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 。

基于DWME-KSVD的分布式视频压缩感知编码研究

分布式视频压缩感知编解码(DCVS)是一种全新视频编码方法,其边信息质量直接影响视频重构质量。针对视频重构质量较差的问题,提出运动估计双重自适应加权边信息生成算法(DWME),通过帧插值和运动估计产生的边信息进行自适应加权从而产生一个较为稳定的边信息。利用DWME边信息和K均值奇异值分解(K-SVD)算法训练生成字典,根据训练出的字典进行视频重建。实验数据表明,与双向运动估计字典边信息生成算法(ME-KSVD)、运动估计双重均值字典边信息生成算法(DMME-KSVD)相比,DWME-KSVD算法的峰值信噪比(PSNR)分别提高约0.5dB-1.5dB、0.2dB-0.5dB,具有较好的视频重建效果。

基于时序数据压缩的大数据无损编码转换

针对当下时序数据压缩普遍存在压缩比小、压缩效率低的问题,进行基于时序数据压缩算法的海量大数据无损编码转换研究。该研究分为2部分,首先利用经验模态分解(EMD)算法对时序数据进行分解,分解为有效分量和噪声分量。其次,针对有效分量,利用Huffman算法进行压缩编码转换;针对噪声分量,利用LZ77算法进行压缩编码转换。实验结果表明:与3种传统压缩编码转换算法相比,该算法分别对Haptics和Phoneme数据集进行压缩的均方根失真度为3.854和3.624,压缩比为53.62%和47.85%,由此说明该算法更能够保证在不失真的前提下,以更快的速度完成数据压缩。

基于JPEG2000的感兴趣区域压缩编码算法

提出一种基于JPEG2000感兴趣区域的图像压缩方法.该方法首先提取出感兴趣区域;然后为达到重要信息不丢失的前提下增大压缩率的目的,对不同区域采用不同压缩率,即对感兴趣区域进行低倍率有损压缩,对背景区域进行高倍率有损压缩;最后通过计算均方误差(mean squared error,MSE)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),对该方法进行客观评价.实验结果表明:基于ROI的压缩方法的性能优于一般压缩方法,在获得更高压缩率的前提下,压缩重构图像保持了较高的峰值信噪比,较好地解决了压缩率和图像质量之间的矛盾.

JPEG_LS图像无损压缩算法的FPGA实现

为满足海量图像数据在存储和传输过程中的高速无损要求,图像无损压缩算法JPEG_LS的FPGA实现成为人们研究的热点。针对现有的用C语言实现的图像无损压缩算法JPEG-LS进行优化,使其适合用硬件来实现。该算法由游程编码、常规编码和Golomb编码组成。针对该算法,提出了使用VerilogHDL硬件描述语言来进行RTL级设计,并在XilinxISE平台上实现了编码器。最后对多幅灰度图像进行了测试,测试结果表明其能够对灰度图像进行无损压缩,并提高了压缩速度。

基于Blackfin561的JPEG2000压缩算法编码优化

提出了基于Blackfin561处理器的JPEG2000图像压缩算法的编码优化方案。包括一些算法优化和大量的代码优化,如循环展开、C程序的汇编化和汇编优化等。这些方法较大地缩短了编码模块的处理时间,提高了图像压缩编码的实时性。

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。

JPEG2000图像压缩编码系统及其关键技术

介绍了JPEG2000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。

多光谱图像的3D EBCOT压缩编码算法

提出了一种新的多光谱图像压缩方案,三维率失真优化截取码块编码(3DEBCOT)算法根据多光谱图像的成像特点,利用非对称的三维离散小波变换去除多光谱图像的空间冗余和频域的相关性,再通过拓展改进最新的静止图像压缩标准JPEG2000中的二维率失真优化截取内嵌码块编码(2DEBCOT)算法,在比特平面编码器中引入谱间上下文,使用相应算术编码器并对经过三维小波变换后的系数进行编码,提高了多光谱图像的压缩效率.根据具体要求组织的内嵌码流,可继承获得JPEG2000标准内嵌码流抗误码等优良特性.使用该方法对一组6波段多光谱图像压缩编码后的重建图像显示,具有比三维小波分层树集合分割排序编码的算法(3DSPIHT)具有更好的图像质量和压缩性能.

JPEG2000图像压缩算法概述及网络应用前景

概述了JPEG2000图像编码系统，通过图例详细分析了JPEG2000的图像压缩编码过程 ，最后论述了JPEG2000的网络应用前景。

基于DSP的JPEG静态图像压缩编码设计与实现

提出了一种利用ADI公司Blackfin533系列DSP强大的图像处理能力,快速地实现JPEG静态图像压缩编码的方法。实验证明,该方法不仅有效地减小了图片存储所需空间,而且编码过程耗时仅为传统方式的一半,保证了嵌入式远程监控系统中图像传输的实时性。

由行程编码改进的一种通用性压缩算法

通过对行程编码(Run Length Encoding)的算法分析,提出了一种改进的无损压缩算法.该算法主要思路是:首先设定一个初始阈值,顺序扫描数据并记下最大值和最小值;当最大值和最小值的差值超过该阈值时,适当增大阈值;当差值不超过限定值时,将数据进行分段,根据实际情况对各分段数据采用本文介绍的差值编码或自然编码.解码过程中,根据包含最小值、起始位置、结束位置和该数据段需要的编码位数的信息文件和包含该段原始数据和最小值之间差值的差值文件还原数据.通过实例的测试和比较,给出了压缩效果公式,证明此算法比传统RLE算法的压缩效果更有效.

基于Matlab环境的JPEG图像压缩算法

压缩是多媒体技术得到长足发展的关键技术,而图像是多媒体信息的重要组成部分。针对图像压缩问题,分析了JPEG图像压缩系统的原理,提出了一种基于DCT的JPEG图像压缩技术,并在Matlab环境下实现了编码和解码的几个关键步骤,演示了一幅图像压缩后的效果。

基于概率排序的静态奇偶编码压缩算法

作者针对某些应用数据结构的特点 ,提出了一种新的基于熵编码原理的压缩算法 .该算法使用固定奇偶码 ,省去了传统算法动态生成哈夫曼树的繁琐过程 ;从而使算法加速 ,译码也变得简单 ,同时又保持了与传统算法基本相当的压缩效率 .

应用行程编码的航天器分包遥测压缩算法研究

针对航天器延时遥测存储数据量较大的问题,提出了一种应用行程编码(RLE)的分包遥测压缩算法。根据遥测数据的特点,对压缩算法进行改进,使压缩效果得到进一步提升。此外,对压缩数据生成符合空间数据系统咨询委员会(CCSDS)标准的分包遥测机制进行了阐述。对某卫星的试验表明,使用改进后的压缩算法,能够获得6.11倍的遥测压缩比,可提高延时遥测采样频率,增加航天器在境外的可用遥测数据量。

星载遥感图像JPEG2000压缩算法的去量化

随着空间技术的发展,空间遥感图像的数据量呈几何级数增加。为了满足JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时性要求,提出了一种对压缩算法进行优化和改进的方法。分析了离散小波变换后拉伸提升算法和JPEG2000量化算法。然后,通过一个新的拉伸量化因子将量化过程与后拉伸小波变换中的提升过程结合起来,减少了JPEG2000压缩算法的量化操作。最后,介绍了去量化处理方法的定点实现。实验结果表明:应用去量化处理方法可以使JPEG2000压缩算法中拉伸和量化过程所需要的时间降低50%,提升了JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时处理能力。

一种基于复合编码的心电数据压缩算法

本文提出了一种复合心电数据压缩方法 ,该算法根据ECG数据的特征变化 ,提取出每路ECG的心搏模板 ,从而把信号分成三部分 :心搏模板、残差、位置参数。在保证恢复信号低失真的情况下 ,先对残余误差进行LADT编码 ,再利用Huffman的无损压缩方法进行全部数据二次压缩。与其它压缩方法相比 ,在同样的信息损失下 ,该算法可获得更高的数据压缩比。本文提出的方法 ,也可应用到图像数据和其它数据的压缩中。

一种JPEG2000算术编码器的优化算法与实现

通过对索引表和概率间隔区间更新条件的分析,提出了一种JPEG2000算术编码器的部分并行优化算法.在连续编码两个数据对时,通过预测间隔区间的变化,可以一次完成索引表和间隔区间的更新,从而减小了编码数据的关联性,实现了算术编码器的部分并行编码.设计了基于3级流水线的JPEG2000算术编码器,并通过了FPGA验证.试验结果表明,该算法平均每个时钟编码1.58对数据,比每个时钟编码1对数据的普通算法,编码效率提高了58%.

JPEG编码算法的DSP优化实现

文章介绍 JPEG编码的 DSP实现 ,且着重讨论 DCT快速算法和 DCT系数量化的快速实现 ,将 8点 DCT分解为蝶形运算和乘法累加运算两级结构 ,利用 DSP的乘法累加指令和双字加 /减法指令快速实现 DCT。用小数乘法运算代替 DCT系数量化的除法运算 ,快速实现了量化操作 ,JPEG算法用汇编语言编程实现 ,编译后的可执行代码仅 2