基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法

随着全自动生物显微镜的应用越来越广泛,高分辨率显微图像数据量大的问题越来越突出.为了对高分辨率显微图像进行更有效地压缩,针对全自动生物显微镜下图像步进式移动的特点,提出了基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法、利用H.264的帧内编码、全局运动矢量估计及运动补偿对图像进行压缩.实验结果表明,在图像质量满足观察需要的情况下,高分辨率生物显微图像的压缩比可以达到600倍以上.     

双向、数字化的微型无线内窥镜胶囊内数模混合电路设计

为保证无线内窥胶囊在电池供电情况下,能实现全消化道检查,提出了一种微型胶囊内的单片低功耗数模混合集成电路的设计。该单片系统主要包括图像采集、图像压缩,存储器和无线收发模块等。数字部分的低功耗设计能比无能量管理策略设计方法要节约36%的功耗,数字电路部分的功能和能量管理策略通过了验证,模拟射频电路部分的主要指标已通过仿真验证,整个数模混合芯片已采用0.18μm的CM O S工艺流片。     

构建提升格式超小波在图像压缩中的应用

为探索及检验提升格式超小波在图像压缩中的应用,在超小波分析理论的基础上,借助Matlab平台,采用构建提升格式超小波技术分别对彩色和黑白图像进行了两次压缩,得出该提升格式超小波压缩技术可以应用于制作多媒体网络中视频的结论。     

一种图像数据压缩方法

提出了一种小波变换中Ｍａｌｌａｔ算法的图像数据压缩方法。这种方法通过对图像进行多尺度描述,可实现时／频局部化特性,可使图像具有很高的压缩比和质量。     

基于线性光谱混合理论的高光谱图像压缩

为了以较小的压缩误差为代价解决高效压缩高光谱数据的难题,提出基于线性光谱混合理论的星上高光谱图像压缩算法.利用顶点成分分析求高光谱图像的端元向量,并根据信道容量选择端元数;基于线性光谱混合模型求各像元对应于端元向量的丰度值;用JPEG2000对端元向量和丰度值矩阵进行无损压缩.对AVIRIS高光谱图像的仿真结果表明:压缩比为80∶1时,原始光谱与解压缩重构光谱最大相对误差小于2.7%,最大光谱角余弦误差小于0.000 23,压缩性能优于现有算法;算法还能有效地抑制原始图像中的随机噪声.     

基于小波变换的数字图像压缩研究

首先从数学分析的角度研究了小波变换的理论基础,然后从实验角度出发探讨了在Matlab数学分析工具环境下小波变换在数字图像压缩中的应用并分析了应用实例;最后,通过实验说明小波变换理论在数字图像处理中所发挥的重要作用.     

一种JPEG2000算术编码器的优化算法与实现

通过对索引表和概率间隔区间更新条件的分析,提出了一种JPEG2000算术编码器的部分并行优化算法.在连续编码两个数据对时,通过预测间隔区间的变化,可以一次完成索引表和间隔区间的更新,从而减小了编码数据的关联性,实现了算术编码器的部分并行编码.设计了基于3级流水线的JPEG2000算术编码器,并通过了FPGA验证.试验结果表明,该算法平均每个时钟编码1.58对数据,比每个时钟编码1对数据的普通算法,编码效率提高了58%.     

一种基于高阶统计量的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量的客观评价方法,该方法用平均高阶细节累积量作为衡量图像质量的指标,无需原始图像作参考,特别适合于多媒体图像通信及无法得到原始图的像的场合对图像质量进行评价,且很容易去除高斯噪声对图像质量评价的影响,仿真实验结果表明,该方法所得结果大多数情况下与峰值对数信噪比指标相符合,并且在峰值对数信噪比不能很好的反映图像质量的情况下,该方法所用的指标也能比较准确地反映图像的质量,符合人眼的视觉特征。     

基于对称分形的虹膜图像压缩算法

利用虹膜图像固有的对称特性,提出了基于对称性的快速分形虹膜图像特征区域的压缩算法;通过虹膜图像特征区域边缘的定位,确定对称轴,然后对于一值域图像块,与其匹配的定义域块被限定在其对称区域中,从而可减少定义域块的搜索范围,加快分形编码速度,最终达到加速虹膜图像压缩目的。     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。