小波变换和预测编码结合的抗差错SAR图像无损压缩算法

分析了即将推出的JPEG2000标准算法和基于自适应的上下文预测编码技术,提出了小波变换有损编码加自适应上下文预测无损残差编码的具有抗差能力的SAR图像无损压缩算法。该算法既具有小波变换图像编码的累进传输,对信道具有一定鲁棒性的特点,而且压缩率高于即将推出的国际标准JPEG2000的无损压缩和国际标准算法JPEG-LS。

一种静态图像压缩编码算法的改进

针对含有噪声的数字图像去除相关性差的问题，鉴于数字图像的噪声模型，对图像作去噪处理后再用静态图像压缩标准JPEG基本系统作图像压缩编码。实验表明，该压缩方案具有较高信噪比、压缩比的良好性能。并且该方案具有推广的意义，可以应用到其他编码算法。用VC++6．0实现了该算法。

空谱联合预测高光谱图像无损压缩rice算法

针对rice算法低维预测不能有效降低高光谱数据冗余问题,提出基于空谱联合预测的低复杂度rice算法,应用于高光谱图像无损压缩。根据高光谱图像三维数据特征建立三维预测模型,利用相邻波段谱间相关系数进行联合预测系数分配,有效地减少了高光谱图像空间和谱间冗余。提出基于预测误差均值的最优编码参数选择算法,计算复杂度由O(N)降为O(1)。实验结果表明,本文方法提高无损压缩比5%～40%,编码时间较经典rice算法缩短了4%以上,有利于实时处理和工程实现。

基于谱间预测和码流预分配的高光谱图像压缩算法

在高光谱图像压缩中，由于波段预测后各波段残差图像分配的码流长度关系到该波段的清晰度，同时该波段作为预测波段对后面波段的预测编码会产生影响，因此设计一种合理的分配各波段码流长度的算法很有必要。本文提出了一种波段预测去除谱间冗余和码流预分配的高光谱图像压缩算法。用DPCM预测求出各波段的预测残差图像的标准差，然后根据标准差的大小对该波段进行SPIHT编码所需要分配的码流长度进行预测，最后基于均方差最小的线性预测器对图像各波段进行预测，根据事先分配的码流长度对各波段预测残差图像进行SPIHT编码。该算法在波段间采用最佳线性预测，有效地去除了高光谱图像的谱间相关性，同时，设计的分配码流长度的算法能够根据各波段信息量大小，以及与相邻波段的相关性来分配码流长度。实验表明，重建图像的平均PSNR比3D-SPIHT算法的高0．9～2．5dB，因此该算法对高光谱图像有损压缩非常适用。

基于可逆提升小波变换和上下文预测的SAR图像无损压缩算法

结合可逆提升小波变换和上下文预测技术 ,提出基于可逆提升小波变换和上下文预测的合成孔径雷达 (SAR)图像的无损压缩算法。分析了基于提升小波的无损压缩算法和基于上下文预测编码的无损压缩算法的优缺点 ,联合两种体制 ,提出先用提升小波变换去除整幅图像的冗余 ,再用边缘保留预测器和子预测器联合技术进一步消除子带内系数间的空间冗余性 ,最后采用自适应上下文建模技术对残差进行分类自适应熵编码。除具有常规小波变换编码的优异性能外 ,该算法的压缩率优于即将推出的国际标准JPEG2 0 0 0 .

一种快速零树编码的小波图像压缩算法

研究了一种新的小波变换零树编码方法，通过定义多级零树根和使用编码信息表和最优量化的方法，对不同方向的小波子带系数采用不同大小的门限和量化码书。充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性，取得了很好的压缩效果，对小波系数只作一次零树编码，大大节约了编码时间。

一种小波图像压缩编码的抗干扰算法

提出了一种基于小波树搜索方式的改进了的小波图像压缩算法 .算法保留和继承了 EZW和 SPIHT算法的所有优点 ,改进了它们难于抵御干扰的弱点 .重点探讨了搜索规则、格点矢量编码方法以及两种结合信道纠错的混合编码选择 ;并给出了在模拟的噪声环境下 ,用该算法进行编解码的峰值信噪比及其与 SPIHT算法的比较 .

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法 (FCC)优缺点的基础上 ,提出了一种新的结合小波变换的分形图像编码压缩算法 (DWT -FCC) ,该算法首先对图像进行二级小波变换分解 ,然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码 ,并根据不同层子图像结构间的相似性 ,由高层分形编码构造低层子图像分形编码 ,实现图像的编码压缩。实验结果表明 ,该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面 。

基于整数小波变换和零树编码算法的医学图像压缩研究

现代医疗成象设备产生了大量高价值的医学图像 ,如何对信息的进行有效的存储、查询以及网络传输是一个亟待解决的问题。本文利用整数小波变换和零树编码算法对医学图像进行了压缩研究 ,试验表明 ,同传统JPEG标准相比 ,相同压缩比下本算法的峰值信噪比有明显的提高 ,同时本算法具有逐渐显现的特性 ,能够满足医学图像存储。

一种快速相关预测矢量量化的图像编码算法

矢量量化是近年来图像压缩研究中的重要技术 ,在该技术中 ,减小编码运算时间和降低平均编码比特率是当前研究的重要问题 ,目前 ,已经提出了许多快速编码算法。为了进一步减少图像矢量量化编码的时间和降低编码比特率 ,提出了一种超前相关预测与快速搜索相结合的快速矢量量化编码算法。该算法在对当前图像块完成编码后 ,再根据该图像块与相邻的未编码图像块的相关性来预测相邻块的编码值 ,如果预测成功 ,则用低比特率表示编码值 ;否则用绝对误差不等式删除 (AEI)算法来求得高比特率编码值 ,以减少总编码时间和降低平均比特率。测试结果表明 ,该算法比传统的穷尽搜索算法的编码速度快 ,且比特率低 。

超光谱图像的二阶差分预测压缩算法

根据超光谱图像空间谱间都存在较强相关性的特性,设计了一种结合空间预测的二阶差分预测压缩算法。采用MED预测器去除空间相关,采用二阶差分预测器去除谱间相关,并根据像素预测误差的权重设计了统一的去相关预测器,最后对误差图像做基于上下文的编码,实现图像的近无损压缩。研究结果表明,各波段峰值信噪比(PSNR)为39dB左右时,压缩比可以达到12.7,压缩效果比较理想。

基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法研究(英文)

在一系列新量化编码算法中,由J.M.Shapiro提出的嵌入零树小波编码(简称为EZW)被认为是最先进的方法之一,然而,它也存在明显不足之处:为了确定小波系数是零树根还是孤立零,必须利用小波系数间存在的双亲 子女(Parent Children)关系去搜索扫描其所有后代,而这必然会导致扫描高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余,从而大大影响其编码效率。提出了一种基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法,该算法能够通过以下措施提高EZW编码方案工作效率:①采用全新的嵌入小波编码策略,不再利用导致计算量剧增的双亲 子女(Parent Children)关系;②进行嵌入小波编码时,不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号。实验结果表明:提出的新图像编码算法在压缩/解压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW编码方案。

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法 (FCC)优缺点的基础上 ,提出了一种新的结合小波变换的分形图像编码压缩算法 (DWT-FCC) ,该算法首先对图像进行二级小波变换分解 ,然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码 ,并根据不同层子图像结构间的相似性 ,由高层分形编码构造低层子图像分形编码 ,实现图像的编码压缩。实验结果表明 ,该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面 。

基于预测误差压缩编码的可逆信息隐藏算法

提出一种基于预测误差压缩编码的可逆信息隐藏算法.本算法利用全局混沌异或加密方法,在加密灰度图像的基础上,对图像n次均匀分块,每块采用无损预测编码原则,筛选出压缩的加密图像块,每位像素值八进制的低三位作为隐藏空间用于嵌入信息.对于嵌入秘密信息后的加密图像可直接利用隐藏密钥提取出秘密信息,拥有隐藏密钥和加密密钥时可提取出秘密信息,并且完全无误得恢复出载体图像.实验表明,在n次的均分块经无损编码不仅提高了加密图像的嵌入容量,并且可逆无损恢复出原始载体图像.在UCID图像库中测试随机选取的100幅图像,平均嵌入率为1.094bpp,可见本文算法普遍适用于一般图像.

基于视差补偿预测的立体视频图像压缩编码

本文介绍了立体视频编码方法。并对其关键技术－视差补偿预测技术进行深入研究。本文所提出的基于视差分割的视差补偿预测算法是建立在可变尺寸块匹配算法的基础上，充分利用视差信息实现对目标图像帧的有效分割，并采用相适应的视差向量编码方案。与传统算法相比，在相同预测精度下，明显降低了视差信息编码开销。

基于匹配概率活动表的分形图像快速压缩编码算法

本文在Jacquin提出的自动分形图像编码算法的基础上,针对各定义域块与值域块的匹配概率不相等,提出了基于匹配概率活动表的分形编码算法,为进一步加快编码速度,从理论上重新定义了定义域块与值域块间距离的计算,并分析了值域块类型与门限取值间的关系,并经实验给出了门限的具体数值。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。

基于小波变换的空间可分级图像压缩编码算法

图像压缩算法如EZW和SPTHT都具有较高的压缩率 ,为了能使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩率和良好的压缩性能 ,本文分析了SPIHT算法 ,在相同压缩效率的情况下 ,将其进一步改进 ,使之具有空间可分级性。在编码过程中 ,单个像素的相关信息按其所在的分辨率层输出到基础层或增强层码流中 ,而对于集合的测试信息按其最高层像素所在的分辨率层以较大的概率输出到相应的码流中。这样 ,虽然低频子带与高频子带相关联而编码 ,但实验结果显示与低频子带单独编码的性能非常接近。同时给出了一种基础层和增强层之间的码率分配方案。实验结果显示 ,随码率的增大 ,基础层所占的比率越来越低 ,同时 ,对包含边缘较多的图像 ,其基础层码率所占的比率也较低。

自适应编码与混合模型联合改进图像压缩算法

为准确描述残差图像的概率分布特征,以实现图像的自适应无损压缩,提出了一种自适应算术编码与有限混合几何模型相联合的分块无损图像压缩算法。算法首先对图像的残差图像进行非重叠分块,并通过联合分布估计各分块的统计模型;然后通过最大似然估计对分块的混合参数进行估计;最后在预测误差块中使用直方图截断算法减少算术编码中的符号数量,从而减少零次符号的出现概率。实验结果表明,在实验图像集基础上,所提图像压缩算法的压缩比优于常用的标准JPEG-2000和JPEG-LS。

基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现

文章介绍了基于DCT变换的JPEG图像压缩编码算法 ,并应用MATLAB影像处理工具箱的相关函数和命令 。

一种新型非线性分形图像压缩编码算法

提出一种简单的非线性分形算法,简化了Popeseu等提出的算法,用于解决压缩字典较小的问题.实验结果表明,这一算法简单可行,具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.