图象编码误差均匀分布压缩方法

本文利用视觉特性的非相干压缩和图象编码误差均匀分布的观点,将MHT(M-Hada-mard Transform)应用于图象数据压缩,获得了高压缩比和高质量恢复图象。在标量量化情况下,变换域能量分布分散的MHT具有优良变换性能。得出了与传统变换压缩理论和机理不相同的结果。     

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．     

18位彩色图象简易压缩编码

用简单的游程长度编码和位“ＸＯＲ”运算，实现１８位彩色图象数据流的压缩编码。每个压缩码字节由高位的压缩属性指示码和低位的压缩数据码组合而成，仅凭残余信息能将后续的图象解码恢复。     

图象数据压缩的一种向量量化方法

讨论了一些标准图象通过二维小波变换结果的统计特性，在此基础上，提出一种码本组织法，这种新的向量量化技术用于图象数据压缩时，能显著地减少向量匹配的搜索算法的计算量。     

数字电视图象压缩编码

本文对各类电视图象压缩编码方法的原理、特点和进展作了较系统的综述。包括变换编码、预测编码、矢量量化编码、运动补偿编码和电视图象信号的亚奈奎斯特取样。对图象信号的特点、视频信号的数字化和电视图象压缩编码在综合业务数字网中的重要作用也作了简述。     

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。     

图象分块编码的实时实现

本文提出了数字图象分块二值编码的一种实时实现方案,给出了在IBM-PC微机上利用硬件接口实现这种方案的实时处理图象。结果表明,这种方案简单易行,可以满足静态图象和“凝固”图象传输的要求。     

一种高效的分形图象编码技术

将固定矢量的概念应用于分形块编码中，对图象的平缓区进行固定矢量的线性组合编码，并且在分形编码中，采取了分层处理的思想，实验表明，与基本的分形块编码方法相比，本文提出了的固定矢量层次分形编码方法在保证一定的重建图象质量下，使用象的压缩比有了明显的提高，并且大大提高了编码和解码速度。     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

18位彩色图象很容易压缩编码

用简单的游程度编码和位“ＸＯＲ”运算，实现１８位彩色图象数据流的压缩编码。每个压缩码字节由高位的压缩属性指标码和低位的压缩数据码组合而成，仅凭残余信息能将后续的图象解码恢复。     

人头三维表面数据的一种压缩方法

针对人头三维表面数据压缩问题,将一种二维平面上传统的曲线压缩算法Ｓｐｌｉｔｉｎｇ算法拓展至三维空间,并加以改进,采用自适应门限的新方法,不但保证了一定压缩比,而且可使重建效果比较理想．     

三维CT图象的重建与显示

本文综述了重建三维ＣＴ图象的各种方法，同时仔细研究了彩色分域重建法，提出了一种交互式进行图象灰度分割及消除噪声的方法，并获得了满意的结果。利用彩色分域法，我们能够在几秒钟内重建并显示出色彩鲜艳的三维ＣＴ图象。     

一种用单摄像机图像分析系统的三维物体测量新方法

本文提出一种利用由特殊镜面系统和单个摄像机构成的三维图像分析系统实现对实际物体三维参数测量和分析的方法。这种方法在口腔正畸学的研究中，对牙颌模型的三维特征测量取得了良好的结果。实践证明，这种方法有准确性高、简单易行和测量速度快的优点。     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

一种基于分形的图象压缩编码方法

分形编码是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法,相对于别的编码方法,分形方法有许多优点,但不足之处是其速度太慢,匹配复杂,作者在基本分形块编码的基础上提出了基于区域的自适应编码方法,大大缩短了编码时间,并且压缩比也得到了显著的提高。     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法。该方法首先对景物的灰度图像进行分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整个区域内的视差值，再对整个视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

三维温度场重建算法的优化

研究了一种适用于三维非对称温度场光学层析的Radon重建算法,并且对该重建算法进行优化,避免了被积函数的不可积分,极大地简化了计算机编程的复杂性,显著地减少重建时间并提高重建精度。     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法,该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点,再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息.给定了相似性测度,两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题.在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性.