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。     

小波变换在图像压缩中的应用

图像压缩技术在很多领域有着广泛的应用,它能显著地降低对信道容量的要求,节约大量的磁盘存储空间,因此一直是研究的热点.图像压缩技术就是去掉图像数据中的各种冗余,保留下有用信息.小波变换是一种多分辨率的分析方法.小波变换是一种对图像进行压缩的主流算法.文章就如何应用小波变换对图像进行压缩进行了分析.     

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。     

基于图像内容可恢复的脆弱水印技术

提出了一种用于图像内容认证和保护的脆弱数字图像水印算法,该算法不仅可以检测定位出图像中内容的篡改,而且可以恢复被篡改的图像内容。算法用小波变换提取出图像的低频部分作为水印,然后再用RS纠错编码技术对水印进行编码,再利用置乱技术及加密技术将校验码处理后植入图像的最低有效位。实验结果证明该算法是比较有效的脆弱水印算法。     

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。     

一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法(简称为改进的SPIHT算法),通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率.该算法首先将ECG数据进行离散小波变换,然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化,最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码.仿真结果显示,该算法压缩比大,信息损失小,能够较好地恢复原有的信号.     

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。     

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。     

合成孔径雷达图像特征及压缩研究

合成孔径雷达图像压缩有助于减少数据率，对图像传输和存贮效率的提高有积极的意义。对合成孔径雷达图像统计模型进行了研究，给出了其概率分布和相关性能分析，并用ＳＥＡＳＡＴ－ＳＡＲ数据进行了统计。据此提出了无失真压缩算法，达到了熵压缩边界，并对合成孔径雷达有失真压缩进行了讨论。     

基于自适应提升方案的低比特率图像压缩编码

通过采用自适应提升小波分析,根据处理信息的局部特征自适应地调整预测和更新算子实现与处理信息的准确匹配,有效地降低信息小波分析的运算量和计算的复杂性,并且能较好地实现同址运算,便于采用DSP等硬件实现;其次,通过定义浮动阈值,在编码中提出了采用自适应深度优先搜索的扫描策略,进一步改善了数字图像的编码效率。实验结果表明,通过这些措施实现的数字图像压缩算法,其重构的图像质量较好,有效地降低了压缩后图像的比特数,图像的压缩效果、编码时间等亦有较大的改善。     

基于视觉模型的双正交小波图像水印算法

提出了一种基于人类视觉系统模型的双正交小波多分辨图像水印算法,该算法充分利用小波多分辨的优点及人眼视觉系统的特性,保证了水印的不可见性及鲁棒性,同时在检测水印时也不需要原始图像,仅需涉及到相关的几个细节子图。实验表明该水印算法对于中值滤波、叠加加性噪声、JPEG有损压缩三种图像处理都是鲁棒的。检测算法还有计算量小,检测速度快的特点。     

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.     

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.     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以ＥＺＷ编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（ＦＥＺＷ）算法．实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于ＥＺＷ算法．     

一种有效的宽带雷达信号压缩算法

针对宽带雷达回波信号采样数据量大、传统小波压缩算法保真度不高的特点,利用小波多层次变换系数之间的关系,提出了基于小波变换的自适应贪婪算法,并将其应用于宽带雷达回波信号数据压缩.将该算法与传统的小波多层次方法在对宽带信号的压缩性能上进行了比较,结果表明,基于小波的自适应贪婪算法对数据压缩保真效果优于传统的小波方法.     

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。