基于可逆整数时间域重叠变换的分类矢量量化图像编码

针对普通矢量量化编码不能保留大量边缘细节信息,导致图像边缘细节模糊的问题,该文提出一种基于可逆整数时间域重叠变换(RTDLT)与分类矢量量化的图像压缩编码方法。首先对图像进行分块,同时对图像进行RTDLT变换,然后根据图像分块的梯度幅值与RTDLT变换系数对分块进行分类,最后对不同类别分块的RTDLT系数进行独立的基于模糊c均值矢量量化编码。实验证明,该算法比JPEG2000等其他算法具有更高的压缩倍数,重构图像质量更高。

基于整型可逆时域交叠变换的遥感图像压缩

提出了一种无乘法整型可逆时域交叠变换方法,并以此为核心变换技术设计了一种新的有损到无损渐进的图像压缩系统.利用所提出的压缩系统从一个单一的码流文件中既可以恢复出完全无损的图像,也可以在高压缩比下得到高质量的有损重构图像.算法通过前后向滤波器改进离散余弦变换性能,并在矩阵分解基础上通过多阶提升实现完全可逆整型变换.光学遥感图像的实验结果显示,该算法在绝大多数情况下可以达到优于图像压缩国际标准JPEGJ、PEG2000以及新一代压缩算法HD-Photo的率失真性能以及高质量的主观视觉效果.