基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法研究

提出了基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法。通过采用小波域系数的SPIHT编码压缩,克服了JPEG标准压缩算法在低比特率下严重的方块效应;通过K-means聚类算法,克服了嵌入式零树编码算法（EZW）没有充分考虑到图像小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明,此算法对红外图像具有很好的边缘和纹理保持性能。     

基于稀疏表示的低比特率可伸缩图像编码算法研究

根据图像的几何结构特性,从人类视觉系统特性出发,建立了Gabor感知多成份字典,进而模拟人类视觉通路的层次处理机制,构建了稀疏编码网络,能够有效去除图像中的高阶冗余,形成更为稀疏的表示。对稀疏表示系数重组后进行比特平面量化,实现了低比特率的可伸缩编码。实验结果表明,在低比特率下,本文算法压缩后重构图像的感知质量要明显优于JPEG2000,峰值信噪比也与其相当,并且对于图像中的边缘和纹理等细节保持效果更佳。     

基于Wedgelet的分层图像压缩

提出了一种分层图像压缩框架:图像=边缘轮廓+纹理。对原图像进行了一种自适应的多尺度Wedgelet分析,抽取并编码了图像的边缘轮廓。基于Wedgelet分析了在残差图像中引入的伪迹所具有的局部振荡特性,采用自适应局部余弦变换分析了以纹理为主要内容的残差图像,在将变换系数重组成与小波系数类似的树形结构后,采用零树编码获得了嵌入式码流。实验结果表明,该算法的重建图像质量优于SPIHT算法,在较好地保留原图像边缘轮廓和有效地减少边缘附近振铃伪迹的同时,较清晰的保留了原图像的纹理特征。     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

基于自适应正交有限脊波变换的图像编码算法

在有限脊波变换的基础上,根据对图像有限Radon变换系数的分析,提出了一种自适应的正交有限脊波变换。此变换根据特别设计的代价函数,可自适应地为每列有限Radon变换系数选择最优的正交变换形式,从而可高效地分析图像中的直线奇异。讨论了此变换在图像编码领域中的应用,通过对零树编码算法SPIHT进行改进,实现了图像自适应正交有限脊波变换系数的渐进编码。实验结果表明,对富含直线边缘的图像来说,与小波图像编码算法相比,该算法获得了较高的边缘重建质量。     

基于三维集合分裂嵌入式零块编码算法的超光谱图像压缩

基于超光谱图像的特点,提出了一种三维集合分裂嵌入式零块编码(3D SPEZBC)的超光谱图像压缩算法。该算法首先采用三维小波包变换有效地去除超光谱图像的空间和谱间相关性,然后对于所生成的每个二维子带利用基于集合分裂的方法进行零块编码,最后再采用基于上下文的自适应算术编码来进一步提高编码性能。实验结果表明,3D SPEZBC算法具有与三维嵌入式零块编码(3D EZBC)算法相同的压缩编码性能,在各比特率下编码性能均明显优于三维集合分裂嵌入式块编码(3D SPECK)、三维等级树集合分裂(3D SPIHT)和非对称三维等级树集合分裂(AT-3D SPIHT)算法,并且略好于多分量JPEG2000编码(JPEG2000-MC)算法。此外,3D SPEZBC编码算法不但可以提供较好的率失真性能,而且相对于3D EZBC编码算法可以节省大量的存储空间。     

基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法

提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.     

基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法

针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法。算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量。实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法。     

基于SPIHT的图像加密与压缩关联算法

为了研究图像压缩与加密同步进行问题, 本文提出了一种在变换域下的图像加密与压缩关联算法在该算法中, 加密过程发生在小波变换与SPIHT编码之间它充分利用了离散小波变换和基于层次树的集合划分(set partitioning in hierarchical trees, SPIHT)编码属性, 扩散过程被限制在单个子带内部. 此外, 混淆过程保留了SPIHT编码中两个最重要的位和符号位, 它包含了图像的重要信息. 实验结果表明, 算法具有良好的安全性、图像重构视觉质量以及很高的加/解密速度.     

基于多方向多尺度变换的图像压缩算法

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。     

二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法

针对传统小波变换计算复杂的缺点和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法。对整数CDF(1,3)双正交小波变换实现二维提升,利用提升的小波对图像做变换,提高了运算速度、便于硬件实现。对SPIHT算法加以改进,根据各个子图像的不同特点,改变扫描路线,采用四路并行分块处理的方法,提高了编码速度,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。利用提升的CDF(1,3)小波变换结合改进的SPIHT实现了渐进性无损图像压缩,证明了二维提升方案的有效性。     

一种基于噪声修整Contourlet变换的低码率图像压缩算法

为了克服冗余性的Contourlet变换不利于图像压缩的缺陷,提出了噪声修整的Contourlet变换结构,或称为NS-Contourlet.该结构通过迭代的方式减少了量化后的非零系数数量,并且提高了非零系数的逼近能力.设计了一种可采用提升小波实现的拉普拉斯金字塔变换,有效地提高了Contourlet中拉普拉斯金字塔变换部分的速度.提出的NS-Contourlet结构结合EBCOT编码器实现了一种图像压缩算法,并且通过实验验证了该算法的有效性.尤其当低码率压缩(小于0.2 bpp)或者待压缩图像呈现直线纹理特征时,提出算法在主观视觉质量和PSNR指标上均优于JPEG2000,平均PSNR值提高了0.1～0.5 dB.     

基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourlet分解,分解后的高频部分采用绝对值取大算子进行融合,低频部分则采用基于区域的融合规则和算子进行融合;最后进行重构得到融合图像。对红外与可见光图像进行了融合实验,并与基于像素的àtrous小波变换和Contourlet变换的融合效果进行了比较。结果表明,采用本文算法的融合图像既保留了可见光图像的光谱信息,又继承了红外图像的目标信息,其熵值高于基于像素的融合方法约10%,交叉熵仅为基于像素的融合方法的1%左右。     

一种基于噪声修整Contourlet变换的低码率图像压缩算法*

为了克服冗余性的Contourlet变换不利于图像压缩的缺陷,提出了噪声修整的Contourlet变换结构,或称为NS-Contourlet.该结构通过迭代的方式减少了量化后的非零系数数量,并且提高了非零系数的逼近能力.设计了一种可采用提升小波实现的拉普拉斯金字塔变换,有效地提高了Contourlet中拉普拉斯金字塔变换部分的速度.提出的NS-Contourlet结构结合EBCOT编码器实现了一种图像压缩算法,并且通过实验验证了该算法的有效性.尤其当低码率压缩(小于0.2 bpp)或者待压缩图像呈现直线纹理特征时,提出算法在主观视觉质量和PSNR指标上均优于JPEG2000,平均PSNR值提高了0.1～0.5 dB.     

基于非抽样Contourlet变换的彩色图像数字水印算法

研究了小波变换和Contourlet变换的不足,利用非抽样Contourlet变换的多尺度性、多方向性以及平移不变性特征进行彩色图像数字水印.先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的系数.然后为了满足水印的不町见性和稳健性,在低频系数和高频系数中采用不同的嵌入强度.并依据人类视觉的彩色感知特性,在蓝色分量中嵌入较多水印,在其他颜色分量选取变换系数能量最大的区域嵌入水印.与同样嵌入规则的Contourlet变换算法和平稳小波变换算法相比.该算法具有更好的稳健性,利用该算法得到的水印相似度更高,最高町提高约0.5.     

基于运动补偿和码率预分配的干涉多光谱图像压缩算法

提出了一种基于运动补偿的三维小波变换和基于码块预测的码率预分配的图像压缩算法.利用干涉多光谱图像成像推扫平移特性,在小波变换中使用运动补偿来减少帧间相关性,并对图像组中各个图像小波变换和量化后EBCOT编码码块的有效比特平面进行独立的熵估计.以图像估计熵总和指导整个图像组码率预分配,以解决平均分配码率对重建图像质量带来的影响.实验结果表明:该算法在8倍压缩时,图像序列的平均峰值信噪比比3D-SPIHT提高了0.85～1.25 dB,比单帧JPEG2000提高了1.91～4.25 dB, 算法复杂度低,易于硬件实现.