ＤＤＣＴ算法，给出了８×８ＤＤＣＴ的算法流程图，并与其它２－ＤＤＣＴ快速算法在计算量及计算结构上进行了比较，计算机仿真结果表明，ＤＤＣＴ算法的计算精度明显高于行－列法。     

采用格形矢量量化的小波图象编码方法

研究了以格形矢量量化方法进行小波图象的压缩编码。以两种经典的格形矢量量化算法乘积码塔形矢量量化（ＰＣＰＶＱ）和分块均匀格点矢量量化为例，分析了两种算法中非均匀矢量格点的分布与输入信号源的概率密度分布函数的关系，指出在保持矢量格点具有规则分布的前提下，格点分布难以与不规则的输入矢量概率分布实现良好的匹配。提出了一种均匀格点分布与熵编码相结合的矢量量化图象编码方法，该方法与以上两种算法对信号源输入矢量的概率分布具有更灵活的适应能力。给出了该算法和ＰＣＰＶＱ的实验结果的比较。     

基于余弦变换的快速图象编码技术

图象处理技术在网络通讯和多媒体应用上具有举足轻重的地位,近年来许多新的理论和算法被提出来,其中最引人注目的是子波和分形理论及其相关的算法。本文在这些领域结合ＤＣＴ变换提出了新的图象编码算法,取得较好的效果。     

一种新的综合编码方案

提出一种新的综合编码方法：①图象编码预处理．在没有改变复杂性的情况下，使结果有明显改进．②在编码过程中，为了提高离散余弦变换（ＤＣＴ）系数量化后的编码效率，提出４叉树与模板匹配混合去零的方法．③对图象子块引入Ｈｉｌｂｅｒｔ排序，使脉冲调制方法的使用更有效．将这些改进方法结合形成新的图象编码算法，取得了理想的压缩比     

有限长二维子波变换的算法结构

子带编码是图象信号压缩的一种有效方法。在子带编码系统中，利用子波变换的良好的时间（空间）和频率域局部化特性将图象信号分割成子带信号，可以改善压缩效率。从一维有限长子波变换的算法结构出发，利用矩阵Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积的性质推导了一种用于图象压缩的二维有限长离散子波变换的算法结构，并且给出了设计快速子波变换算法的方法     

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。     

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。     

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。     

基于神经网络分类的自适应图象编码

介绍一种对图象特征系数进行分类的自适应图象压缩编码算法。利用子图象ＤＣＴ系数间的相关性，使用神经网络的方法对ＤＣＴ系数矩阵进行分类对具有相近频率分布的变换系数矩阵进行聚类，使得各频率分量的方差减小，并提出了自适应的比特分配算法。实验表明在相同的压缩比情况下，该图象编码算法较其他方法有明显的提高。     

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.     

并行自适应码流(P-AoB)图像编码算法

分析了三个算法,即嵌入式零树小波编码(EZW)、等级树编码(SPIHT)、内嵌块编码(EBCOT),提出了并行自适应码流图像编码算法.在通道内部,采用了块间剪裁算法,对于通道内小波系数的编码,加入了游程编码的思想.模拟实验证明,该算法并行性较高,在码流长度较小的情况下,效果显著.     

一种方向提升小波变换和网格编码量化的图像编码算法

由于JPEG2000图像压缩标准不能有效表示图像边缘的缺陷,提出了一种结合方向提升小波变换和网格编码量化(TCQ)的图像编码算法.该算法先通过基于率失真优化的四叉树分割算法得到最优变换方向,再沿最优变换方向做方向提升小波变换,然后对得到的小波子带系数进行TCQ量化,最后将量化系数编码输出.实验结果表明,对所给定的测试图像,该算法比JPEG2000峰值信噪比最多提高了1.49 dB,比JPEG2000的结构相似度最多提高了3.98%,解码图像的主观视觉质量更好.     

正六边形离散余弦变换图像编码

本文介绍一种六边形离散余弦变换(HDCT)图像编码方法,并将该方法应用于图像编码,对不同图像分别以不同的子图大小及各种编码速率进行模拟实验,给出了实验结果,并作了详尽的分析。     

基于小波和匹配跟踪的分层图像编码算法

提出了一种基于小波和匹配跟踪的分层图像编码算法. 该算法将原始图像划分成包含不同结构特征的平滑边缘层和纹理层,采用不同的压缩算法对不同的图像层进行编码,从而达到对整幅图像最优编码的目的. 实验结果表明,该算法不仅能够有效地捕捉图像中所包含的边缘和纹理等具有高频窄带的信号特征,而且在极低位率下的重建图像质量要优于单一小波图像编码算法.     

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     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

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。     

基于分形与小波变换的图像编码

给出基于分形与小波变换的图像编码方案 .探讨了图像编码中使用的小波基的性能 .采用快速PCC聚类算法 ,利用近距离自相关特性并设定匹配误差阈值 ,大大缩短分形编码时间 .     

一种改进的基于小波的自适用图像编码方法

基于零树小波算法提出了一种新的图像编码方法——改进的自适应算术编码．将图像进行零树小波编码后的小波系数符号流采用改进的自适用算术编码方法进行二次编码．实验结果表明该算法编码效率高于传统的嵌入零树小波算法．