一种基于整数小波变换的图像编码算法

针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用“从1开始的整数平方”代替“2的整数次幂”作为零树编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔,通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的零树数量;同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程。实验结果表明,整数平方量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提高了静止图像的编码效率。

基于整数平方阈值和索引表的静止图像编码算法

零树编码对一般小波变换有很多优点 ,但对能量集中性较差的整型小波变换 (IWT)却达不到最佳效果 针对IWT存在的这一特点 ,结合零树编码的优点给出一种新算法 第 1,根据IWT中各子带系数幅值的动态变化范围较小 ,小波图像能量集中性较DWT差这一特点 ,提出利用连续的正整数平方作为IWT小波系数量化阈值的整数平方算法 ;第 2 ,提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码方法 ,简化了编码与解码过程 实验表明 。

零树框架下整数小波图像编码的改进

整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点,但是图象经整数小波变换(IWT)后,能量集中性较第一代小波变换差很多,不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法,从两方面加以改进。首先,采用“整数平方量化阈值选取算法”,根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小,小波图像能量较一般小波差的特点,选取从1开始的正整数平方作为量化阈值的同时引入可调节的量化阈值系统,根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值,从而增加了零树的数量;其次,提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路,简化了编码与解码的过程。实验表明,本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起,改善了压缩质量,提高了压缩效率。

一种基于新量化方案的形状自适应整数小波编码算法

首先提出了基于提升方案的形状自适应整数小波变换算法,然后对整数小波同第一代小波的变换系数分布特性的差异进行了详细的分析.针对整数小波变换系数幅值动态变化范围小,而传统EZW中阈值区间相对较大,不利于形成零树结构的不足,提出了基于奇数平方的阈值选取方法.并在此基础上,提出一种基于二分法的量化逼近方案,与传统的基于位平面的量化方法相比,该方案能用更少的比特来完全重构一个系数.最后,提出了基于整数小波变换和新的量化方案的形状自适应EZW编码算法.实验结果表明,阈值选取方法是合理的,而基于二分法的量化逼近方案是有效的.在相同码率下,与传统阈值选取和量化方案相比,该方法重构图像的峰值信噪比要高出0.5～2dB.

一种基于整数平方量化阈值的小波图像编码算法

作为JPEG2000的重要组成部分,整数小波变换(IntegerWaveletTransform)和嵌入式零树编码(EmbeddedZerotreeWaveletCoding)有许多优越性,但是图象经整数小波变换(IWT)后各子带系数幅值的动态变化较小,因此其能量集中性较第一代小波变换差很多,不利于零树编码(EZW)。该文从零树编码的量化阈值入手,将传统零树编码中“2的整数次幂”量化阈值改为从1开始的整数平方量化阈值,通过缩短了各量化阈值间的距离,减少了重要系数集中出现在较低量化阈值的机会,增加了编码过程中零树的数量,从而充分利用了整数小波变换能量集中性较低的特点。实验证明,该算法通过整数平方量化阈值有效地将整数小波变换同零树编码结合起来,提高了编码效率。

基于整数小波变换的图像编码研究与仿真

对原始图像分块后,通过整数平方量化阈值编码与上下文相关的零树编码的有机结合,提出一种基于整数小波变换和整数平方量化阈值的上下文相关零树编码算法ISCZ(Integer Square threshold and Context-based Zerotree)。ISCZ算法不仅缩短了各量化阈值间的距离,增加了编码过程中零树的数量,而且充分挖掘了零树符号间的相关性,克服了基于提升框架的(5,3)等整数小波变换能量集中性差的缺点。实验结果说明,ISCZ算法对静态图像的压缩效果优于目前已有的小波压缩算法。

基于整数平方量化阈值和索引表的小波图像编码算法

一般小波变换 ,零树编码优点很多 ,但对于能量集中性较差的整型小波变换就显得力不从心 .因此对整型小波变换存在的这一特点结合零树编码的优点提出了一种新算法。第一 ,根据整型小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小 ,小波图像能量较一般小波差的特点 ,提出了利用整数平方作为量化阈值的整数平方算法 ,充分利用了整型小波变换 ;第二 ,提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路 。

基于整数小波变换与双阈值交替的遥感图像压缩

提出一种基于双阈值交替的遥感图像编码(DTAC)算法。根据整数小波变换(IWT)分解后不同阈值上的重要系数分布状况,对重要系数相对集中的区间用整数平方代替2的整数幂(IPT)作为量化阈值,在其他阈值区间中仍使用IPT,然后对每个阈值平面上的重要系数采用统一的编码策略。实验表明,新算法具有较低编码复杂度,不仅支持单一码流下从有损到无损的遥感图像编码,而且峰值信噪比(PSNR)高于采用IWT的SPECK编码算法。

基于残差图像的ROI编码研究

与 JPEG2 0 0 0中的 MAXSHIFT算法不同 ,本文将 ROI编码与零树编码结合 ,给出一种基于残差图像的 ROI编码算法 RZ (residue zerotree)。RZ算法基于整数小波变换 ,对高压缩比下零树编码后 ROI区域的残差图像作基于整数平方量化阈值的零树编码 ,并将所得残差数据熵编码后跟随原编码数据传输 ,可以实现 ROI区域的有损或无损编码。实验结果表明 ,RZ算法实现了基于嵌入式零树小波变换(EZW)框架较低复杂度的 ROI编码 ,可应用于基于网络的图像传输。

压缩传感理论、优化算法及其在系统状态重构中应用

分别对压缩传感理论、优化算法及其在系统状态重构中的应用3个方面进行了研究.在压缩传感理论方面,包括对所压缩信号的稀疏或低秩要求、编码测量以及与优化算法之间的关系进行了较为深入的研究,重点分析了原始信号的稀疏与低秩之间的关系、测量矩阵与压缩矩阵之间的关系、满足限制等距特性(RIP)的测量矩阵,以及由压缩传感理论提供的最少测量次数.在压缩信号重构过程中所需要采用的优化算法,着重讨论了核函数的凸优化问题描述,分别对常用的优化算法,包括最小二乘(LS)法、最大熵法、极大似然法和贝叶斯方法的求解过程中所用到的性能指标、优化目标和求解条件等进行了归纳与特性分析.对量子态估计中的交替方向乘子法(ADMM)以及作者最新提出的迭代阈值收缩法(IST)进行了专门的性能对比,并通过量子位分别5、6和7情况下纯态估计的应用为例,对不同测量比率对参数估计性能的影响,以及算法在不同量子位数下性能的表现,进行了不同层次上的对比和分析,完整地阐述基于压缩传感理论与优化的系统参数估计的研究过程.