结合小波变换的Jacquin分形图像编码

提出了一种将分形与小波变换紧密结合起来的图像压缩方法;改进了目前虽简单易行,但编码时间过长的分形图像编码,而且Domain块的采样方式也存在缺陷。针对这些问题,利用小波分解的特性构造了一种基于小波分解的分形图像编码算法;对输入图像进行小波变换,将变换后的低频部分作为Jacquin分形编码方法的搜索区域。实验表明重构图像的质量得到了较大的提高。     

基于提升的Landsat-TM光谱图像压缩

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的三维集合分裂嵌入块编码(3DSPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,谱域上对多幅小波图像构成的小波矢量采用离散余弦变换进行变换,对变换后的系数进行3DSPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

基于去噪的SAR复图像SPIHT压缩算法

提出一种对合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)复图像压缩的改进的分层树集合分割(SPIHT,Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法,高效完成SAR复图像压缩,既有效地保留了SAR复图像的相位信息,又抑制了斑点噪声.首先根据SAR复图像的统计特征进行预处理,然后进行小波变换,对不同子带的小波变换系数采取不同的门限,进行软门限斑点噪声抑制,再经过SPIHT量化编码,得到压缩后的码流.仿真实验表明,在64倍高压缩比的情况下,通过对重建SAR复图像数据的相位误差、等效视数、平均空域相关系数等指标的测量,验证了该算法仍然具有很好的性能.      

卫星干涉高光谱遥感图像序列差值压缩编码

根据干涉高光谱图像的成像特点和卫星遥感图像压缩编码系统要求，提出了一种新的卫星干涉高光谱图像序列压缩算法．新算法利用干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量，帧间小波域匹配的图像序列压缩方案，提高图像质量3—4dB．算法首先通过小波域匹配算法检测出相邻图像之间的推扫位移量并移位求得两帧的最佳差值图像，然后对差值图像进行静止图像EBCOT压缩编码，从而提高总体编码效率．该算法具有与单帧图像编码算法相当的复杂度，只需要对当前图像与模板的差值图像进行基于小波变换的编码，避免了目前基于三维小波变换的编码算法对系统大存储量要求以及编码延时大的缺陷．仿真结果表明，本算法针对干涉高光谱图像编码，可获得比基于三维小波变换的算法相当甚至更好的效果，并且大大降低了编码延时．     

小波分析理论及其在雷达信号处理中的应用

依据所处理信号类型的不同,对小波变换与短时傅立叶变换进行了比较,说明小波变换适用于非平稳信号和奇异信号的处理.简要介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波包理论的基本内容,讨论了小波变换实际应用中的采样和快速算法等几个关键问题.结合矢量量化技术,给出了一种用小波变换对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)原始数据进行压缩的方法,结果表明,与传统的方法相比,由该方法压缩后的原始数据生成的SAR图像具有更大的信噪比.同时对小波变换用于雷达目标识别和SAR图像分类的性能进行了初步分析.      

一种基于支持向量机的小波图像压缩方法

提出了一种结合支持向量机(SVM,Support Vector Machines)回归与小波变换的新的静态图像压缩方法.SVM回归方法可以学习原始数据之间的相关性,并采用小部分训练样本,即支持向量来稀疏表示原始数据集,利用这一特性来逼近和约减小波系数,可以达到数据压缩的效果.首先采用小波变换把原始图像分解成不同尺度的多个子带,由于最低频子带系数非常重要,采用DPCM直接编码,然后对其它频带系数采用SVM回归进行压缩.由于不同尺度和方向的小波系数特征不同,为尽可能去除小波系数间的各种相关性,给出了适合SVM回归的小波系数的有效组织方式.最后研究了支持向量及其相应权重的混合编码方法.实验结果表明:与同类压缩方法相比,本算法获得的恢复图像的主客观质量有明显提高.      

基于信息隐藏的遥感图像分块压缩

目前JPEG2000等图像压缩方法受制于压缩倍数的限制,无法满足用户对海量遥感数据的实时传输要求,需要进一步减少高分辨率遥感图像产生的数据量,以满足遥感图像数据的空间传输要求。针对此情况提出了一种基于信息隐藏的遥感图像分块压缩方法,利用图像块的相似性判决出基准图像块和相似图像块,将相似图像块的编号隐藏在基准图像块中,只对基准图像块进行JPEG2000压缩。采用标准图像库作为样本图像进行仿真,结果表明,该方法将样本图像压缩前的数据量减少1/3,同时将该样本图像的压缩比提高1.5倍。     

基于空间重采样的遥感图像压缩

针对遥感图像压缩，在分析基于变换的压缩方法（如小波变换）可用性的基础上，提出一种称为RBC（Resampling Based Compression，即基于空间重采样压缩）的新压缩方法，RBC方法的主要特点是恢复图像的高保真和压缩算法的低运算复杂度，因此十分适合高速，实时压缩应用，给出了RBC方法与SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees)方法的压缩结果的比较，。比较结果表明RBC方法比其他熟知的方法更适合于遥感图像压缩应用。     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

标准图压缩法

以迭代函数系统为基础的分形图象压缩方法是一种新的有效的图象数据编码途径，在分析分形图象压缩方法优缺点的基础上，提出了一种基于仿射变换的标准图压缩法，此法的恢复图象质量与压缩恢复速度均明显优于分形图象压缩法。     

一种基于小波零树的彩色图像编码算法

为提高基于分层树的集合分割算法(SPIHT)的编解码速度,对算法结构重新设计,提出了一种简单的无链表小波零树编码算法.通过预处理和主处理过程实现了流水线编码结构,减少了存储器的访问频率.预处理完成对所有节点显著性的标注,主处理完成无链表的零树编码.对彩色图像编码时首先进行RGB空间到YUV空间的变换,然后在比特平面扫描过程中,依次对YUV三个平面进行编码,这样输出的码流是完全嵌入式的.一般情况下,亮度分量的最高显著平面都高于色度分量.因此通过色度分量输出控制策略,可以进一步提高算法对彩色图像的编码性能.硬件实现结果表明,改进后算法的编解码速度明显提高,而率失真性能并没有下降,所以新算法特别适合高分辨率或不规则图像的编解码芯片设计.     

一种鲁棒的图像小波变换模拟编码传输方法

在复杂度和延迟受限或者可变信道条件下,由于通信系统的一体化设计,信源信道联合编码(JSCC, Joint Source-Channel Coding)技术的应用有助于改善传统的分离结构系统.针对带宽功率限制模拟信道,提出了一种结合了小波变换编码和香农映射信源信道联合编码的静止图像模拟编码传输方法;并基于更加合理的考虑了信道噪声的重建图像失真估计,提出了相应的联合优化带宽分配算法.仿真及分析表明,由于信源信道的联合优化及具有模拟编码传输的特点,该方法表现出良好的编码传输性能,且编解码复杂度和延迟小;同时在信道失配情况下表现出的柔性降级/改善特性有助于提高可变信道条件下系统的鲁棒性和信道带宽利用率.      

多模式归一化标准图压缩法

在分析研究多模式快速标准图压缩法算法优缺点的基础上，建立了多模式归一化标准图压缩模型，使图象的压缩速度和恢复精度均有较大的提高，并取得了在４倍压缩下，恢复精度优于国际静态图象压缩标准ＪＰＥＧ（纯软件）的成果。     

图象压缩技术的发展

图象压缩是信息领域发展中的关键技术之一,本文综述了图象压缩技术的发展,论述了各发展阶段的基本压缩原理、特点及主要实用方法的优缺点。对80年代后期新发展的分数维压缩方法的有关概念、方法及现状着重作了论述。分数维图象压缩方法与VLSI技术的结合,将会对未来的遥感、通讯、导航及一切与图象有关的领域产生重大影响。