并行自适应码流(P-AoB)图像编码算法

分析了三个算法,即嵌入式零树小波编码(EZW)、等级树编码(SPIHT)、内嵌块编码(EBCOT),提出了并行自适应码流图像编码算法.在通道内部,采用了块间剪裁算法,对于通道内小波系数的编码,加入了游程编码的思想.模拟实验证明,该算法并行性较高,在码流长度较小的情况下,效果显著.     

一种灰度水印的自适应鲁棒算法

以灰度图像作为水印嵌入．比一般的以随机序列串嵌入的水印算法更具有直观性。对灰度图像进行位平面编码,截取高几位的值作为水印数据嵌入图像,从而达到压缩水印数据的目的。同时提出,在小波域嵌入水印时只修改对应位水印数据为1的小波系数,以减少对原始图像的视觉破坏。并将水印嵌入重要系数中,平衡水印的鲁棒性和不可见性。仿真实验验证了算法能够抵抗多种攻击。     

FGS比特流的差错复原性能

基于IP的视频通信不可避免地要面临信道差错的影响，如比特误码和分组丢失。可分级编码是解决这些问题的重要方法之一。FGS(Fine Granularity Scalabmty)是一种全新的可分级编码方法，它能提供非常精细的可分级编码能力。研究了FGS比特流在IP网络上的传输特性，并为FGS比特流引入了一种差错还原打包方案。仿真结果表明，该打包方案可以明显地改善FGS比特流的差错还原能力。     

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．     

基于小波变换的无损编码算法研究

本文提出了一种基于小波变换的编码算法。该算法具有较高的压缩比，能够实现有损或无损压缩，能够提供分辨率可分级性，而且保持了原来的嵌入式零树编码所具有的优点。与整数小波变换结合恰当，所需的存储空间小，运算速度快。     

基于EZW的图像编码改进算法

在EZW算法的基础上,采取将低频子带进行无损编码、逆向扫描小波系数和对符号集进行游程编码的策略,有效地利用了小波变换系数的特点,克服了由低频区开始扫描所带来的扫描量过大的问题,减少了扫描工作量,提高了编码速度,也解决了EZW算法中存在的树间冗余问题.     

基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

基于分类的小波域分形图像编码方法

通过分析小波分解作为分形图像编码预分解的有效性和小波域内仿射变换的特性,提出一种基于分类的小波域内的分形图像编码方法。实验结果表明,该方法简化了编码参数,在保持图像质量(PSNR)的条件下提高了压缩效率,同时结合小波域图像的自动分类特征,显著地减少了编码时间。     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

基于方向小波变换的分层多描述图像编码

为了达到在不可靠网络中传输和自适应带宽的目标,提出了一种新的多描述图像编码。该方法采用不同的分层比例实现分层传输,将基本层传输给低带宽的客户端,而基本层和增强层传输给高带宽的客户端;采用多描述编码方法解决不稳定网络信道中传输的问题。在图像编码过程中,采用自适应的方向小波变换来消除图像相邻像素间的冗余信息以提高压缩效率。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上相对于传统的多描述图像编码可以得到更好的重建图像质量。     

空域精细可扩展编码算法的研究

把精细可扩展编码的基本思想运用到空间域,提出了一种空域精细可扩展编码算法(S-FGS),在不损失压缩码率和重建图像质量的情况下,使压缩码流具备细粒度的空域可扩展性,提供了对网络带宽的灵活适应能力.在此基础上,提出了基于S-FGS算法的编解码系统模型,实现了静态图像的空域可扩展编码.实验证明,S-FGS算法的复杂度主要受扩展粒度影响,在一定粒度设置下算法是可行的.     

采用HEVC的精细可分级编码

针对新一代的视频编码标准HEVC(high efficient video coding),提出一种改进的精细可分级编码方案.该方案的基本层采用HEVC的编码器,提高了基本层的编码效率;通过统计编码单元的分割方式,自适应找到图像中的细节区域;采用选择增强技术,提高细节区域的图像质量.实验结果表明:编码方案能够精细匹配信道带宽的变化,且基本层与增强层相互独立,不会带来误差传递;利用HEVC编码单元的分割方式,可以自适应找到视频序列图像中的细节区域,对运动区域进行提升,视频图像的主观质量有了很大的改善.     

联合信源信道编码的分级编码视频网络传输

提出了在丢包网络传输过程中,针对精细粒度分级编码(FGS)视频流存在的数据重要性差异,利用前向纠错编码(FEC)对视频流提供非均匀保护.考虑采用一致的信源信道联合统计率失真模型作为约束,根据信道的传输带宽和平均丢包率,联合优化信源编码码率和非均匀FEC编码码率的分配.该方法应用于丢包网络的视频传输,可以根据网络传输条件的变化,自适应地分配信道编码码率,提高信道带宽利用率,增强视频的传输质量.仿真结果表明,所提方法对不同的信道条件具有较好的适应性,并且能够有效地提高视频传输的鲁棒性.     

精细的空域可扩展性视频编码

提出一种灵活高效的空域可扩展性算法——精细的空域可扩展性编码（FGSS）,对此算法进行了描述,给出了编码和解码框图,并对其编码实现进行了讨论。     

一种基于内容的图像比率可分级编码方法的研究

多分辨率环境下 的多媒体应用导致了基于内容的视频和图像编码的需求。提出一种基于内容的图像比率可分级性编码方法，方法具有以下特点：以不同的任意形状的ROI（Regions of Interest)分别进行独立的 小波分散和编码；采用逐次逼近的量化模式，以形成潜入式码流；解码时，用户可选择相应的ROI进行比率可分级解码。它在一定程度上满足了JPEG－2000中的ROI编码和MPEG－4中的静态图像纹理编码的需求。试验结果验证了方法的有效性。     

一种基于零树小波的图像比率可分级编码方法的研究

Shapiro的EZW算法具有可产生嵌入式码流、可精确控制压缩比等特点，倍受人们的关注，然而该算法还有一些不足，如在进行零树编码时，对未被包括进零树的“零值”，需要将其编成“弧立零”码，试验表明这部分编码通常占有高的代价，往往会影响到编码效率，在分析了EZW编码过程和码流的基础上，提出一种阶梯型量化和零树小波相结合的图像比率可分级性编码方法，首先对图像小波分解的较低级子带的变换系数采取一种阶梯型量化，然后对整体小波系数采用零树编码，并利用逐次逼近量化方法获得潜和式码流，以实现比率的可分级解码，它在一定程度上克服了EZW算法的不足，提高了PSNR值，试验结果验证了方法的有效性。     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法，着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用，并展望了今后的研究方向。     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。