基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法－基于小波变换的混合图像编码方法。该算法综合了多种编码方法的优点。经实验表明：在高压缩比的情况下，本算法仍能获得满意的图像质量，优于目前已有的其它算法。     

一种基于4叉树的分类矢量量化算法

提出了一种基于４叉树的分类矢量量化算法。它充分利用了图象的局部统计特性和人眼的视觉特性，综合了分类矢量量化、方块编码、抽样／内插等多种技术的优点。在提高了压缩效率的同时，又克服了其矢量量化算法中常见的边缘细节模糊的缺陷。实验表明，对于静止灰度图象，在码率低于０．２５ｂｐｐ时，仍具有令人满意的主观视觉质量。较ＪＰＥＧ算法，同等码率下，峰－峰信噪比提高２ｄＢ以上。     

基于遗传算法的HDTV运动估算算法

高清晰度电视正在世界范围内走进实用阶段，它将给人们的生活带来变革。而全数字化是ＨＤＴＶ的发展方向。数字ＨＤＴＶ编码的核心是帧间预测／帧内ＤＣＴ编码，基于运动补偿的帧间预测可以大大降低序列图像的冗余度，提高编码效率。     

双正交小波的谱半径及其应用

通过对双正交小波变换的误差分析,为双正交小波定义了谱半径这一新概念,并用它来衡量双正交小波的正交程度,提出了一个基于最小化谱半径的双正交小波类,并设计出了满足谱半径要求的具有偶数长滤波器的优秀双正交小波.研究表明,所设计的小波的图像压缩编码能力已超过了著名的9-7型小波.     

彩色图像按位权编码及其应用

提出了一种彩色图像的编码方案,这种方案基于把彩色图像分割为权值不同的位平面进行压缩「编码,采用这种方案编码不但可以提高压缩比,而且在网上传输彩色图像时可得到非常好的“逐渐浮现”的效果。     

矢量量化在静态图像编码中的应用

本文介绍了静态图像矢量量化系统的设计,并指出系统复杂度是矢量量化应用的一个关键问题.为了降低系统复杂度,研究了一种新的空胞腔消除方法并采用了一种快速搜索算法.     

利用图像数据的相关性实现图像抗信元丢失编码

提出了ＡＴＭ（异步转移模式）环境下图像抗信元丢失编码的信息分散原则。根据这一原则提出了图像的相关分解和相关补偿技术。通过相关性分解为信元丢失的补偿提供了最相关的数据,通过最相关补偿获得最佳的补偿效果。     

二维非均匀取样图像编码

本文根据二维离散余弦变换的性质,由一维非均匀取样的 Ｄ Ｃ Ｔ 变换推导出了二维非均匀取样的 Ｄ Ｃ Ｔ变换,并基于此提出了一种二维非均匀取样的图像编码方案．此外,本文还通过实验验证了这种方案较之于传统的均匀取样方法所具有的更高的压缩倍数．     

基于JPEG标准实时图像编码系统的研究

设计并研制了一种基于ＪＰＥＧ标准的组合型实时图像编码压缩处理系统。方法 分开研制数字图像采集子系统和图像编码压缩子系统,既可单独应用,也可联合工作,以逐步帧完成对图像的实时编,解码,两个子系统分别选用高性能数字解码芯片集,视频窗口控制器,ＣＬ５５０－ＪＰＥＧ标准图像编码专用处理器。