基于可逆整数小波变换的图像无损压缩

基于可逆整数小波变换(RITIWT:ReversibleInteger-to-IntegerWaveletTransform)的图像无损压缩已经成为图像压缩领域的研究热点。在对相关文献进行综合分析的基础上,首先回顾了RITIWT发展历史中的几个有影响力的小波变换框架及其在无损压缩中的应用,然后对目前应用于图像无损压缩领域的几种重要的RITIWT方法进行了总结,论述了基于可逆整数小波变换的图像无损压缩方法需要解决的若干问题,最后对基于RITIWT的图像无损压缩问题研究提出了一些展望。

基于可逆整数小波变换的遥感图像的无损压缩

针对遥感数据的特点,将可逆整数小波引入遥感图像压缩领域,与编码相结合,试验选用了几种可逆整数小波对几幅遥感图SPIHT像和标准测试图像进行图像无损压缩试验,结果与相比都所有提高。

分块DPCM与5/3整数小波变换结合的天文图像无损压缩

针对海量的天文图像数据与有限的存储空间和带宽资源之间矛盾日益突出这一问题,提出一种无损压缩方法,首先将超大天文图像分块,再使用差分脉冲编码调制和5/3整数小波变换,最后使用霍夫曼算法编码。对该方法的原理和具体实现做了详细的分析与介绍,通过实验验证该方法比天文中常用的tar、PKZip、WinZip、WinRar软件在压缩比上分别提高了30%、29%、26%、2%,压缩速度远大于WinZip和WinRar;且该算法实现简单,适合硬件实现和利于并行处理。

医学图像感兴趣区的内嵌小波编码新方法

提出了一种新颖的适合医学图像的压缩算法AR-EWC(embedded waveletcodingof arbitrary ROI)。该算法保证了感兴趣区域边界与背景光滑过渡,支持任意形状ROI的无失真编码,生成内嵌有损到无损图像质量渐进优化的码流,并且可以对ROI独立随机存取。针对医学图像的特点,对包含重要临床诊断信息区域采用完全无失真的无损压缩,而对背景采用高压缩比的有损压缩,既保证了医学图像对高质量的要求,相对于传统的无损方案又大大提高了图像的整体压缩比。在临床头部MR图像数据集上的实验表明,该算法在保证了ROI区域无损压缩的前提下,达到了与经典的有损压缩算法相当的压缩比率。

连续帧医学图像无损渐进传输的研究与实现

引入了可逆整数小波变换、渐进编码和熵编码,设计了调度算法,提出了一种连续帧医学图像无损渐进传输方案,给出了基于C/S结构的VC实现。试验结果表明该方案是简单和实用的。

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换 (IWT)的雷达信号实时无损压缩算法 .雷达回波信号是一个非平稳的随机过程 ,首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解 ,将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分 ;对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码 ,最后一次阈值为分割阈值 ;对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型 (context basedmodel)算术编码压缩 ,并比较不同上下文模型对压缩效果的影响 .实验结果表明 。

图像无损压缩技术分析与性能比较

讨论了目前常用图像无损压缩算法的基本原理和实现方法,并对这些方法的性能做了分析比较。通过实验表明,基于整数小波变换的压缩方法具有较好的压缩比。针对无损压缩比低的问题,提出根据图像特点首先采用预测编码方法或整数小波变换方法降低图像信息量,再使用熵编码方法的方案能较好地提高压缩比。