新一代的静止图像压缩标准JPEG2000

JPEG2000是国际标准组织ISO/ITU -T为适应21世纪图像压缩应用而制定的新的静止图像压缩标准。目前 ,该标准的第一部分(PART1)已基本完成。本文介绍了这一即将完成的新标准的特点及应用场合 ,阐述了JPEG2000图像编码系统的实现过程 ,对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述。

JPEG 2000——新的静止图像压缩标准

为满足不同应用需求而制定的新的静止图像压缩标准———JPEG 2 0 0 0已于 2 0 0 0年 12月正式成为国际标准 对JPEG 2 0 0 0进行了系统的分析 ,对其采用的许多新算法及关键技术进行了详细的描述 ,包括基于提升法的第 2代小波变换 ,位平面编码 ,自适应算术编码 ,标识树编码 。

基于第二代Bandelets变换的静止图像压缩

基于第二代Bandelets变换提出了一种静止图像压缩算法．先引入数字线表示离散域中的直线，再通过目标码率来计算相应的近似量化值，对建立的率失真函数取最小值得到最佳的Bandelets变换方向，然后根据子带相关性以建立四叉树并通过编码扫描次序来存储系数，最后将JPEG2000的比特位平面和上下文编码应用到量化后的Bandelets系数，从而实现了图像压缩．该算法降低了方向寻优的计算复杂度，减少了表征方向信息所需比特数和辅助的方向信息总量，同时提高了压缩图像的质量．实验结果表明，与JPEG2000相比，该算法的峰值信噪比可提高0．3-1．3dB．

无线传感器网络中基于压缩感知的静止图像压缩方案研究

受功耗、成本和无线传输环境的限制,无线传感器网络中采集图像的节点并不适合采用传统静止图像压缩标准JPEG、JPEG2000。为了适应无线传感器网络的"轻编码、重解码"的特点,提出了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的静止图像压缩方案。该方案在编码端进行分块测量,分块测量次数根据图像的边缘信息自适应地分配;在解码端则利用分块观测数据进行整帧重建。仿真实验表明,与已有的基于CS的图像压缩方案相比,该方案可有效地降低CS测量成本,并可在重建时消除图像的边缘模糊与块效应现象。

一种新的静止图像压缩标准——JPEG2000

新一代静止图像压缩标准JPEG2 0 0 0不仅在压缩性能方面明显优于目前的JPEG ,同时具有支持渐进传输、感兴趣区编码、良好的误差鲁棒性、码流随机访问等特点 ,在Internet传输、无线通信、医疗图像等领域具有广阔的应用前景。介绍了JPEG2 0 0 0编解码系统的体系结构、关键技术、主要特点等 ,同时给出有关JPEG2 0 0

发展中的静止图像压缩标准JPEG2000

从四个方面介绍JPEG2000：JEPG2000的产生背景，已有的和发展之中的静止图像压缩标准，JPEG2000的主要技术特点，JPEG2000与其它静止图像压缩标准之比较。

静止图像压缩的新标准——JPEG2000

JPEG2 0 0 0是国际标准组织 ISO/ IEC正在制定的静止图像传输标准。文中介绍JPEG 2 0 0 0的背景、主要目标 ,重点对 JPEG 2 0 0 0的几个关键技术进行了说明 ,最后展望 JPEG2 0 0 0的应用前景。

一种减小静止图像压缩效应的后处理算法(英文)

提出了一种静止图像压缩的后处理算法.执行了基于Contourlet变换的图像插值迭代方法来恢复图像的高频通带信息,然后该信息和解压图像的高频信息相融合以进一步保护重要的小波系数.在低码率情况下,该算法有助于减小压缩效应并且提高解压图像沿边缘的正则性.在JPEG2000和SPIHT压缩系统中证实了该方法的性能.仅仅通过一次迭代,后处理图像的峰值信噪比相比于解压图像可提高0.05～0.2dB.当迭代次数增加时,振铃效应将进一步降低.

新一代静止图像压缩标准JPEG2000

随着多媒体应用领域的扩展,传统的图像压缩技术已无法满足人们对多媒体图像的要求,各种图像压缩格式应运而生,如JPEG、MPEG-4VTC、PNG等。其中新一代ISO/ITU-T静止图像压缩标准JPEG2000成为热点。文章重点介绍JPEG2000图像编码系统的基本思想及其特性。

静止图像压缩编码简介

随着信息技术的发展,静止图像压缩编码技术在信息领域的应用越来越广泛。如果某种图像编码算法既能够保证质量,又能够存储时占用空间小、传输时占用带宽小,那么该编码算法则越优秀。JPEG压缩算法就是这样一种既可以避免失真,又能够实现令人满意的压缩比例的算法。

基于预处理和后处理的高倍静止图像压缩方法

文中提出一种基于图像预处理和解压图像后处理的高倍静止图像压缩方法。该方法不改变原来的压缩算法 ,在原有压缩方法的编码前对图像进行预处理 ,通过有目的的舍弃掉一部分数据 ,来降低压缩编码的复杂度 ,提高编码效率 ,同时在很大程度上减小了硬件实现时所需的存储量。在解码端首先恢复出保留的数据 ,然后利用子带外推的方法恢复丢掉的数据 ,最后重建图像。以 L ZC编码方法为例 ,试验结果表明 。

新一代的静止图像压缩标准——JPEG2000简介

本文简要介绍了新一代的静止图像压缩标准JPEG2000，比较了它与JPEG编码过程的差异和它所具备的独特优点。

多媒体静止图像压缩技术

本文简述多媒体静止图像压缩法，且在分析ＪＰＥＧ算法后，讨论了以ＣＬ５５０为核心的静止图像压缩卡。

改进的SPIHT静止图像压缩编码算法

SPIHT算法是压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法。针对原算法没有从最佳率失真的角度出发来选择初始量化门限这一不足之处 ,提出了一种改进的 SPIHT算法。通过理论计算和试验分析 ,得到初始量化门限 T0 和编码失真的关系 ,并导出搜索最优初始量化门限 T0 的简单迭代方法。改进的 SPIHT算法能根据输入图像的特性和给定的编码输出码率自适应地选择最优初始量化门限 T0 。在相同输出码率的条件下 ,改进的 SPIHT算法比原算法峰值信噪比提高最多达 0 .6 d

针对静止图像压缩的整数小波优化设计

为了提高整数小波变换(IWT)的有损图像压缩效率,提出一种基于最优缩放因子(OSF)的整数小波优化设计方案———OSF IWT。通过对变换前图像系数的适当放大2的整数幂倍,减少尾数截断对变换系数幅值的影响。同时选取提升框架中的OSF,优化小波系数的分布特性,提高小波图像的能量集中性,使有损压缩效果达到最佳。采用SPIHT编码的实验结果表明,在保持原IWT的低计算复杂度和可逆性同时,有损编码条件下,OSF IWT的峰值信噪比(PSNR)超过采用Daubechies(Db)917的离散小波变换(DWT)0.3～0.6dB。

H.264帧内编码和JPEG2000对静止图像进行编码的性能比较

国际最新静止图像压缩标准———JPEG2000代表了离散小波变换(DWT)编码的最高水平,最新的视频压缩编码标准———H.264代表了离散余弦变换(DCT)编码的最高水平。由于H.264的帧内编码采用了一些新方法,如帧内空间预测、不同大小块的DCT变换等,使得H.264帧内编码效率高于其他的DCT变换编码方法,因此可以认为,H.264的帧内编码代表了DCT变换的最高静止图像编码水平。大量的仿真实验比较发现,H.264的帧内编码方法比JPEG2000的编码效率高。据此可以预测,基于帧内空间预测和不同大小块DCT变换的H.264帧内编码方法具有成为下一代静止图像压缩标准的潜能。

基于小波变换的静止图像快速编码算法

基于小波变换静止图像压缩提出一种快速算法。在兼顾压缩比和峰值性噪比的同时,采用离散小波变换的快速算法,对量化和熵编码两部分进行优化,提高了算法的快速性,并进行了实验验证。

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．

基于感兴趣区域的图像部分无损压缩方法

在应用整数小波变换和基于层次树的集划分算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法,该算法利用小波变换良好的空间 频率的局部化特性,通过在编码前提升图像的感兴趣区域的小波系数,使这些小波系数完全独立于背景区域的小波系数,实现了在不传输任何形状信息的前提下,完成各种形状的感兴趣区域的解码.实验结果表明,该算法能够在无失真恢复图像感兴趣区域的同时,提高整幅图像的压缩比.