Medical image lossless compression based on combining an integer wavelet transform with DPCM

To improve the classical lossless compression of low efficiency,a method of image lossless compression with high efficiency is presented.Its theory and the algorithm implementation are introduced.The basic approach of medical image lossless compression is then briefly described.After analyzing and implementing differential plus code modulation(DPCM)in lossless compression,a new method of combining an integer wavelet transform with DPCM to compress medical images is discussed.The analysis and simulation results show that this new method is simpler and useful.Moreover,it has high compression ratio in medical image lossless compression.

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.

无串扰超声测距系统编码激励序列优化与分析

为消除串扰,采用混沌脉冲位置调制(CPPM)构造每个超声换能器的编码激励发射序列,相关分析法被用于识别回声序列。回声序列的相关特性决定超声测距的准确性和精度,回声序列的能量影响超声测距的最远可测距离。为使回声序列的相关特性和能量最优,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)优化了CP-PM发射序列。用小波变换分析了优化后发射序列及回声序列的特点,得到了影响回声序列相关特性和能量的因素。该法在两路Polaroid 600系列静电超声换能器测距系统中获得了验证。

基于小波变换的图象分层预测差值编码

二元正交小波变换能实现图象多分辨率的塔形结构表示，相邻两层水平和垂直方向的分辨率以２（或１／２）的因子改变，上一层的每个系数对应下一层的２×２区域，相邻两层存在着较大的空域相关性，为进一步减少小波变换系数的冗余性，我们提出了图象分层预测差值编码，实验表明分层预测差值编码能从整体上大幅度地减少小波变换系数的冗余性。

无线语音通信及视频监控系统设计

针对目前监控系统只有视频监控而缺少语音通信的现状,提出了一种基于ARM的无线语音通信及视频监控系统的设计方案。该系统采用自适应差分脉冲编码调制算法进行语音编码压缩,采用离散余弦变换算法对视频数据进行编码压缩,采用TCP/IP协议,通过无线局域网进行数据传输。测试结果表明,该系统不仅实现了视频监控及语音实时通信,且性能可靠,成本低。

DPCM与EZW混合编码在医学图像中的应用研究

现代医疗成像设备产生了大量高价值的医学图像,如何对信息进行有效的存储、查询以及网络传输是一个亟待解决的问题。利用整数小波变换和零树编码算法对医学图像进行了压缩研究,在对嵌入零树小波编码(Embedded Zero-tree Wavelet,EZW)算法研究的基础上提出一种基于小波系数的嵌人零树小波编码算法。其主要包括:对小波图像的低频子带(LL)进行单独DPCM编码;对高频子带改变扫描方式以获得最佳编码排序,最后用游程编码(RLE)实现输出。实验结果表明,该方法是一种比较有效的编码方法。

基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法

提出一种基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法 ,该算法通过以下 4项措施提高EZW算法的工作效率 :(1)对最低频子带进行单独编码 ;(2 )定义多阈值以完善逐次逼近量化过程 ;(3)修改嵌入编码策略以消除编码冗余 ;(4)采纳关联模型以提高算术编码效率 .实验结果表明 ,该算法是一种高效的图像压缩算法 ,其编解码速度、图像复原质量等关键技术指标均优于 EZW和

一种基于小波变换的多描述图象编码算法

网络信道的不稳定性可能会造成数据传输出错 ,从而可能导致恢复图象质量的急剧下降 ,或者使算法失效 .针对这种情况 ,提出了一种新的图象压缩方法来改善上述问题 .该方法是首先将图象进行小波分解 ,然后针对不同的频带特征采用不同的压缩方法进行编码 .在图象编码中 ,对于低频子带系数采用 DPCM编码 ,对于高频子带系数则采用多描述标量量化器 .由于小波分解后的系数经活动性预测分类后具有拉普拉斯分布的性质 ,因此可对其采用预测分类的自适应量化方法进行编码 .同时由于不同子频带的系数之间具有不同的相关性 ,因此在编码过程中采用了不同的方法来分别对高频子带系数和低频子带系数进行编码 ,并且充分利用了频带系数分布具有拉普拉斯分布的特点 .实验表明 ,该方法在减少传输误码敏感性方面具有理想的效果 .

一种基于小波的实时音频编解码器

介绍并实现了一种基于小波的适于实时硬件实现的音频编解码器 .对输入音频信号 ,首先进行差分脉冲预测编码 ,然后进行整数小波变换 ,最后进行量化和熵编码 .解码过程和编码过程相反。经测试 ,在每声道 64kbps左右 ,可达到与MP3相近的近似透明音质 ,且硬件成本低 ,实现简单 .

基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

针对指纹图像中频分量丰富,高频和低频分量相对较少的特点,利用小波包分析提出了一种指纹图像分级压缩算法。将小波包变换后的指纹图像按能量多少进行分级,对包含能量较多的中频子图像,采用无损差分脉冲编码调制(DPCM),对包含能量较少的低频和高频子图像,采用嵌入式零数编码(EZW)算法;并将压缩图像码流与特征点信息相结合进行图像重建。仿真实验表明,该算法在保证重建质量的前提下,比传统的小波零树编码算法压缩比平均提高了约1.832,信噪比平均提高了约4.07,平均运算时间减少了约26%。

图像无损压缩技术分析与性能比较

讨论了目前常用图像无损压缩算法的基本原理和实现方法,并对这些方法的性能做了分析比较。通过实验表明,基于整数小波变换的压缩方法具有较好的压缩比。针对无损压缩比低的问题,提出根据图像特点首先采用预测编码方法或整数小波变换方法降低图像信息量,再使用熵编码方法的方案能较好地提高压缩比。

结合视觉加权的一种改进的EZW图像压缩算法

就静止图像数据压缩编码方法进行了研究,在传统零树编码算法的基础上,提出了改进的基于小波零树编码并结合视觉加权的图像压缩算法。该改进算法充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性,取得了良好的压缩效果和视觉效果,并通过实验证明了算法的有效性。

一种分类自适应混合DCT/DPCM图像编码方法

在图像压缩编码方法中，如何将传统意义上的Ｓｈａｎｎｏｎ编码理论与人的视觉特征更为一致性的结合，已受到越来越普遍的重视．为此，文中依据视觉特性，从更多考虑图像边缘区域的编码性能入手，提出了分类自适应ＤＣＴ／ＤＰＣＭ图像编码方法．实验结果表明，与单独ＤＣＴ或ＤＰＣＭ编码方式比较，此方法具有压缩比较高、恢复图像主观性能良好、且易实现与现存的国际编码标准（如ＪＰＥＧ、Ｈ．２６１。

基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.