A Fast Image Retrieval Algorithm with Multi-Channel Textural Features in PACS

The paper presents a fast algorithm for image retrieval using multi-channel textural features in medical picture archiving and communication system （PACS）. By choosing different linear or nonlinear operators in prediction and update lifting step, the linear or nonlinear M-band wavelet decomposition can be achieved in M-band lifting. It provides the advantages such as fast transform, in-place calculation and integer-integer transform. The set of wavelet moment forms multi-channel textural feature vector related to the texture distribution of each wavelet images. The experimental results of CT image database show that the retrieval approach of multi-channel textural features is effective for image indexing and has lower computational complexity and less memory. It is much easier to implement in hardware and suitable for the applications of real time medical processing system.     

基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

An approach to integer wavelet transform for medical image compression in PACS

We study an approach to integer wavelet transform for lossless compression of medical image in medical picture archiving and communication system (PACS). By lifting scheme a reversible integer wavelet transform is generated, which has the similar features with the corresponding biorthogonal wavelet transform. Experimental results of the method based on integer wavelet transform are given to show better performance and great applicable potentiality in medical image compression. Biography: Yang Yan (1964-), female, Lecturer. Research direction: image processing, wavelet analysis and its application     

高帧频数字图像序列实时压缩算法

针对高帧频数字图像序列的特点,提出了一种自适应近无损压缩算法,将连续的n帧分为一节,每节的第一帧进行基于帧内感兴趣区域(region of interest,ROI)的压缩,其他帧在帧间差分和阈值处理后进行游程编码.在第一帧内,利用形态Harr小波提升和连通性分析检测出高频子带中的感兴趣区域.对感兴趣区域采用Rice无损熵编码,背景区域不编码.低频子带直接输出.实验结果表明,该算法在帧内能有效地划分感兴趣区域,压缩率在30以上,峰值信噪比在42 dB以上,目标无失真;帧间压缩的压缩率在7左右,背景区域有误差累积,但整体图像的峰值信噪比都在40 dB以上,目标无失真.该算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于高帧频数字图像序列的实时压缩应用.     

实时图像小波无损压缩系统的FPGA实现

将Altera公司的DE2多媒体开发平台与Terasic公司的D5M数码相机开发套件相结合,设计了一套基于小波无损压缩的实时图像处理系统。系统采用便于可编程逻辑器件灵活实现的二维整数5/3提升小波变换实现压缩。为保证图像的无损压缩,对边界数据进行对称周期延拓处理。并针对实时处理过程中的大容量数据流的存储问题,应用片外存储资源保存采集和处理过程中的图像数据,有效地降低了片上存储资源的消耗。测试结果表明:系统满足实时图像采集、预处理及无损压缩的要求。     

一种用于图像压缩的积分小波变换算法

提出了一种基于积分小波变换的图像压缩和重建的无损算法，并证明了这种算法所满足的条件．在不经过光滑处理的前提下，应用提升原理可将量化噪声降低到阈值以下．     

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。     

Lifting Scheme and Its Application to Edge Detection

0　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＬｉｆｔｉｎｇｓｃｈｅｍｅａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｙＷ .Ｓｗｅｌｄｅｎｓ[1] ｉｎ 1996 ,ｉｓａｎｅｗｗａｙｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｈａｔｎｏｔｎｅｃｅｓｓａｒｉｌｙｂａｓｅｄｏｎｔｒａｎｓｌａｔｅｓａｎｄｄｉｌａｔｅｓｏｆｏｎｅｆｕｎｃｔｉｏｎ .ＬｉｆｔｉｎｇａｌｌｏｗｓｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔｓｅｎｔｉｒｅｌｙｉｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｏｍａｉｎｗｉｔｈｏｕｔｍａｋｉｎｇｕｓｅｏｆｔｈｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒ…     

基于小波变换提升算法的二维信号降噪新方法研究

在经典小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,一旦选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,从而造成原始信号的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,Wim Sweldens博士提出了一种使用提升模式构造小波的方法,即第二代小波。文章讨论了一种基于前人成果发展出的二维信号降噪算法,证明了在二维降噪实践中第二代小波算法的优越性。     

一种新的微型无人机数字图像无线传输系统

数字图像无线传输是微型无人机执行侦察、监视任务的重要组成部分。针对微型无人机的特点及其对图像传输的实时性要求,采用基于内嵌延拓5/3提升小波的改进SPECK图像压缩算法、基于Turbo码的信道纠错编码及扩频发射技术,提出一种新型数字图像无线传输系统。通过分析该系统的结构和原理,讨论了所涉及的关键技术及解决方案,就内嵌延拓5/3提升小波算法进行了硬件设计与仿真。结果表明,该结构算法简单、占硬件资源少、运算速度快、功耗低;所设计的系统压缩性能高、抗差错能力强及传输可靠,能满足微型无人机的特殊任务需求。     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

一种自适应整数小波提升算法

给出了一种新的自适应小波提升算法,对图像中的边缘点和均匀区域区别对待,而且整数变换不会产生舍入误差。这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用。     

一种线性提升小波的方向断面边缘检测法

提出了一种基于线性提升小波的方向断面边缘检测法．构建了一组提升小波预测函数，并推导了一个线性更新函数．通过对原始影像进行“分裂”、“预测”与“更新”运算，实现影像的小波分解，并利用分解后的小波系数构成影像的小波梯度图和方向图．在小波方向图和梯度图的引导下，根据方向断面检测原理实现影像的边缘提取，也利用方向图实现了边缘的跟踪与准确定位．结果表明，由于方向图对于线性特征更加敏感，所提出的方法对于线性目标的检测更加有效．     

基于二值自适应算术编码的图像无损压缩算法研究

分析了二值自适应算术编码的特点,并把整数小波变换和二值自适应算术编码相结合,采用C语言进行仿真,实现了静止图像的无损压缩.实验结果表明,该算法压缩比可达2.5,并且仅采用整数加法和移位就可实现数据的压缩编码,硬件实现简单,具有较强的实用价值.     

非线性小波变换及其在图像压缩上的应用

提出了一种基于非线性小波变换的图像压缩方法。使用非线性小波变换可以更高效地表示图像的边缘信息,并更能把图像的能量变换到低频子带上。仿真结果也表明,提出的方法在较高压缩比时比JPEG2000效果要好。     

用于图像压缩的小波系数的上下文模型

结合GlicBawls编码方法的线性预测思想和CALIC编码方法通过量化减少上下文个数的思想，提出了一种新的用于图像压缩的小波系数的上下文模型。它通过量化当前系数的线性预测值形成上下文，进行自适应的算术编码。实验结果表明，利用这种模型获得的无损压缩比高于无损的SPIHT和用于JPEG2000的无损的EBCOT。另外，这种模型充分利用了小波变换的多分辨率性质，能以渐近分辨率(progressive resolution)方式压缩图片，并且它获得的原图片的各个比例尺(scale)的小图片的压缩比也高于EBCOT。     

Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms

A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decomposition with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite image into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional textures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use.     

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     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理,采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子,根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子,构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子,可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数,这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。