车载通信系统中JPEG压缩算法的量化表改进

为使车载通信平台中图像数据实时传输,需要对图像进行压缩;图像压缩算法的设计需要综合考虑压缩比、图像质量及处理时间等因素;文章在研究JPEG压缩标准的基础上,针对车载通信系统硬件平台限制及系统对图像质量的要求,设计了一种量化表构造算法,对JPEG标准推荐量化表进行改进;采用改进后的量化表对原始图像进行压缩,压缩图像在满足系统中DM642片上EDMA一次传输能力限制的条件下,峰值信噪比显著提高,满足车载通信系统要求。     

基于分形的小波分析压缩编码

分析了小波及分形在图形压缩编码中的特点 ,构造了Haar小波树 ,提出基于分形的小波域图像压缩编码的算法。实验证明 :该方法在相近的压缩比的情况下 ,使重建图像的PSNR增加 4 1,图像压缩速度明显提高 ,并且重建图像的主观视觉质量也优于JPEG。     

基于整型可逆时域交叠变换的遥感图像压缩

提出了一种无乘法整型可逆时域交叠变换方法,并以此为核心变换技术设计了一种新的有损到无损渐进的图像压缩系统.利用所提出的压缩系统从一个单一的码流文件中既可以恢复出完全无损的图像,也可以在高压缩比下得到高质量的有损重构图像.算法通过前后向滤波器改进离散余弦变换性能,并在矩阵分解基础上通过多阶提升实现完全可逆整型变换.光学遥感图像的实验结果显示,该算法在绝大多数情况下可以达到优于图像压缩国际标准JPEG、JPEG2000以及新一代压缩算法HD-Photo的率失真性能以及高质量的主观视觉效果.     

有损压缩JPEG在相移法位相解调的应用评估

探讨了基于JPEG的有损压缩方法在相移法位相解调中的应用前景。简介了当今流行的JPEG有损压缩技术和相移技术。针对三维测量中的相移技术,使用专业软件对四步相移法中拍摄的图像进行各种压缩比的压缩,解压后再解调出相位,与未经压缩的原图解调出的相位进行比较。指出图像的压缩对于相位的解调是有影响的,尤其是对于图像的边缘部分,变化较大,噪声较强,压缩丢失信息,解压后解调出的相位误差较大,但随着压缩比的下降,压缩质量的提高,解调出的相位误差不断下降。     

基于网格编码量化的超光谱图像压缩

提出了一个基于小波网格编码量化的超光谱图像压缩方法。谱间和空间冗余处理构成了超光谱图像压缩算法的主要内容,该算法使用一个谱间差分预测步骤来去除谱间冗余,而后对预测残差图像进行小波变换并利用均匀阈值网格编码量化(trellis-coded quantization)方法来量化各小波子带,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码。为使编码器能为所有子带获取率-失真意义上最优的量化阈值,设计了一个基于子带统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法。在实验中,该算法表现出优良的压缩性能,对于实验的超光谱图像,该方法在压缩比为32时可得到37．1dB的峰值信噪比,这表明本算法能有效压缩超光谱图像,适于超光谱图像压缩应用。     

ADV212在大视场多光谱TDICCD空间相机中的应用

针对空间多光谱相机中CCD输出数据量大、谱段间冗余小和行频可变等导致常见基于矢量量化、预测和变换编码的整体压缩方案硬件实现困难的问题,提出了一种基于ADV212的空间相机图像压缩方案。依据ADV212工作原理和CCD图像特点,提出了Custom-specific工作模式,在该模式下,使用提出的图像帧和中断处理策略,并以流水线作业的方式实现单片ADV212处理8通道CCD图像;分析了影响图像压缩质量的2个参数,提出了(10,5)量化步长设置方法,使码率控制误差减小了16.385%;使用地检设备对ADV212压缩系统进行了试验验证。结果表明,压缩系统能快速稳定地工作,在压缩比指标2∶1～32∶1内,PSNR均在30dB以上,与传统方法相比,在正常工作压缩比为1bpp时平均PSNR提高了2.49dB。有效的解决了整体压缩方案硬件实现困难的问题。     

光谱信息数据压缩方法—二真值线性预测法

本文针对线性预测压缩存在的游长短、压缩比低、恢复精度差等问题,提出了一种新的压缩方法—“二真值线性预测法”,其特点是恢复精度高、压缩比大、算法简捷、实时性好,适用于可由线性逼近表示的测量过程的实时压缩。经对典型光谱数据压缩实验表明,平均游长一般比线性预测压缩高1倍,在压缩恢复过程中可保留光谱特征信息,在1%恢复精度时,压缩后数据未编码的情况下一般可获得大于2:1的压缩比,编码后可获得4:1～5:1的压缩比。     

改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法，给出了压缩比公式，并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩，该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点，同时具有编码，解码速度快和易于实时传输等优点，实验结果表明，改进的对块零树编码压缩（IBBZTC）方法在不传输剩余误差的情况下，达到190倍的压缩比时，峰值信噪比仍然在30dB以上，压缩性能优于KL变换－静止图像压缩（KLT－JPEG），小波变换－矢量量化（WT－VQ），小波变换一零树矢量量化（WT－ZTVQ）和对块零树编码压缩方法。     

基于ROI编码的干涉超光谱图像近无损压缩

针对干涉超光谱成像仪所成图像的特点，提出了一种基于ROI（Region of Interest，感兴趣区域）编码的干涉超光谱图像序列压缩方法.利用帧内差值变换，结合矩形ROI编码，在提高遥感图像压缩比的同时，使压缩后的重建图像质量达到近无损的技术要求.实验结果表明，这种压缩方法在干涉超光谱图像压缩中当相对光谱二次误差为2.04％时，干涉图像的压缩比达到9.66∶1.     

一种基于高分辨力遥感器的星上数据压缩方法

随着航天技术的发展,遥感器星上数据压缩变得越来越重要。提出了一种基于小波变换的压缩编码方法。首先对遥感图像进行双正交小波变换;然后在分析SPIHT、矢量量化、分形三种具有代表性的编码方法的基础上,提出了“带固定零区间的标量量化+改进游程编码”的编码方法;最后进行了试验。此方法具有以下特点:图像重构后具有较高的PSNR(40dB);算法简单,易于硬件的实现,实时性好;压缩比约为5∶1,但仍有提升的空间。此方法可满足高分辨力遥感图像对测量精度和实时性的要求,压缩比虽然未达到8∶1,但高于法国SPOT5的3∶1和美国Ikonos_2的11∶2.6。     

基于梯度和小波变换的水下距离选通图像去噪

水体的散射效应、激光光斑、成像器件的非理想化等因素使得图像出现大量无规律粒状噪声,它们增加了水下距离选通图像的背景噪声,模糊了目标轮廓,掩盖了目标细节,降低了图像的信噪比。针对上述问题本文提出了一种基于梯度和小波变换的去噪方法。首先对图像进行余弦小波变换,得到不同频率空间的图像集。低频空间引入新的图像梯度强化方法以提高图像的纹理信息量;对应非均匀性条带的LH或HL空间做曲面拟合处理以消除非均匀性条带的影响;在HH空间去噪过程中,低层空间做非局部均值处理以保留图像相似信息,高层空间做分数阶积分处理以保留图像细节信息。最后小波逆变换得到结果图像。从实验水槽中采集水下图像进行算法验证,将改进方法与已有算法比对分析。实验表明,本文所研究的水下去噪算法,能够平滑噪声且更大限度地保留图像细节纹理,在客观评价指标上提升了6%。     

Image data compression and it's effect on the accuracy of fringe-based images for 3-D gauging using a phase stepping method

This paper examines the effects of data compression on fringe images. Using the JPEG still image compression method firstly comparisons of errors introduced in a standard test image and in fringe images are made. The work shows that at compression levels of 6 : 1 a 512×512×8 bit fringe image can be reduced in size to allow a CCD digital camera to be directly connected for image input to the parallel port of a PC. The errors introduced into angular and smooth fringe images by the compression and decompression process are small, 0.06% and 0.14%, respectively. This enabled successful fringe analysis by a phase stepping system, with compression levels up to 16 : 1 using JPEG, before any significant artefacts were introduced into the processed images.     

适合光学图像数据压缩的图像对称化方法研究

研究了对图像进行对称化处理和频域规范化处理后信息熵和数据总量的变化,将需传输的数据总量作为衡量标准,找到了适合光学图像数据压缩的最佳对称化处理方法,理论推导和实验结果均表明,采用四个象限全对称处理后的图像在频域全为实数且数据量较小,具有与离散余弦变换相同的频域特性,从而得到了采用光学方法实现离散余弦变换及图像数据压缩的一种可行的方法。     

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。     

基于分类和曲线拟合的干涉超光谱图像压缩

根据干涉超光谱图像的特点,提出了一种基于图像分类与曲线拟合的干涉超光谱图像数据分解算法,结合内嵌比特平面编码技术实现干涉超光谱图像的压缩。与JPEG2000一样,该算法实现了有损、无损压缩的兼容。将干涉超光谱图像数据分为主干涉区域与非主干涉区域两类,针对主干涉区域提出了一种相似匹配算法,而对非主干涉区域采用经验模式分解和二次曲线拟合方法进行数据分析,两种分析算法结合起来能够有效地对谱线数据进行分解,从而有利于取得更好的压缩效果。仿真结果表明,提出的算法可以使无损压缩的输出码率降低0.2~0.4bit/pixel,而近无损、限失真压缩的重建图像质量相应提高。     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40 dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.     

Multispectral Image Compression Method by Karhunen-Loeve/JPEG Transformation

1.IntroductionThewideincreasingapplicationsofremotesensingmultispectralimagesrequirealotofmethodsforviewing,distributing,transmittingandstoringsuchimagedata.Multi-sPectralimagesneedtoanalyzeovermanysPectralbandsandchancetimedelayiscaused-ThedataflowscollectedbyLandsatThematicMapPer(TM)presentafurtherchallengeinimagedataprocessingwhileterabytes/dayofimageinformationisprocessed.InordertousethefinitebandwidthofsateIlitedown1ink(225Mbps)totransmitthesehugeimagedata,datacompressiononboardmustbe…     

大孔径静态干涉光谱仪图像压缩技术

从图像压缩的角度分析了大孔径静态干涉成像光谱仪成像原理，并提出了一种新的遥感多光谱图像压缩方案。新方案利用大孔径静态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法，提高图像质量3～4dB。为了保证图像的光谱信息在8倍压缩比下有效应用，系统采用了一种新的感兴趣区域(ROD编码技术。感兴趣区域编码时，由于方案中采用率失真优化斜率提升，而不是比特平面移位，从而使图像在相同的光谱分辨率下拥有更好的空间分辨率。实验结果表明，算法大大保护了图像的光谱特性，在8倍压缩比下，满足了该类干涉多光谱遥感图像的质量要求。     

基于混沌与快速小波变换的多光谱图像压缩加密算法

针对多光谱图像存储和传输安全性问题,提出一种将混沌思想、小波变换和KL（karhunen-loeve）变换相结合的多光谱图像压缩加密算法。首先,采用K-means聚类方案将多光谱图像聚类为通用像素,通过选择合适的K值使算法的性能最优,同时便于后续处理;然后对通用像素进行二维离散9/7小波变换,对变换后的系数进行Arnold变换以及加密处理,消除多光谱图像大部分空间冗余,减少压缩过程中的块效应;之后对产生的小波系数进行改进的KL变换,消除残余空间冗余和光谱冗余;最后采用差分脉冲滤波器对系数进行编码,并采用Tent映射对码流进行混淆扩散加密。通过实验可知,本算法的信息熵达到11.794 3（选取12位多光谱图像）,信息熵更接近最大值12,优于现有算法,可以更好的隐藏原图特征;该算法的像素变化率（NPCR）和归一化平均变化强度(UACI)分别为99.81%和34.19,优于现有的其他算法,本算法可以更好的抵御差分攻击;输出比特流变化率保持在47.62%～47.71%之间,密文比特流变化率保持在47.45%～47.52%,本算法具有较好的密钥敏感性;在压缩比为4∶1～32∶1范围内,系统PSNR在42 dB以上,具有很高的压缩性能。在4∶1～32∶1范围内,本压缩算法达到很高的峰值信噪比,优于现有的压缩算法,在正常工作压缩比为16∶1时,比现有压缩算法的信噪比提高了0.64 dB以上。为进一步验证算法在高压缩比情况下的压缩性能,该研究测试了压缩比为128∶1时系统的信噪比为31.28,此时,重建后的图像较为清晰,优于现有算法1 dB以上。可见,该算法可行,且特别适合对压缩比要求较高的场合,并在频谱保真方面具有较好的效果。     

一种减小静止图像压缩效应的后处理算法

提出了一种静止图像压缩的后处理算法.执行了基于Contourlet变换的图像插值迭代方法来恢复图像的高频通带信息,然后该信息和解压图像的高频信息相融合以进一步保护重要的小波系数.在低码率情况下,该算法有助于减小压缩效应并且提高解压图像沿边缘的正则性.在JPEG2 000和SPIHT压缩系统中证实了该方法的性能.仅仅通过一次迭代,后处理图像的峰值信噪比相比于解压图像可提高0.05~0.2 dB.当迭代次数增加时,振铃效应将进一步降低.