An optimal adaptive quantization index modulation watermarking algorithm

A novel adaptive watermarking algorithm in discrete wavelet transform （DWT） based on quantization index modulation （QIM） technique is presented. The host image is decomposed into wavelet subbands, and then the approximation subband is divided into non-overlapping small embedding blocks. The secret watermark bit is embedded into singular value vector of each embedding block by applying QIM. To improve the invisibility and robustness of watermarking system, the quantization step for each embedding block is set by combining statistical model with particle swarm optimization （PSO） algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm not only preserves the high perceptual quality, but also effectively stands against joint photographic experts group （JPEG） compression, low-pass filtering, noise addition, scaling, and cropping attacks, etc. The comparison analysis demonstrates that our scheme has better performance than the previously reported watermarking algorithms.     

一种基于小波变换的跨带矢量量化

由小波变换产生的子带之间存在着较强的相关性,然而目前的在基于小波变换的图像编码矢量量化中,码矢往往仅由带内系数组成,没有充分利用带间相关性。本文提出一种新的跨带矢量量化算法,码矢由在同级子带中的相应系数组成。在三次小波变换下,第一级子带的码矢维数为４８Ｄ,第二级为１２Ｄ,第三级为３Ｄ。这样形成的码矢既匹配了各级子带的重要性,又利用到了带内和带间相关性,在相同的比特率下,其重构图像的信噪比ＰＳＮＲ比码矢仅由带内系数组成的传统带内ＶＱ高出１～２ｄＢ。     

基于非冗余轮廓波的图像质量可伸缩编码算法

提出一种用非冗余轮廓波的中低比特率图像质量可伸缩编码算法。该算法采用双正交小波分解和方向滤波器组(DFB)实现图像的非冗余稀疏表示, 不但具有轮廓波对图像中线状奇异性边缘和纹理细节的稀疏表示特点, 而且克服了轮廓波变换系数4/3冗余的缺点。算法中对图像非冗余轮廓波系数各子带系数分布进行统计分析, 通过对变换系数的重新组合, 构造了有利于图像编码的空间方向树结构, 并统计验证了其零树特性, 采用分级树集合分裂和阈值量化达到图像质量可伸缩的嵌入式编码。实验结果表明,其解码算法在中低比特率压缩情况下, 压缩后重构图像的感知质量明显优于小波域SPIHT,JPEG2000编码标准, 峰值信噪比PSNR值与JPEG2000相当, 而图像纹理和边缘细节的视觉效果优于JPEG2000和小波域SPIHT算法。     

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。     

适于干涉多光谱图像压缩的自适应率控制算法

提出了一种基于优化截取内嵌码块编码（EBCOT）的感兴趣区域（ROD编码干涉多光谱图像压缩方法。小波变换后,对1级分解的高频系数感兴趣区域即包含光谱信息区域进行垂直方向的分解,再对感兴趣区域进行比特平面提升。T1编码器对不同比特平面的编码过程（Codingpass）赋予不同的重要性权值,由高到低依次编码,T2编码器根据所得的比特率自适应地反馈控制T1的编码深度,最后进行率失真优化截取。实验结果表明,该方法提高了恢复图像质量,有效地减少了优化截取内嵌码块编码算法的计算量和内存使用量（bpp-1时,测试图像的整体、感兴趣区域和背景区域平均峰值信噪比均提高0．1dB以上,计算量和内存使用量平均减少40％和60％以上）,编码方式适合干涉多光谱图像压缩系统硬件实现。     

Wavelet transform implementation by layers

I.IntroductionWavelettheoryanditsapplicationhavebeendevelopedquicklyformallyyears,whichcoverquitealargeareaandprovideverygeneraltechniquesthatcanbeaPpliedtomanytasksinsignalprocessing,andhavenumerouspotelltialapplications.lnacousticresearchthereisatra-ditionofthefrequencyanalysisintermsofoctave,whichfitstheconceptof"constantQ"inwavelettransform,e.g.thepowerspectrumofmusicismeasuredintermsof1/3octave.Sofartheimplemelltationofwavelettransformha-sbeendevelopedonlyforoneoctave,e.g.themultiresolut…     

SFCVQ and EZW coding method based on Karhunen-Loeve transformation and integer wavelet transformation

A new hyperspectral image compression method of spectral feature classification vector quantization (SFCVQ) and embedded zero-tree of wavelet (EZW) based on Karhunen-Loeve transformation (KLT) and integer wavelet transformation is represented. In comparison with the other methods, this method not only keeps the characteristics of high compression ratio and easy real-time transmission, but also has the advantage of high computation speed. After lifting based integer wavelet and SFCVQ coding are introduced, a system of nearly lossless compression of hyperspectral images is designed. KLT is used to remove the correlation of spectral redundancy as one-dimensional (1D) linear transform, and SFCVQ coding is applied to enhance compression ratio. The two-dimensional (2D) integer wavelet transformation is adopted for the decorrelation of 2D spatial redundancy. EZW coding method is applied to compress data in wavelet domain. Experimental results show that in comparison with the method of wavelet SFCVQ (WSFCVQ),the method of improved BiBlock zero tree coding (IBBZTC) and the method of feature spectral vector quantization (FSVQ), the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of this method can enhance over 9 dB, and the total compression performance is improved greatly.     

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。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

小波变换理论是近几年发展起来一个新的数学分支。由于它克服了传统傅里叶变换的缺陷，具有良好的时、频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。首先对图像进行小波塔式分解，然后依据小波系数的统计特性和分布特点，对不同的子图像块采用不同的量化、编码方法。并在计算机上进行模拟实验，结果表明所提出的方案可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比。     

Multifocus image fusion scheme based on features of multiscale products and PCNN in lifting stationary wavelet domain

Multifocus image fusion aims at overcoming imaging cameras's finite depth of field by combining information from multiple images with the same scene. For the fusion problem of the multifocus image of the same scene, a novel algorithm is proposed based on multiscale products of the lifting stationary wavelet transform (LSWT) and the improved pulse coupled neural network (PCNN), where the linking strength of each neuron can be chosen adaptively. In order to select the coefficients of the fused image properly with the source multifocus images in a noisy environment, the selection principles of the low frequency subband coefficients and bandpass subband coefficients are discussed, respectively. For choosing the low frequency subband coefficients, a new sum modified-Laplacian (NSML) of the low frequency subband, which can effectively represent the salient features and sharp boundaries of the image in the LSWT domain, is an input to motivate the PCNN neurons; when choosing the high frequency subband coefficients, a novel local neighborhood sum of Laplacian of multiscale products is developed and taken as one type of feature of high frequency to motivate the PCNN neurons. The coefficients in the LSWT domain with large firing times are selected as coefficients of the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed fusion approach outperforms the traditional discrete wavelet transform (DWT)-based, LSWT-based and LSWT-PCNN-based image fusion methods even though the source image is in a noisy environment in terms of both visual quality and objective evaluation.     

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.     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

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。     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

色彩再现的多光谱图像压缩

针对多光谱图像在色度高保真再现等领域的应用,为提高压缩效率,进一步存储传输,提出了WF系列编码方法,设计了APWS_RA算法,进而提出了一种低复杂度、光照稳定性好且支持跨设备再现的WF_APWS_RA压缩算法。首先研究了现有的基于光谱均方误差的小波嵌入编码原理,提出了色感应失真准则和视觉特性矩阵W;同时,优化了APWS编码算法的码率分配,形成APWS_RA编码算法;最后,结合以上技术,以色度误差准则指导编码,对视觉加权后的多光谱图像数据进行aPWS_rA编码,命名为WF_APWS_RA。WF_APWS_RA算法融合人眼视觉特性矩阵W,利用吸引力传播(Affinity Propagation)聚类挖掘加权图像的谱间冗余,小波变换去除其空间冗余,最后结合误差补偿机制和码率分配策略进行小波编码。实验表明,在相同比特率下,较现有低复杂度经典编码算法,WF系列编码方法能更有效地保留光谱中的色度信息,APWS_RA算法的重建光谱误差最小,WF_APWS_RA算法的重建色度精度优势明显。     

整数小波的有损与无损图像压缩

提出了基于整数小波变换的有损与无损图像编码方案。有损编码采用无链表的SPIHT零树编码算法,它不同于SPIHT和LZC算法的零树分割策略和状态比特表结构。该算法所需的存储空间小,有损压缩性能高,易于硬件的实现。无损编码根据不同子带小波系数的分布特性,采用带间预测编码,不同方向的子带采用不同的预测方式,预测误差采用霍夫曼编码。测试结果证明,基于整数小波的无链表有损压缩方案不仅优于LZC,接近于SPIHT,而且易于硬件的实现。     

基于人的视觉特征的双正交小波基的构造

构造了一个与人的视觉系统模型的调制转移函数相近似的紧支撑双正交小波基。文中采用遗传算法，寻找一个紧支撑双正交小波函数，使它与调制转移函数在频域中相近似。同时将所构造的双正交小波基用于图像压缩，并将它与其它双正交小波进行比较。实验结果表明，所构造的紧支撑双正交小波基与Daubechies的9／3小波相比较有更高的压缩比，与9／7小波相比压缩性能相当，但计算量更小，它更适合于纹理图像的压缩。     

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法

针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以及基于局部方向能量的系数选择方案.通过对多聚焦图像融合的仿真实验,表明该算法相对于传统的基于离散小波变换和离散小波框架变换融合算法能够有效减少有用信息的丢失以及虚假信息的引入,同时能够从源图像中提取更多的有用信息并注入到融合图像中, 得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

一种易于硬件实现的图像有损压缩算法

原始图像数据经过小波变换后,根据子带系数之间在空间上和方向上所呈现出的带间相似性,将像素集合重新定义为集合树。通过对直流系数量化编码和交流系数比特深度编码中的参数K和熵编码中长度分别为3bit码字（choicel）和4bit码字（choice2）的编码方式的选择实现数据的渐进性编码,使产生的码流具有内嵌特性,可以对任意码流进行截取和译码,实现对码率的有效控制。提出了一种具有复杂度低、易于硬件实现的图像有损压缩算法。经过系统仿真证明此算法有利于提高重建图像的质量。     

基于数学形态学的金字塔图像去噪

提出了一种自适应提升拉普拉斯金字塔变换与数学形态算子相结合的图像去噪方法.首先对图像进行分解,采用自适应提升拉普拉斯金字塔,然后利用自适应提升拉普拉斯金字塔变换后系数能量的分布特性以及尺度内和尺度间的依赖性,结合数学形态算子的特点,利用数学形态算子对变换系数进行处理,使得重要变换系数与非重要变换系数分离,分别对两个不同的子集采用不同的阈值进行处理后,再将两个子集合起来,进行逆变换重建.实验结果表明,该算法具有良好的去噪效果,同时保留了图像的细节信息,获得了较高的图像信噪比.