基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

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.     

基于EZW改进算法的图像压缩

嵌入图像编码算法(EZW)是一种优秀的图像压缩算法,然而该算法没有充分利用小波变换系数的某些特性,将小波系数的最低频子带与其他高频子带统一编码,这无疑会影响其编码效率与质量。针对EZW算法存在的不足,提出了一种改进算法。改进算法通过对低频子带与高频子带分别编码,提高EZW算法效率。实验结果表明,改进算法的图像恢复质量和编码速度均优于传统EZW算法。     

医学图像多分辨率编码在PACS中的应用

在医学图像管理与传输系统(PACS)中需要高效率地传输和浏览医学图像资料,而多分辨率图像编码是提高图像压缩效率的重要措施.通过研究二维图像小波变换的迭代特征,提出了一种适用于PACS系统的医学图像多分辨率编码算法,该算法优先对频率较低的子带图像进行编码,再依次对频率较高的子带图像进行编码;在传输和回放时先处理频率较低的子带图像,再依次处理频率较高的子带图像.实验表明,该算法可以有效地提高PACS中医学图像传输和回放的速度.     

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.     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法。该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中，然后依据小波图像的能量聚类特性，采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码。试验结果表明，该算法要优于零树小波图像压缩编码算法。     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法.该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中,然后依据小波图像的能量聚类特性,采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码.试验结果表明,该算法要优于零树小波图像压缩编码算法.     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

基于最大阈值的改进EZW图像压缩技术研究

研究了基于最大阈值的EZW图像压缩方法,从最大阈值角度出发改进了零树嵌入式编码EZW的算法,先判断重要子带,再进行带中操作,从而提高了工作效率。并结合传统EZW以及去高频图像压缩技术,进行MATLAB编程实验对比,结果表明:去高频图像压缩技术、传统EZW和改进后的EZW,这3种算法都能有效压缩图像,但是在三层小波分解下,改进的EZW算法明显优于其它两种算法。