小波变换传递误差、尺度、加权量化对分层树剖分编码图象压缩质量影响的研究

详细研究了小波变换传递误差、尺度、快速Mallat算法加权量化对分层树剖分(SPIHT)编码图象压缩质量的影响,并给出了基于VC++的仿真结果,结果表明,小波变换尺度对图象压缩编码效果有明显的影响,通常要在大于4的尺度上作图象压缩编码才可以得到较好的压缩效果,不同的边界延拓,不同尺度的取整重构、加权量化对图象压缩效果的影响是不同的,恰当选取加权量化步长能达到更好的图象压缩效果,一般而言,同一尺度下随加权量化步长的增加,压缩效果变差.     

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。     

基于图象特征的小波域水印算法

提出一种基于图象特征点的小波变换域第二代水印算法.首先对图象作小波变换,其中最低频成分是图象的粗尺度(低分辨率)逼近,从中提取出图象的特征点;然后在特征点对应的所有高频系数中嵌入水印.水印检验不需要原始图象,但需要原始图象的特征点位置信息,计算特征点对应的所有高频系数与嵌入水印的互相关,利用门限值检验水印是否存在. 实验证明该算法对通常的图象处理有很强的鲁棒性,对有损压缩的鲁棒性尤为突出,而且对几何变换也有一定鲁棒性.     

基于一种改进的比特分配算法的小波变换矢量量化

本文通过引进视觉加权对Ｗｅｓｔｅｒｉｎｋ的优化比特分配算法作了改进；用改进后的比特分配算法于小汉变换矢量量化。获得了较好的编码结果。     

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。     

双树小波变换与小波树稀疏联合的低场CS-MRI算法

压缩感知理论常用在磁共振快速成像上,仅采样少量的K空间数据即可重建出高质量的磁共振图像.压缩感知磁共振成像技术的原理是将磁共振图像重建问题建模成一个包含数据保真项、稀疏先验项和全变分项的线性组合最小化问题,显著减少磁共振扫描时间.稀疏表示是压缩感知理论的一个关键假设,重建结果很大程度上依赖于稀疏变换.本文将双树复小波变换和小波树稀疏联合作为压缩感知磁共振成像中的稀疏变换,提出了基于双树小波变换和小波树稀疏的压缩感知低场磁共振图像重建算法.实验表明,本文所提算法可以在某些磁共振图像客观评价指标中表现出一定的优势.     

正交小波变换在散斑图象相关计算中的应用

本文在散斑图象的相关计算处理技术中引入了二维离散正交小波变换,详细叙述了其原理,给出了实验计算的结果,并与原始的空域相关计算进行了比较,从中可以看出:无论是相关计算精度,还是相关搜索速度,小波相关都具有明显的优越性.     

用于光学图象加密的分数傅里叶变换双相位编码

作者提出了一种用于图象加密的基于分数傅里叶变换的双相位编码技术.该方法由于密钥比传统的编码技术增加两重,因而其安全性有所改进.     

谱线自动提取的小波变换零交叉点方法

将原始光谱进行小波变换,然后研究谱线在小波变换域内呈现的特性,通过引入上、下零交叉点的概念,分析并得到吸收线和发射线分别对应于不同类型的零交叉点的结论。提出一种小波变换零交叉点方法用于提取谱线和拟合连续谱,与传统方法相比,该方法可以同时得到连续谱和谱线,并且无需专门去噪处理,克服了传统方法因拟合连续谱失真和去噪过程中带来的误差导致提取谱线不准确的缺点。通过对恒星、近邻星系等的试验表明,该方法是有效的, 对特征参数计算和基于谱线的光谱分类是非常有利的。     

基于小波边缘提取的灰度图象联合相关识别预处理

本文将小波变换方法用于灰度图象的联合变换相关识别中,采用不同的尺度因子对输入图象进行边缘提取预处理,使相关识别结果得到不同程度的改善.通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法的预处理结果和对识别的影响,在同时衡量相关识别能力及其对噪音的敏感性前提下,小波变换边缘提取预处理明显优于各种微商边缘提取方法.调节小波变换尺度因子还能使识别能力与噪音敏感性这两方面得到更好地均衡,使小波变换边缘提取预处理能够适应不同的图象输入条件和相关输出要求.结果表明,在联合变换相关识别中采用小波变换对输入图象进行预处理是一种更理想的方法。     

基于离散小波变换的离散正交S变换域图像加密算法

目前基于混沌系统的彩色图像加密算法并未充分地考虑图像时频域特征,并且具有密钥空间小的缺点,对此提出了一种基于离散正交S变换域的彩色图像编解码技术。将图像分解为RGB三色通道,对每个通道分别进行离散正交S变换(DOST);对各通道使用一级离散小波变换(DWT),将每个通道分解为四个子带;使用DWT分解各子带;对奇异值进行乘法运算,使用新奇异值重构所有的子带。可将DOST的子带数量、奇异值参数以及DWT子带的排列顺序作为密钥,从密钥获取难度极高。实验结果表明,方法具有较好的加密效果,安全性优于其他的算法。     

基于光学小波微分预处理的联合变换相关目标识别

提出了一种基于光学小波变换微分预处理的光电混合联合变换相关系统,该系统利用同一光路可实时实现对输入图象的小波变换微分预处理和联合变换相关识别.实验结果表明:该系统能得到很尖锐的互相关峰,可显著提高联合变换相关器的识别能力.     

一种基于图象融合的数字水印方法

提出了一种基于多分辨率图象融合的数字水印算法.该算法基本思想源自公开钥加密系统与Torus自同构映射置乱的概念,并根据视觉系统HVS的照度掩蔽特性及组合规则,以原始图象的子波分解级数为依据,对原始图象及水印的子波变换系数进行融合,以实现水印在原始图象空间位置和频率方向上的嵌入.实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和可行性.     

基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法

在认真研究算术编码和算术加密的基础上,提出了一种基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法.使用密钥对图像压缩产生的原始上下文和原始判决进行修正,实现了图像联合加密.阐述了上下文修正和判决修正算法的规则,对其安全性进行分析.结合比特平面编码技术,可以使用不同密钥对不同小波分辨率的系数分别加密,实现分辨率选择性加密,以满足不同应用需求.对零树编码进行改进,加入自适应算术编码,并对联合压缩加密算法进行仿真.结果表明:相对原始图像压缩算法而言,所提出的图像联合压缩加密算法具有基本相当的压缩效率;相对区间分裂的联合加密算法而言,所提出算法具有更好的安全性.     

基于小波变换和矢量量化的语音压缩编码方案

对于一种新的语音压缩编码方法——基于小波变换和矢量量化的语音压缩编码方案进行了开发和研究。该方法先对语音进行小波变换和小波包变换,然后使用矢量量化来压缩数据.我们还研究了使用摘编码方法进一步降低比特率的算法,实验结果表明对于采样频率为8kHz,每样本量化为8bit的64kbit/s语音信号压缩到6kbit/s~8kbit/s时,具有良好的语音质量.同时该算法还具有低延迟的优点,其算法延迟只有8ms。     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明：与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明:与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

双正交小波插值的CCD图像超分辨恢复

给出了一种构造双正交小波滤波器的设计方法,应用该方法得到的双正交小波对低分辨率图像进行小波分解。对分解后的图像结构进行分析,提出双三次插值与方向插值相结合的方法,对分解后图像插值。对插值后图像小波逆变换,得到超分辨率图像。应用于CCD图像,获得了比双线性插值高的峰值信噪比(25.3090dB),图像细节信息增强了。实验结果表明,算法应用于CCD图像不仅提高了图像的空间分辨率,同时也提高了图像的峰值信噪比,还比较好地保留了图像的边缘信息,且经过该方法恢复后的图像更适合人眼观察,细节丰富,更加清晰,畸变小,是一种提高CCD图像空间分辨率的有效方法。     

基于小波变换的红外光谱分析

利用傅里叶变换红外光谱仪,借助OMNI采样器直接、快速、准确地测定了土茯苓及其三种伪品木质部的FTIR谱,采用小波变换分析法对样品进行了详细研究。结果表明：小波变换可以去除噪声和压缩变量,具有运算速度快、分析精度高以及无需去噪后处理等优点, 在红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

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。