New Blocking Artifacts Reduction Method Based on Wavelet Transform

It is well known that a block discrete cosine transform compressed image exhibits visually annoying blocking artifacts at low-bit-rate. A new post-processing deblocking algorithm in wavelet domain is proposed. The algorithm exploits blocking-artifact features shown in wavelet domain. The energy of blocking artifacts is concentrated into some lines to form annoying visual effects after wavelet transform. The aim of reducing blocking artifacts is to capture excessive energy on the block boundary effectively and reduce it below the visual scope. Adaptive operators for different subbands are computed based on the wavelet coefficients. The operators are made adaptive to different images and characteristics of blocking artifacts. Experimental results show that the proposed method can significantly improve the visual quality and also increase the peak signal-noise-ratio(PSNR) in the output image.

结合小波预处理的图像编码方案

提出了一种新型的结合小波预处理的图像编码方案 .在编码端 ,首先对原始图像进行模糊化处理 ,然后再按照通常的小波变换进行编码 ;在解码端 ,先进行小波变换 ,然后再进行与模糊化相反的清晰化处理 ,得到恢复图像 .试验结果表明该编码方案在计算复杂度上上升极少、在恢复图像质量上下降很少 ,但是在图像压缩比上得到了大幅度的提高 ,是提高小波变换图像编码效率的理想方法 .

一种基于DCT域的自适应块效应消除算法

在基于块编码的图像压缩技术中,低比特率下重建图像的块边界会出现块效应.本文提出了一种有效的基于DCT域的块效应消除算法.首先通过DCT系数块的分解和合并,直接从两个相邻的系数块获取相应的转移块.然后对图像块的活动性进行分类,对于低活动性邻接块所构成的转移块,采用改进的线性函数替代阶梯函数的方法消除块效应,同时更新邻接块.最后采用后滤波和量化约束技术对更新块和高活动性块进行后处理.实验结果表明,本算法不仅有效去除块效应,而且能够保护图像的纹理和边缘.

比特平面并行的EBCOT编码及其VLSI结构

该文提出了比特平面并行处理的EBCOT编码算法 .通过分析JPEG2 0 0 0中EBCOT编码结构 ,指出每一个比特平面的编码信息可以同时获得 ,从而给出了比特平面并行处理的块编码方法 ,并且详细说明了实现的VLSI结构 .与现有的结构相比 ,该结构具有并行度高、避免编码位置的时钟浪费等特点 .从实验结果表明 ,比特平面并行处理方式所需的时钟周期最少 ,FPGA原型系统最高时钟频率可达 5 2MHz,图像质量达到了公布的JPEG2 0 0 0标准 .

提升小波在木材颜色特征提取上的应用

在总结以往研究的基础上,结合图像分块理论,提出一种新的木材颜色特征提取方法。该方法基于提升小波变换提取木材表面的颜色信息,最终形成12个特征参数。为了验证特征提取的有效性,采用了径向基函数神经网络、概率神经网络和支持向量机三种分类器,最终实验仿真的分类效果很好,验证了这种新的颜色特征提取方法的有效性。

一种有效的块DCT编码图像去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,从而降低了图像的视觉质量。提出一种基于小波域特征分析的去块效应算法,目的是尽量消除块效应的同时充分保护图像的边缘信息。图像空域中的块效应,在小波域高频子带表现为平行线效应、竖直线效应或者网格效应。通过为各个子带设置自适应操作算子去抑制块边界系数能量聚集现象,使得空域中的块效应得到消除。仿真结果表明在不同比特率下,对不同类型的图像,新算法都能得到较好的去块效应效果,并且具有较高的运算速度。

一种空间域自适应去块效应算法

基于块离散余弦变换的图像压缩编码,在低比特率时其重构图像的块边界上会产生严重的方块效应。提出了一种空间域的自适应去块效应算法。首先把块效应建模成阶梯函数,然后根据判断准则把图像块分成平滑块,纹理块和边缘块。对平滑块,首次导出了块效应强度的表达式,然后根据块效应强度和平滑度进行自适应平滑滤波;对边缘块和纹理块,采用简单的Sigma滤波器对块边界周围的像素滤波。大量的仿真实验结果表明提出的算法有优越的去块效应性能。

基于马尔可夫随机场最大后验估计的去块效应方法

基于块离散余弦变换(BDCT)是国际上大多数图像、视频压缩标准的核心部分,它的主要缺点是在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。文章提出了一种新的基于马尔可夫随机场最大后验估计(MRF-MAP)的块效应消除算法,目的是实现在尽量消除块效应的同时充分地保护图像的边缘信息。文中通过线性回归,给出了设置MRF算法中的Huber函数阈值的数学公式,由该公式得到的阈值可以在保护图像边缘和提高图像质量之间有较好的折中。仿真结果验证了该文算法的有效性。

平稳Tetrolet变换算法研究

为了得到有效的图像多尺度几何表达,提出一种有效的接于Haar小波变换的平稳Tetrolet变换算法.平稳Tetrolet变换是一种由四个单位正方形通过边连接起来的新的自适应Haar类小波变换,对应的滤波器组简单而有效.与标准二维小波变换相比,平稳Tetrolet变换是一种新型基于四格拼板的多尺度几何变换工具,能够通过多方向选择有效地捕获图像中各向异性特性.本文对平稳Tetrolet变换的分解和重构算法进行了详细描述,对利用平稳Tetrolet变换对图像的分解进行了仿真与分析.实验结果表明,与传统算法相比,提出的算法在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地取得较好的稀疏表达,能消除Tetrolet变换算法对图像融合存在方块效应的缺陷.

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.

高速实时图像压缩系统去条带效应的方法研究

在实时压缩高分辨率CCD相机产生的高数据率图像时,为保证实时性,必须采用分块图像数据,并且流水处理的工作方式。但在分块处理过程中,由于小波变换的边界扩展及系数量化等原因会产生较严重的边缘赝像效应。针对此问题,分析了其产生的原因并采用重叠处理部分图像数据的方法,很好地解决了此问题。实验显示此方法消耗的额外时间不多,满足实时处理的要求,并且极大地提高了重建图像的质量。

卫星遥感图像分块小波变换编码方案

提出一种分块小波变换（ＢｌｏｃｋｉｎｇＷａｖｅｌｅｔｓＴｒａｎｓｆｏｒｍ）方案。该数据压缩方案可节省存储时间，为星上应用提供了可能性。利用各基带之间的自相似性，对小波系数采用改进型零树编码（ＩｍｐｒｏｖｅｄＺｅｒｏｔｒｅｅＥｎｃｏｄｉｎｇ），可有效的提高压缩比。

语音信号基音检测的现状及展望

基音检测是语音处理中的一个非常重要的问题,但由于影响基音检测的因素众多,使得基音周期的准确估计非常困难。文中阐述了短时自相关函数法、短时平均幅度差函数法、倒谱法、小波变换法等几种经典的基音检测方法,分析它们各自的优点及存在的不足,并在预处理、后处理、语音信号的产生模型、语音信号的个性特征、发音时的情感及力度等基音检测的各个环节上提出了一些看法,并就一些可能出现的突破口做了一些展望。

基于小波变换和U-Net的眼底图像血管分割

眼底血管在许多疾病的检测和诊断中含有丰富的信息,因此提高眼底血管分割精度对于多种疾病的诊断和临床研究具有重要意义。本文提出了一种基于小波变换和U-Net神经网络的眼底图像血管分割算法,该算法通过数据增广与预处理、小波系数图像获取、U-Net神经网络训练与预测、阈值分割与后处理等步骤完成眼底血管的分割。采用分割准确率、特异度、灵敏度与AUC等指标,对本文算法进行了性能分析。实验结果显示,本文提出的眼底图像血管分割算法能得到满意的分割结果,在中医现代目诊中具有潜在的应用价值。

基于块特性的去块滤波后处理算法

在基于块的离散余弦变换编码的图像压缩技术中,低比特率时其重构图像的块边界上会产生严重的方块效应,降低了图像主观质量。提出了一种基于块特性的自适应去块效应算法。该算法以8×8块为单位对图像划分为平坦区域、边缘区域、纹理区域,并针对不同区域选用相应的滤波算法。仿真结果表明,该算法能够有效地去除图像中的块效应,并保留了大量的图像细节。

一种视频编码中的自适应块效应后处理算法

基于块DCT图像压缩方法通常会因比特率低而导致块效应。提出了一种在DCT域自适应消除块效应的算法,首先将块效应模型化为2维阶梯函数,并利用人眼视觉特性检测视频序列块效应的程度,利用索伯算子检测出图像的边缘,根据块效应的可见度对图像进行自适应处理。实验结果表明,本算法性能优于其他算法。

基于交叠正交变换的视频压缩编码分析与实现

混合视频编码标准由于采用基于块的运动补偿预测和变换量化,从而使解码图像在块边界产生干扰视觉的不连续性,尤其在低码率下,易形成块效应。由于滤波法、凸集投影法、交叠正交变换等可作为信号处理中去除块效应的技术方案,为此在对视频编码的系统结构进行分析的基础上,实现了基于交叠正交变换时间域预滤波和后置滤波的去块效应视频混合编码方案,并讨论了实现这一方案的框架结构和交叠模式选择等关键技术问题,最后给出了实验结果,对比实验结果显示,该方案在提供相当的编码性能基础上,能有效地改善视频图像的块效应现象。

改进的低比特率压缩视频的块失真检测算法

在多媒体通信系统的研究中,实时的视频质量检测在信道估计和编解码器优化中起着重要作用。然而大多数被提议的视频质量评估方法需要参考序列,在实时多媒体通信中往往是不可能实现的。为实现实时性测量,提出了低比特率压缩视频的块失真检测方法。结合人类视觉系统(HVS)特点,算法简单,不需要原始参考视频,并且可有效避免解码器解码时,后滤波对失真检测带来的影响。通过对标准视频序列的仿真实验,证明算法可有效检测不同压缩视频的块失真状况,并且更接近人类主观感受,可以用来进行无参考的视频质量评估和监测各种视频系统传输信道的实时性能。

低码率视频的小波域软阈值去方块滤波算法的研究

本文针对低码率条件下基于子块DCT的视频压缩产生的方块效应,提出了一种小波域上进行软阈值滤波的改进算法。新算法根据图像的平坦区和单调变化区等非纹理区易于通过平滑滤波去噪的性质,以非纹理区作为参考对象计算阈值,并且采用虚拟滤波的思想简化了阈值的计算,同时根据低码率压缩视频的特点修改了在低层子带的软阈值处理过程。对测试序列Susan的实验结果表明,新的算法不仅获得很好的主观去方块效果,而且可以对帧内和帧间编码模式平均分别获得约1.0dB和0.28dB的客观质量(PSNR)的改善,因此新的算法适用于可视电话等低码率视频的应用。

一种基于车载电源电压的随机数提取方法

针对现有信息安全防护方法难以有效解决智能网联汽车信息安全的问题,构造真随机密钥是很好的解决思路,因此提出一种基于车载电源电压的随机数提取方案。该方案针对外部交通环境对驾驶决策的影响,搭建驾驶模式因果模型,通过马尔科夫分析电源电压变化过程。在此基础上,以多信息熵融合为初始熵源,采用小波变换过滤周期性信号,并行采集提高效率,并利用数字后处理改善序列随机性。测试结果表明,所提取的随机序列具备良好的随机性,符合随机密钥的要求。