基于小波变换及四元树矢量量化的图象数据压缩算法

小波变换在时域和频域具有良好的局部化性能,因而在图象压缩编码中得到广泛应用.矢量量化则因为其压缩比大,原理和算法相对简单,成为图象压缩的又一重要方法.采用小波变换与四元树矢量量化相结合对二维图象进行编码.结果表明,该方法可以获得较高的压缩比及PSNR.     

应用小波变换技术的图象噪声消除新方法

提出了基于小波变换技术消除高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声的图象去噪声方法,并用合成孔径雷达图象数据对所提出的方法进行了验证。实验结果表明：提出的方法和传统的方法相比,在消除图象中高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声十分有效。该方法也可以广泛地应用于受噪声污染的各种图象噪声消除,特别适用于微波Ｃ波和Ｘ波段遥感图象数据。     

基于KLT／WT／WTVQ的三维多光谱数据压缩方法

提出了三维多谱图像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen-Leove变换（KLT）消除谱相关性,再应用小波变换（WT）对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用特殊矢量量化编码,叫作小波树矢量量化（WTVQ）编码对每个谱象数据进行压缩,获得较高的压缩性能。实验结果表明：KLT／WT／WTVQ压缩方法比KLT／JPEG和KLT／WT／FSVQ压缩方法在相同的PSNR条件下,CR提高20以上,整体压缩性能有较大的提高;在同样压缩比（CR）条件下,压缩速度提高3倍。     

基于小波变换和对块零树编码压缩方法

提出基于小波零树的对块零树压缩编码方法。该方法既具有小波零树压缩编码高压缩比、宜于实时实现的特点，同时具有编码／解码速度快，易于实时传输等优点，可广泛地应用于各种低码率传输应用中。