基于视觉特性的子波图象编码

提出了一种基于视觉特性的子波变换图象量化编码方法．这种方法首先通过子波变换将图象进行多分辩率分解；然后充分考虑人眼对图象的视觉效果，对子波系数进行量化和行程编码；最后针对子波系数量化和行程编码所得的码字分布特性，采用感知熵编码，实现编码码率趋近于图象的感知熵．采用该方法可在保证一定图象质量的情况下，消除冗余信息，提高图象编码的压缩比     

一种分频的分形图象编码方法

提出１种分频的分形图象编码方法将图象分为低频、高频、超高频３部分，并针对各部分的不同特性采用相应的编码技术，以实现有效的压缩．实验数据表明，与传统分形块变换方法相比，该方法不仅使图象的压缩比有所提高，而且压缩速度和还原速度均有明显的改进     

数字静止图象的保密系统设计

在微机上设计了一套完整的图象保密系统，编制了具体程序以实现该系统，提出对数字静止图象进行混合编码，并利用ｍ序列发生器将图象压缩）据“白化”，同时利用公开密钥ＲＳＡ对ｍ序列的初始状态和本原多项式加密．     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

一种水下图象传输编码解码的方法

介绍一种水下图象传输系统中的新的编码解码方法，包括由快速数字频率合成实现的多频移频键控，图象信息产生装置，智能模糊判别逻辑的图象灰度解码，微机图象重建和显示．     

基于DCT的图象压缩技术

图象压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图象的信息的一个过程。对于图象来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图象数据进行压缩，在同等的用心容量下．如果图象数据压缩后再传输，就可以传输更多的图象信息，也就可以增加通信的能力。变换编码是把图象中的各个像素从一种空间变换到另一种空间．然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。与其他编码。如：统计编码，预测编码相比具有高压缩比。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，是JPEG标准中认可的编码技术；优点：能用静态图象有较高的压缩比。正由于这种优越性。DCT得到广泛使用。     

16kb／sATM话音分组通信技术

结合１６ｋｂ／ｓ话音子带编码的特点，提出了一种建立在该编码算法基础上的ＡＴＭ（异步转移模式）话音信元装配方法及相应的信元丢失补偿技术，并给出了计算机模拟实验结果     

一种自适应图象压缩编码算法

提出了一种自适应图象压缩编码算法（ＡＣＣ）,该算法将绝对矩方块截断编码算法（ＡＭＢＴＣ）、内插法和四叉树技术有机结合起来,根据图象的局部特性调节编码算法．仿真结果表明ＡＣＣ算法与文献［５］中自适应算法相比,在相同的压缩倍数下,能得到更好的编码性能．     

基于BMP图象的信息隐藏技术

机密性是信息系统安全的一个重要的安全服务．信息隐藏技术可以实现数据的机密性．作者分析了BMP格式图象的特征，提出了一种利用该格式图象的数据冗余性，将信息隐藏于BMP图象中的方法，实现了数据的机密性．     

ATM主干网环境下的局域网互连技术

通过对现有的三类在ＡＴＭ主干网络环境中局域网互连的技术——局域网仿真、ＩＰＯｖｅｒＡＴＭ和ＭＰＯＡ进行分析和比较，给出了它们在具体应用上的特点，由此给出第三层交换技术的实现原理．通过对现有产品技术的比较，指出了第三层交换技术的关键．由于路由器在高速网络环境下的瓶颈效应十分明显，因此在ＡＴＭ网络环境下应尽量避免使用．ＭＰＯＡ将路由功能从传统的路由器中分类出来，独立用硬件进行实现，从而大大减少了由此引起的性能下降．目前，第三层交换技术采用了同样的技术路线，用于提高网络的整体性能．     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

子带分解在ESPRIT算法中的应用

ESPRIT算法是一种用于信号到来角(DOA)估计的直接求解方法,其性能在低信噪比(SNR)和信号相关时会严重削弱.基于此提出了一种多分辨率DOA估计算法基于子带分解的ESPRIT算法(SB-ESPRIT),通过对全带信号进行子带分解,并对每个叶节点分别应用ESPRIT算法,最后通过映射算法将估计所得的DOA映射到全带信号.对于子带分解后旋转不变性的证明为其应用提供了理论依据.仿真结果证明,SB-ESPRIT不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当的情况下,具有一定的信号去相关能力,并且其均方误差(RMSE)小于ESPRIT算法.     

基于非均匀五株采样滤波器组的图像阈值除噪

针对传统二维小波缺少多方向特性和传统多方向滤波器组不能进行多尺度分解的缺陷,提出了一种具有多尺度多方向特性的非均匀五株采样滤波器组。该滤波器组每层分解具有一个低频子带和十二个高频子带,并可通过对低频子带的重复分解得到图像的多尺度信息,实现了多方向分解和多尺度分析的统一完成。将提出的非均匀五株采样滤波器组结合统一阈值方法应用于图像除噪。经试验验证,与小波统一阈值除噪相比,所提出的方法对除噪后的图像无论从视觉效果和峰值信噪比(PSNR)上都有较显著提高。     

一种多分辨率DOA估计的小波包算法

根据MUSIC算法在信号波达方向(DOA)较近或相干时性能迅速下降的情况,提出了一种多分辨率信号波达方向估计的小波包算法基于子带分解的MUSIC算法(SB MUSIC)·算法对全带信号进行子带分解,并根据最优基选取准则选择最优叶节点,然后对每个叶节点应用MUSIC算法进行谱估计·研究表明子带分解具有提高信噪比(SNR)和放大频率间隔等优点·考虑到算法应用时只有全带频率才有意义,提出了子带频率向全带频率映射的方法·仿真证明,SB MUSIC不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当时,具有一定的信号去相关能力,并且子带谱的估计成功率和谱平度都高于全带谱·     

图像小波包子带编码

本文提出了一种基于小波包分解的图像压缩编码方法 ,根据子带变换系数的统计特性结合人眼的视觉特性对小波包分解的子带有选择的进行量化编码 ,形成不同压缩码率和图像质量等级 ,便于网络视频服务中不同用户对不同的图像质量的要求     

基于正则化的SPACE-RIP并行磁共振成像重建算法

采用并行磁共振成像可以提高成像速度和图像分辨率,但这是以牺牲重建图像的信噪比为代价的。为此,该文提出了一种基于正则化的并行磁共振成像重建算法,降低由于阵列线圈的几何相关而造成的信噪比损失。以预扫描图像作为最后重建图像的先验信息,用L曲线方法求解最佳正则化参数。实验表明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当SPACE-RIP并行成像技术的加速因子达到4时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。重建后的图像质量良好,对临床诊断具有较高实用价值。     

基于正则化的SPACE-RIP并行磁共振成像重建算法

采用并行磁共振成像可以提高成像速度和图像分辨率,但这是以牺牲重建图像的信噪比为代价的。为此,该文提出了一种基于正则化的并行磁共振成像重建算法,降低由于阵列线圈的几何相关而造成的信噪比损失。以预扫描图像作为最后重建图像的先验信息,用L曲线方法求解最佳正则化参数。实验表明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当SPACE-RIP并行成像技术的加速因子达到4时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。重建后的图像质量良好,对临床诊断具有较高实用价值。