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JPEGJ、PEG2000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.     

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.     

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。     

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.     

易于硬件实现的遥感图像JPEG2000压缩编码

讨论了易于硬件实现的JPEG2000内嵌码块编码压缩系统方案，提出了一种针对遥感图像特点的基于比特平面加权的EBCOT算法。本文算法采用比特平面提升减少遥感图像压缩中小目标的丢失问题，比JPEG2000建议的视觉加权率失真斜率提升方法相比有更好的效果。实验证明算法完全继承了JPEG2000高客观质量、分辨率渐进性、好的抗误码性能等优良特性，同时降低了T1编码器的编码时间，有利于硬件的实现，在遥感图像压缩领域具有实用价值。     

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。     

基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度;采用量化截断的预处理技术,省去大量不重要高频系数的量化编码,解决了提升变换后SPIHT算法编码效率低的问题;去除了最外层高频系数的分解和编码,有效地减少了变换和编码的能耗;理论分析和仿真结果均表明,在保证一定重建图像质量的前提下,该算法大大降低了图像压缩能耗,提高了算法的压缩效率和执行效率,非常适合于资源受限的WMSNs中的图像压缩。     

基于DCT并行加速算法图像渲染平台系统设计

此次主要研究了基于GPU的集群渲染系统平台设计;为了提高平台的工作效率、增强集群渲染系统平台的数据传输能力,提出了一种采用DCT变换的方法来加速图像渲染速度;该方法利用DCT变换算法加速图像的实时压缩,加入CPU监控器和任务分配器模块,让GPU和CPU共同承担了绘图和渲染的目的,这样有效地降低处理流程对CPU的占用,实现了三维绘图和特效渲染的加速;为了验证平台的有效性以及图像压缩处理的效果,做了相应的功能验证;对640×480的RCB图像使用上述压缩方法和JPEG标准库在不同压缩设置下进行实验;仿真实验结果表明所提方案具有更高的压缩效率。     

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PSN...     

基于可逆整数变换的高光谱图像无损压缩

将变换矩阵分解为三角可逆矩阵(TERM)实现的整数Karhunen-Loève变换(IKLT),具有结构简单、完全可逆和同址运算的优点.将整数KLT和整数小波结合(IWT),提出了一种基于可逆整数变换的去相关方法：将KLT用于去除谱间冗余,并在对KLT的变换矩阵进行TERM分解的过程中,提出基于全局最大值选择主元的优化分解方法,保证了IKLT的准确度,同时明显降低了计算量;空间维的去相关变换采用基于提升结构的整数小波变换,同样保证了变换的完全可逆.采用不同编码策略,对不同场景的高光谱图像数据压缩的实验结果表明,基于整数混合变换的去相关方法能明显提高无损压缩比.     

基于1+2维小波变换的多光谱图像压缩

提出利用1+2维小波变换技术对多光谱遥感图像进行近无损压缩.使用嵌入式块截断算法压缩谱内图像;谱间变换使用短滤波器进行1维小波变换,去除多光谱图像的谱间冗余.实验证明,加入谱间的1维变换比不加入变换,而仅仅对每个波段图像进行压缩的压缩比提高20%.整个算法是嵌入式的,复杂度适中.编码的比特流具有渐进式特性,可以过渡为高压缩比的有损压缩.     

基于谱间和帧内差分脉冲编码调制的超光谱图像无损压缩

以超光谱遥感图像为研究对象,分析了干涉成像光谱仪获取图像的谱间和空间相关性,提出一种三维差分脉冲编码调制（ DPCM）无损压缩方案。首先进行了谱间DPCM预测;然后,对残差图像进行帧内DPCM预测;最后,对差分码流进行二值自适应算术编码。实验表明,该算法可实现无损压缩,压缩比平均可达1.662,较二维整数小波变换算法提高了15.6％,且算法复杂度较低,仅有加减和移位运算,易于硬件实现。     

Joint image encryption and compression scheme based on IWT and SPIHT

A joint lossless image encryption and compression scheme based on integer wavelet transform (IWT) and set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) is proposed to achieve lossless image encryption and compression simultaneously. Making use of the properties of IWT and SPIHT, encryption and compression are combined. Moreover, the proposed secure set partitioning in hierarchical trees (SSPIHT) via the addition of encryption in the SPIHT coding process has no effect on compression performance. A hyper-chaotic system, nonlinear inverse operation, Secure Hash Algorithm-256(SHA-256), and plaintext-based keystream are all used to enhance the security. The test results indicate that the proposed methods have high security and good lossless compression performance.     

实时数字图像无损压缩的研究

针对实时数字图像的无损压缩方法进行了分析,采用三级5-3整数提升小波变换,小波变换的高频和低频系数分别采用不同的编码方法。进行了基于DSP和FPGA的压缩系统结构设计,提出了软、硬件并行的方法。进行三级小波变换时,硬件结构能够实现在对当前级小波变换的同时进行前一级小波变换的高频系数编码,提高了压缩系统的实时性。并对压缩系统的关键技术进行了研究。可以对80MB/s的数字图像进行无损压缩,压缩比可以达到1.68~1.8左右。     

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。     

基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法

在分析多光谱遥感图像谱间和空间数据特点的基础上,提出了一种DPCM线性预测与基于提升方案的整数小波变换相结合的多光谱遥感图像有损压缩算法。在谱间采用DPCM预测去除谱间相关性;在谱内采用整数小波变换去除空间相关性,根据不同子带对目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并分别对各个子带量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码,实现高效的多光谱遥感图像压缩。实验结果表明,该算法在一定的压缩比下,重构图像具有较高的峰值信噪比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低。     

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.     

适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法

针对常见基于预测、变换、矢量量化及其组合的高光谱无损压缩算法压缩比低、压缩算法整体耗时以及硬件实现困难的问题,提出一种适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法。首先,沿光谱线的第一谱段图像采用中值预测器进行谱段内预测,其他谱段图像采用谱间预测。谱间预测采用两步双向预测算法,第一步预测采用双向二阶预测器得到参考预测值,第二步预测采用本文提出的改进LUT搜索预测算法得出4个LUT预测值,然后将参考预测值与其比较得出最终的预测值。最后,使用XX-X空间高光谱相机的压缩系统试验设备对该文提出的压缩算法进行了试验验证。结果表明,压缩系统能快速稳定地工作,平均压缩比达到3.05 bpp,与传统方法相比,平均压缩比提高了0.14~2.94 bpp。有效的提高了高光谱图像无损压缩比和解决了压缩算法整体实现困难的问题。