一种新的Eno-haar小波算法

引入了一种新的Eno—haar(Essentially Non-Oscillatory-haar)小波变换算法，并通过仿真实验说明了其在信号以及图像处理应用中具有可行性和有效性，同时也使计算量大幅度的减少．     

基于小波变换的低频数字水印嵌入算法

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法．二值水印首先经过Arnold变换后再嵌入在原始图像的低频部分，仍能保持良好的视觉效果，进一步证明了低频部分不是水印的禁区．实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波等攻击的能力．     

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．     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

矢量量化的等误差竞争学习算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法．该算法利用小渡变换后各子带间的相关性，合理构造矢量．采用最优矢量量化器设计原则．通过调整学习过程中各子区域的误差，使之趋于相等，改善总的期望误差，获得更接近全局最优的码书。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

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．     

一种可重构的离散和连续小波变换结构

提出了一种基于提升算法的连续和离散统一的小波变换算法，给出可重构的计算结构，包括可重构的提升节点阵列和地址发生器．为了验证该结构的正确性，在现场可编程门阵列平台上测试了离散的二维5/3和9／7变换（JPEG2000标准中采用）及连续的二维Hart变换，结果证明该设计具有普遍的兼容性．     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换(DWT)的人脸检测与特征定位算法，算法针对人脸的不同特征，选择小波变换相应最有效的频段和分量．运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法，并结合人脸各特征间的几何特征关系，采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围，分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征．该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性，同时具有计算量小、效率高的特点．     

基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法．通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解，达到自适应嵌入水印信息的目的．实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像，表明该算法简便易实现，攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击，同时由于对原始水印图像进行加密处理，该算法达到了即隐藏信息的存在，又隐藏信息的内容的双重安全效果．     

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。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。     

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     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

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     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解与重构过程．讨论了在Matlab语言环境下实现图像压缩的基本方法,并对小波变换用于图像压缩时小波基的选取所要考虑的因素进行了分析．从工程和实验两个方面较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用．实验结果表明：小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比,具有很高的使用价值．     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

A Scheme of image coding with high compression

Ｉｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏｍａｉｎｃａｔａｌｏｇｕｅｓ：ｔｒａｎｓｆｏｒｍｃｏｄｉｎｇｓ（ＤＣＴ,ＪＰＥＧ,ＦＦＴ,Ｗａｖｅｌｅｔ）ａｎｄｎｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍｃｏｄｉｎｇｓ（ＰＣＭ,ＤＰＣＭ）．ＴｈｅＰＣＭａｎｄＤＰＣＭｍｅｔｈｏｄｓｅｎａｂｌｅｕｓｔｏｃｏｍｐｒｅｓｓｔｈｅｄａｔａｗｉｔｈｏｕｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇ．Ｔｈｅｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｉｇｎａｌ○ｓｍｏｄｅｌ．Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｔｒ…     

常数分解变换法及在数据压缩和消噪上的应用

目的 研究常数分解变换法(SDT)及其在数据压缩和消噪上的应用。方法 在探讨常数分解变换法原理的基础上，提出了对一维数据进行有损压缩和消噪的思想，并给出了相应的优化算法以及将该算法拓展于二维信号的简单方法。结果 获得了常数分解变换法和小波分解变换法(DWT)进行数据压缩和消噪的实验结果。结论 在一定条件下，对于一维数据的压缩和消噪，常数分解变换法优于小波分解变换法。     

基于SPIHT编码的管道泄漏检测数据压缩方法

针对油气管道泄漏检测数据的压缩问题,首次提出基于小波变换的多级树集合分裂编码(SPIHT)的泄漏检测数据压缩方法。该方法主要是利用原始信号在各尺度下小波变换系数的自相似性,优先传送绝对值较大的小波系数,再传送绝对值相对较小的作为非重要系数以得到更高的压缩倍数和更小的重构误差。应用该方法对实际泄漏检测数据进行压缩,实验结果表明:在不大于1%的均方根误差下,压缩前和压缩后数据的压缩倍数相差达到28,比用EZW算法和算术编码相结合的方法提高了12倍,更多地节省了泄漏检测数据的存储空间。