基于SPIHT图象压缩编码的Turbo codes编码

针对信源与信道编码的特点 ,提出了结合SPIHT(setpartitioninginhierarchicaltrees)算法和改进的TurboCodes的信源与信道联合编码方案 .这一方案充分考虑了SPIHT算法和TurboCodes的特性 ,根据信源编码后数据在重建时的重要程度 ,进行不同等纠错保护的信道编码 .实验表明 ,论文的方法能够使误码率与码长达到一个较好的平衡 。

利用二维小波变换和视觉模型进行图象压缩编码

根据小波变换理论,分析了图象经小波变换后的数据结构以及小波分量之间的相关性,利用这种相关特性,将小波变换与人眼视觉特征相结合,分别沿水平方向、竖直方向和对角线方向对小波变换系数进行量化。

基于多进制小波变换的图象压缩编码

首先介绍了多进制小波理论，然后提出了一种基于多进制小波的图象压缩编码方法， 通过对具体影象的实验，证明了该方法的可行性和优越性．。

利用子波变换的图象压缩编码技术

从1988年Malial将子波交换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法，开创了子波变换在图象处理中的应用．于波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计在1996年将会高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世．本文将综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。

一种基于小波变换的静态图象压缩编码方法

本文介绍了一种利用小波变换对静态图象数据进行压缩编码的具体方法。主要内容包括小波变换在图象压缩编码中的应用原理、变换域的量化、数据编码技术，以及计算机模拟结果和评价。文中描述了一种实用的基于小波变换的图象数据压缩算法。

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（DCT）编码，然后再对整幅图象进行小波变换（WT）与零树编码，从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。

神经网络在图象压缩编码中的应用

讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法对图象元素分类压缩编码.计算机模拟实验表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比,应用这种技术的图象编码压缩比和译码图象质量都有明显的提高.

一种基于二维DCT的分形静止彩色图象压缩编码

在彩色图象编码技术中，普遍存在的一个问题是未能充分利用各分量间的相关性。本文针对彩色图象各分量间存在的极强的结构自相似性，提出一种基于二维ＤＣＴ的分形编码方法。此方法在采用变换编码方法去除彩色图象各分量内部冗余的基础之上，采用分形编码方法进一步去除了存在于三分量之间的冗余信息。仿真结果表明，这种编码方法的效率明显优于ＪＰＥＧ基本彩色系统的编码效率。

基于小波变换的图象压缩编码分析与实现

本文分析了小波变换域的数据特点和编码特点,提出了采用小波芯片ADV612实时图象压缩编码的实现方法。

静止彩色图象压缩编码技术

近些年来，人们在继续研究灰度图象压缩编码技术的同时，越来越关注它们在彩色图象压缩编码技术中的推广使用。本文着重介绍用于静止彩色图象压缩编码中的几种主要技术的进展情况。

子波与分形结合的快速图象压缩编码

利用图象子波分解空间的自相似性，用分形块编码方法，由低分辨率细节构造高分辨率细节，提出了一种新的子波与分形结合压缩编码方法，实验结果表明，这种方法可以在高压缩比的情况对图象进行快速压缩。

一种基于分形的图象压缩编码方法

分形编码是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法，相对于别的编码方法，分形方法有许多优点，但不足之处是其速度太慢，匹配复杂。作者在基本分形块编码的基础上提出了基于区域的自适应编码方法，大大缩短了编码时间，并且压缩比也得到了显著的提高。

图象压缩编码标准及其应用漫谈

随着半导体微电子技术的高速发展,MPEG-1和MPEG-2编码-译码LSI电路大量上市,数字电子计算机开始跨入处理多媒体信息的新时代。无疑,多媒体计算机技术标准化及其应用动向是从事电子元器件研究与开发、经营与行销以及推广应用的人们极为关注的。本文仅就活动图像压缩编码技术的发展历程、标准化及实用化作简单介绍。

多媒体技术讲座(二)图象压缩编码

从上一讲介绍的信源编码可以说明编码本身就是一种压缩。把连续的模拟信号隔一定时间取出一个样点,并把样值量化成数据。这里允许把样点之间的信号全部抛弃而不丢失信息,只是增加了一点量化噪声。只要符合 Shannon 取样定理,即高频信号样点取密一些,低频信号样点取稀一些,便能保证没有信号频谱的重叠,只需使用一个低通滤波器便能把量化的数据序列还原成被取样的模拟信号。对于语音信号,只需用数字化的方法就能在数字通道上传送。对于立体声音乐信号和表征图象的敷据信号还需要压缩。图象数据的压缩技术能把图象信源数据流的次要信息成分去掉,成为码率更低的传送数据流。通常把图象信源的码率与传信码率之比称为图象压缩编码的压缩比.图象压缩编码是把规范化的图象(如彩色电视)信号的数据流在特定的通道媒体上(比如 N-ISDN 或 SDH 系统)传输的专项技术。为了说明活动图象的压缩编码技术,首先需要介绍静止图象的压缩编码标准,即广泛实用于各类图文传真机的游程长度编码技术,在 MPEG 中只是把扫描途径改为 Zig-Zag 方式。

基于多尺度均值和小波变换的Internet图象可分级压缩编码传输技术

图象具有直观、具体和生动等特点 ,同时 ,包含十分丰富的信息而被人们所重视 .然而 ,利用浏览器在Internet网上进行信息搜索时 ,其图象信息的传输消耗了大量的传输时间 .针对该问题 ,提出了基于多尺度均值的图象分级技术 ,即按分块取均值生成不同空间分辨率的图象 ,并采用基于小波理论的图象分层压缩编码技术来分级压缩编码 ,从而进一步降低了比特数 .传输时可按空间分辨率由低到高的次序进行 ,这样 ,不仅大大加速了信息访问速度 ,同时为用户提供了多种选择的灵活性 .

分形插值图象放大和压缩编码

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用。实验结果表明，用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果。

一种基于提取轮廓的医学图象数据压缩编码方法

本文提出了一种对医学图象进行轮廓编码和采用二维快速离散余弦变换(2D-FDCT)对其背景图象数据压缩编码相结合的方法。首先对2~t×2~t(t=9)点的原始医学数字图象采用可变阈值的sobel算子提出其边缘图象,原始图象与边缘图象之差为背景图象,利用5×5点邻域窗函数对此背景图象2:1内抽成2^(t-1)×2^(t-1)点的数字图象;利用上述方法对此2^(t-1)×2^(t-1)点的数字图象进行分解……直到剩下64×64点的背景图象。本文对几级轮廊图象采用等值线编码压缩,对64×64点的背景图象通过采用快速多项式变换(FPT)计算2D-FDCT来进行数据压缩编码。在接收端,对恢复的各级背景图象再叠加上相应的边缘图象可减少重建图象产生的边缘模糊效应。我们在IBM—PC/XT微机组成的小型图象处理系统上进行了医学图象的编码压缩实验,图象数据压缩比可达20:1以上。

一种基于小波变换与自适应混合量化的新图象压缩算法

本文提出了基于小波变换与自适应混合量化的图象压缩算法 ,该算法首先将小波变换后的图象高频子带划分为扫描块 ;然后依据图象的纹理复杂度和重要性程度将这些扫描块划分为 4类 (平坦、过渡、弱纹理和强纹理 ) ;最后对各类扫描块分别进行向量和标量量化混合编码 .实验结果表明 :该图象压缩算法在压缩速度、图象复原质量等方面均优于 FVQ编码算法和

序列图象的似分形编码方法

该文将目前分形图象编码中描述图象自相似性的方法 ,用于对序列图象中图象间互相似性的描述 ,并提出了一种称为似分形的序列图象编码方法 .与传统的分形编码方法相比 ,这种方法由于在编码时不受分形编码特有条件的限制 ,解码时也不需要迭代 ,因此编码速度和编码质量都得到一定程度的提高 .实验结果证明了该方法的有效性 .

基于分片线性函数的图象压缩方法

使用了一种新的分片线性逼近算法。算法首先对极大极小这一分片线性函数的紧凑表示形式做了改进，然后以线性规划方法作为主要工具，以极小化拟合误差为准绳，同时确定全部参数；实现了分片线性函数对非线性样本数据的整体拟合；充分发挥了分片线性逼近的优势。在此基础上，提出了一种基于分片线性逼近的图象压缩编码方法。这种方法具有解压缩速度快的优点，与其它的图象压缩方法（例如ＤＣＴ）相结合，能够提高图象的压缩效率。