基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

基于小波域的加权分形图像编码

分析了图像小波分形混合编码的解码过程．提出了一种对小波树进行加权处理、然后进行分形编码的方法．经试验证明．这是一种有效的编码方法，在相同压缩比率下提高了重建图像的峰值信噪比PSNR．     

寻优平衡量化的小波变换图像压缩编码器

提出一种基于小波变换WT的图像压缩的编码方法—“子树寻优平衡量化法” ,并在实践中收效良好     

基于SNAMG分割的分形图像压缩方法

针对分形图像压缩的编码速度与解码质量难以均衡优化的问题,依据人类视觉系统特性,使用视觉阈值对图像的SNAMG分割方法进行优化,建立了自适应子块分割机制,并将其用于改进编码过程.实验表明,较之Jacquin的经典分形算法,本文算法能够获得30~40倍的加速比和更好的解码质量.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

几种新型的图像编码技术

简要回顾了传统图像编码技术,重点对各种新型图像编码技术的发展现状及存在的问题进行了讨论,认为基于小波变换的图像编码技术是极具潜力的一种图像编码技术。     

一种新的连续小波变换

提出了一种新的连续小波变换.这种连续小波变换具有高分辨性和自适应性,并且可以减小由于参数在分母上所引起误差,数值积分离散时对参数的选择更具有灵活性,最后的数值实验表明了新的连续小波变换的有效性.     

人像识别中的特征抽取

提出一种基于快速Ｇ小波变换图像压缩原理对人像图像进行特征抽取的方法,用此方法抽取的人像特征在前向神经网络的产的训练和识别中取得了较好的效果。     

基于DEMD与多尺度几何分析的图像压缩方法

研究了基于方向预测偏差度以及模式经验分解(DEMD)的图像分解方法.对于分解所得到的图像高频信息提出采用基于JPEG 2000的9-7小波进行压缩,而对其他的图像分量则实施Bandelet变换处理.从而得到一种高保真图像压缩新方法.仿真实验表明,本文方法在恢复图像质量方面优于广为采用的JPEG 2000以及原有的几何多尺度分析方法.     

指纹图像压缩方法的研究

随着数字化的发展，图像压缩技术从深度与广度上都取得了前所未有的进步，指纹图像压缩则因为指纹识别系统本身的特殊性而具有不同于一般图像压缩的特殊要求．简要综述了指纹图像压缩中的一些主要方法和关键技术，分析了其中的不足和今后的发展方向，并尝试提出了基于指纹特征点的图像压缩评价准则。     

基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。     

基于连续小波变换去除奇异信号方法

提出了高维小波变换的一般形式,在一系列的多维小渡变换中,选择一个适当的小波变换,对小波正变换和逆变换进行离散,构造简单易行且有效的数值计算方法．仿真实例表明:对同时带有白噪声和野值的二维信号进行离散的小波正变换和小波逆变换处理,可以彻底地去除信号中白噪声和野值,重建原有信号．     

基于无浮点小波视频压缩算法

将视频压缩和小波理论的最新发展——整数小波和二进制小波相结合，提出只需整数加法和移位的视频压缩算法，该算法所需的硬件成本比一般的基于三维小波变换的算法成本大大降低，而速度大幅度加快．     

一种高效的多级递归提升离散小波变换VLSI架构

提出了一种基于提升模式的递归算法实现多级离散小波变换,该算法通过交错计算各级小波变换,提高了运算效率.文中以9/7提升小波为例,给出了相应的多级离散小波变换架构.该架构在Altera的StratixⅡEP2S60 FPGA上得到了综合验证,运行频率达到了80 MHz.分析和比较表明,该架构能够显著减少多级离散小波变换的运行时间,提高硬件利用率,减少存储器大小,具有速度快、面积小、功耗低等优点.和已有的架构相比,硬件利用率最大可提高22%.