关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果一小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题.     

改进的高效EZW遥感图像压缩方法研究

利用经过小波变换后的图像数据的能量大部分聚集在低频子带这一特点,针对小卫星星载计算机处理能力有限的客观情况,提出一种将预测编码和EZW编码相结合的图像压缩编码方法。通过有限的扫描次数,提取高频系数的重要系数。同时结合预测编码的方案,实现对低频系数几乎无损的压缩。实验证明,该方法能够使遥感图像的压缩同时具有较快的压缩速度和较好的压缩效果。     

基于小波变换的图像数据压缩方法

小波变换继承了傅立叶分析优点，主要使用在静态和动态图像压缩领域，已经成为某些图像压缩的国际标准。二维小波变换是在第一代图像压缩基础上，采用小波变换为主的多尺度分析算法，使处理后的图像可以达到30—60倍的高压缩比率，也更适合在目前低宽带的网络中传输。     

基于FastICA的高光谱图像压缩技术

提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)的高光谱图像压缩算法。首先引入虚拟维数算法估计图像中的目标端元个数,进而提取出感兴趣的目标端元矢量,并初始化快速独立分量分析的混合矩阵;利用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,从降维后的主分量中提取独立分量;对独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,实现目标分割。对高光谱图像进行谱间Karhunen-Loeve变换,利用比例位移法对感兴趣目标的小波系数进行提升,最后对各主分量进行最优码率的SPIHT压缩。实验结果表明,该方法在获得较高压缩性能的同时能够有效地保留感兴趣的目标。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换是对傅立叶变换的完善和发展，提供了非常灵活的处理方法。在MATLAB平台上运用小波变换，实现了一级和二级不同扫描次数的图像压缩，并对其结果进行分析比较，验证了小波变换在图像压缩中的可行性和优越性。     

小波变换图像压码延拓匹配与变换系数研究

研究了延拓匹配,证明了小波变换图像压码中采用Ｄａｕｂ滤波器时,周期延拓比对称延拓在结构上能更好地对滤波器进行匹配;对小波变换域样本场的统计特性和游程概率进行了分析,并在此基础上实现了高压缩比和高信噪比的图像压缩。     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

纹理SAR图像的多分辨率分析和分类(英文)

应用小波变换研究纹理合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像的多分辨率分析和分类，首先应用树状结构的小波变换算法对一幅纹理ＳＡＲ图像进行多分辨率分解，并对图像中的不同纹理类型进行定量分析，然后将金字塔结构的小波变换算法应用到图像的多分辨率分类，所得结果证明了小波变换在纹理ＳＡＲ图像分类中的优越性。     

基于小波域的分形图像压缩及其实现的EDA设计

研究了在小波变换域内,基于迭代分形的图像压缩方法。并用VHDL语言针对其分形匹配算法 进行了EDA设计,解决由于分形匹配搜索造成的压缩编码时间过长的问题。     

彩色图像多签名水印算法的研究

利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种新的彩色图像多水印算法。算法先将不同强度的签名水印扩频到彩色图像不同色块的小波域,然后进行逆小波变换生成水印图像。多个有意义的签名水印能提供更可靠的版权识别,而且多水印相互配合使水印图像同时具有很好的透明性和鲁棒性。大量实验结果表明:该算法对常见的图像处理方法和压缩具有很强的鲁棒性,并且当彩色水印图像转化为灰度图像后仍能从中提取出水印。     

基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法

曲波变换是近几年发展的多尺度分析方法,它比小波更适于分析图像中的曲线边缘特性,利用这一特性,本文提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法.实验结果表明,该算法融合效果优于小波变换等其他传统图像融合算法.     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第ｍ级图像的分类信息传递给第ｍ－１级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

基于提升小波变换的嵌入式零树编码算法的改进

针对EZW算法本身没有考虑各个子带的特点而采用统一编码等诸多问题，以提升小波变换和EZW算法为基础，结合硬件实现的可行性，提出了一种EZW改进算法．通过采用提升小波变换，有效地降低传统小波分析的运算量和复杂性．其次，结合小波变换后各个子带的特点，分别对低频子带采用DPCM无损压缩，对高频子带采用零树扫描＋游程编码；最后对同一幅灰度图像压缩并重构．结果表明，此方法不仅有效提高了重构图像的峰值信噪比，而且有效降低了硬件实现的复杂度．     

一种快速零树编码的小波图像压缩算法

研究了一种新的小波变换零树编码方法,通过定义多级零树根和使用编码信息表和最优量化的方法,对不同方向的小波子带系数采用不同大小的门限和量化码书。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,取得了很好的压缩效果,对小波系数只作一次零树编码,大大节约了编码时间。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

基于Haar小波变换的无失真图像压缩

提出了一种利用Ｈａａｒ小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Ｈａａｒ小波分解，将各子带小波系数根据大小分解成两部分，其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明，该算法实现简单，达到了很好的压缩效果。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

适于目标检测的宽带回波信号去高频方法

运用变换的方法进行雷达回波信号压缩前,为了减少变换系数的数据量通常要对信号进行去高频处理.针对宽带雷达回波信号小波变换系数数据量大、传统小波算法去高频容易产生漏警和虚警的特点,分析了经验模式分解(EMD)中各内模函数的特性,提出了一种基于EMD算法的宽带数字信号去高频方法,并将其应用于雷达回波宽带数字信号去高频处理,运用脉冲压缩技术比较了该方法和传统小波方法去高频效果.实验表明,该方法不仅有利于宽带数字信号的数据压缩,而且在减少信号高频成分的同时,能较好地保留信号中的目标信息.     

一种双树复小波域最大散度差人脸识别方法

针对人脸图像,双树复小波变换具有良好的方向选择性、近似平移不变性,并且能够进行局部多尺度描述.本文利用双树复小波变换的优点,提出了一种基于双树复小波变换人脸特征表示的人脸识别方法.该方法首先利用DT-CWT捕获人脸图像不同尺度和方向的局部特征并形成人脸特征表示,然后结合最大散度差鉴别分析提取有助于分类的鉴别特征.实验结果表明该方法对于人脸分类是有效和鲁棒的.     

基于小波变换的自适应公钥数字水印

利用小波变换良好的时频局部特性,提出了一种基于小波变换的自适应公钥数字水印设计方案。数据的所有者利用私钥向数据中嵌入版权信息,任何数据使用者可以利用公钥从接收到的数据中提取版权信息。水印的嵌入强度可根据原始图像自身的特点自适应调节,水印的提取也不需要原始图像。实验结果表明该算法具有良好的不可视性和抗联合图像专家组压缩、剪切、滤波等攻击的能力。