基于小波分解的矢量量化图像压缩算法

作者在此文提出了一种新的静止图像压缩算法，是一种基于小波分解的矢量化压缩算法。该算法综合了多种编码方法的优点，经过计算机模拟实验，其结果表明：在高压缩比的情况下，新算法仍能获得满意的图像重建质量，优于目前已有的许多算法，具有良好的应用前景。     

基于小波变换和混合神经网络的图像压缩算法

提出了一种将空间方向小波零树编码与混合神经网络相结合，新的多尺度系数矢量量化策略．该算法在对图像进行多级小波变换后，利用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，依据矢量能量和零树矢量的思想进行矢量分类，分别利用主元分析和自组织特征映射神经网络对3个方向的多尺度系数矢量进行基于视觉的加权矢量量化压缩编码．仿真实验结果表明该算法是合理可行的．     

基于神经网络的小波变换矢量量化图像压缩

根据神经网络的特性，提出了一种基于小波变换的矢量量化图像数据压缩方法，基本思路是利用小 变换实现图像的多分辨率分解，用矢量量化（VQ）对分解后的图像进行编码，利用神经网络做矢量量化编码器，从而实现通过神经网络的鲁棒性来加强对某些非典型矢量的容错能力，结果表明，该方法提高了整个系统的性能，最终提高了重构图像的质量。     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法－基于小波变换的混合图像编码方法。该算法综合了多种编码方法的优点。经实验表明：在高压缩比的情况下，本算法仍能获得满意的图像质量，优于目前已有的其它算法。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的灰度图像数据压缩方法,采用双正交小波对像进行分解,作分解后系数的矢量量化。使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书。这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量也有所提高。     

基于小波理论的图像压缩算法

运用小波变换的多分辨特点,研究了基于小波的图像压缩技术.利用人眼特性(HVS),提出了分块压缩算法.该算法利用小波系数子带的相关性,从而在同样的平均码率下,获得了主观感觉较好的重构图像,也就是说在同样的主观条件上得到更大的压缩比.另外利用工具软件MATLAB对算法进行了实施,结果证明了该算法的有效性.     

基于小波包矢量量化图像压缩方法

提出了一种新的数字图像压缩方案——基于小波包的区域联合矢量量化(WPVQ)．WPVQ压缩方案充分利用了小波分析的三个重要特点，即零树特性、多层分解和适合跨区域联合编码．在具体实现过程中，WPVQ又采用了一系列措施来提高信噪比并降低算法复杂度．计算机模拟实验表明，同采用嵌入式零树编码(EZW)的JPEG2．000相比，WPVQ可以在高压缩比情况下保持良好的信噪比和主观效果，尤其适合于对图像进行高压缩比的压缩处理．     

一种基于4叉树的分类矢量量化算法

提出了一种基于４叉树的分类矢量量化算法。它充分利用了图象的局部统计特性和人眼的视觉特性，综合了分类矢量量化、方块编码、抽样／内插等多种技术的优点。在提高了压缩效率的同时，又克服了其矢量量化算法中常见的边缘细节模糊的缺陷。实验表明，对于静止灰度图象，在码率低于０．２５ｂｐｐ时，仍具有令人满意的主观视觉质量。较ＪＰＥＧ算法，同等码率下，峰－峰信噪比提高２ｄＢ以上。     

基于小波变换的JPEG2000图像压缩研究

在着重研究JPEG2000图像压缩系统基础上，分析了基于离散小波变换的压缩算法实现静止图像的压缩、编码、传输、存储等各种功能的机理；开发了JWlet实验软件，并采用Wlet软件对压缩图像进行了展示和评估，实验证明，基于小波变换的图像压缩系统具有渐进传输、感兴感区域编码，误差恢复等多种功能和很高的压缩效率。     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一各基于小波变换的灰度图像数据压缩方法.采用双正交小波对图像进行分解,作分解后系数的矢量量化.使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书.这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量了有所提高.     

基于JPEG图像压缩算法的研究

介绍了基于DCT静态图像压缩编码标准产生的背景、算法以及所涉及的重要概念和关键技术,对一种新的DCT系数分层传输的方法进行了研究。     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.     

基于JPEG国际标准的图像压缩方法的研究

本文介绍了静态图像国际标准编码ＪＰＥＧ算法，对ＪＰＥＧ算法的三种类型的编码方法进行了分析和探讨，提出了一种新的快速ＤＣＴ算法，编制了基本型编码的ＪＰＥＧ算法软件，经实验验证，取得了满意的效果。     

一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码的方法研究的基础上,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点,提出了一种改进的零树编码方法,主要包括：对最低频子带系数单独编码;设立标志矩阵;以扫描单元为单位进行主表扫描;实验表明这种改进的零树编码方法,加快了编码速度,另外,该编码方法也能够产生嵌入式码流,支持多码率解码。     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法--基于小波变换的混合图像编码方法.该算法综合了多种编码方法的优点.经实验表明在高压缩比的情况下,本算法仍能获得满意的图像质量,优于目前已有的其它算法.     

分形和向量量化优化混合的图像压缩算法

介绍了对图像块的聚类分类方法和分形-VQ优化混合算法的实现原理和实现过程，设计了先横向后纵向优化的具体实现方案，并给出了算法描述，最后通过实验得到了很好的结果。     

基于小波变换的矢量量化快速编码算法

提出了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法，算法利用小波变换的特点，合理地构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明，相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约97%。     

视频图像压缩的自适应可变坐标法

在对图像变换编码和分形图像压缩编码、矢量量化等的分析的基础上,提出自适应可变坐标压缩算法。它的基本思想是,利用图像的自相似原理对一组图像空间的基坐标进行改造,使其在兼顾矢量空间的完整性的同时尽量利用图像的自相似性,以达到提高图像压缩效率的目的。并针对相似图像块的特征判定原则提出用小波变换实现图像块间的相似性判定。