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.     

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.     

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.