基于小波变换的点量化图像编码算法

首先扼要介绍小波理论 ,分析小波变换的统计特性和重要系数的分布特点 ,着重对几种最具代表性和生命力的点量化图像编码算法进行详细的论述 ,并对它们进行比较 ;然后 ,重点讨论基于时间轴小波变换的视频分割算法在视频图像编码上的应用 ,提出今后研究的方向 .

基于形态学膨胀操作的小波图像比率可分级编码研究

图像渐进传输、图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像比率可分级性编码算法的产生 ,比如嵌入式零树小波图像编码方法 (EZW) .Servett等人给出了一种基于形态学方法的图像编码方法(MRWD) ,该方法根据图像小波分解后各子带中重要系数的聚类特性 ,利用数学形态学中的膨胀算子直接对各子带中的重要系数进行检测、提取和编码 ,取得了优于 EZW的编码效果 .然而 ,该方法还存在着一些值得改进的地方 .该文在分析和改进 MRWD方法的基础上 ,提出一种基于形态学方法的小波图像比率可分级编码的新方法 ,该方法的主要思想如下 :(1)针对小波图像分解的不同层次子带 ,采用了不同的结构元素来实现各子带重要系数的膨胀操作 ;(2 )对剩余空间的重要系数 ,根据其在不同分解层次上的分布情况 ,采用了直接提取和膨胀操作相结合的编码方法 ;(3)根据小波图像分解最低频子带的特殊性 ,对其进行了单独处理 ;(4)采用了逐次逼近的量化模式 ,使生成的嵌入式码流具有比率可分级的特性 .该方法除了具有 EZW方法的优点外 ,在一定程度上克服了 MRWD方法的不足 ,取得了较好的效果 .

基于指纹方向图及形态学膨胀操作的指纹图像压缩算法的研究

提出了一种在MRWD方法基础上结合指纹方向图的指纹压缩算法。首先将指纹图像按纹理信息进行分块,然后对指纹图像中不同的方向图块采用不同的结构元素来实现各子带重要系数的膨胀操作以对其进行检测、提取和编码。该方法除了具有EZW的优点外,有效地提高了MRWD方法在处理指纹图像时的性能。实验结果证实了该方法的有效性,而且其性能可与最新的有损压缩算法JPEG2000相媲美。

嵌入式小波编码算法的分类研究

小波编码技术关键在于如何有效地组织和量化图像的小波变换系数,如何提高图像的压缩效率和图像的恢复质量。将较经典的小波编码方法按照小波系数的不同相关性和不同的小波变换处理进行了分类研究,分析了它们的原理和性能。最后提出了小波图像编码方法的进一步研究方向。

一种形态学小波域彩色图像压缩编码算法

提出了基于形态学的彩色图像压缩编码算法。该算法以数学形态学小波图像编码(MRWD)思想为基础,通过建立可逆彩色空间变换、形成显著系数簇、删除含有3个点以下的小簇、游程编码显著系数等措施,实现彩色图像的压缩编码。实验结果表明,文中算法具有较好的压缩效果。

基于小波变换和形态学操作的指纹图像编码研究

在深入研究EZW和MRWD方法基础上,提出了一种结合指纹方向图的指纹压缩算法。首先将指纹图像按纹理信息进行分块,然后对指纹图像中不同的方向图块采用不同的结构元素来实现各子带重要系数的膨胀操作以对其进行检测、提取和编码。该方法除了具有EZW的优点外,还有效地提高了MRWD方法在处理指纹图像时的性能。实验结果证实了该方法的高效性。