基于9/7双正交小波的一种高效矢量量化算法

该文提出一种用于图像压缩的矢量量化算法,该算法用9/7双正交小波对图像进行分解,利用三个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合其特征的跨频带矢量,提高了图像的编码效率和重构质量,同时采用了新的矢量量化技术——渐进构造聚类(PCC),实验结果证明,该算法在未熵编码的条件下,获得 PSNR>32dB的重构图像,比特率高达 0.141 bpp.而且实现方法十分简单。

基于小波变换和矢量量化的人脸图像压缩

提出一种新的在小波域内进行矢量量化的算法.该算法在对图像进行多级小波变换后,构造三个方向的跨频带矢量,同时采用分类矢量量化,非线性插补矢量量化和基于人眼视觉特性的加权矢量量化,提高了图像的编码效率和重构质量.仿真结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果.

基于改进的分类矢量量化的图像压缩算法研究

主要研究了图像压缩精确度问题。针对传统的图像压缩算法精度低问题,本文提出了利用小波变换后的不同的小波系数的相关性,构造图像的特征的跨频带矢量,并对其进行分类,最后通过实验验证分析算法的有效性和具有一定的实际应用价值。

基于小波变换和矢量量化的指纹图像压缩算法

提出一种用于指纹图像压缩的矢量量化算法.该算法在对图像多级小波变换后,利用三个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量.并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近邻算法的LBG算法进行矢量量化,提高了图像的编码效率和重构质量.仿真结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果.

基于DSMVQ和S+P变换的图像压缩算法

提出了一种用于图像压缩的动态边匹配有限状态矢量量化(DSMVQ)算法,该算法通过S+P变换方法,对图像进行多级小波变换,利用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,利用DSMVQ进行量化,采样了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则,提高了图像的编码效率和重构质量。试验结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果。