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。     

基于分块DCT变换编码的小波域多幅图像融合算法

提出了一种利用DCT变换和小波变换的特征层图像融合算法.其基本思想是先对多幅源图像进行分块DCT变换,选取较大方差对应的变换系数,将图像压缩为原图像大小的1/4,保留系数的对应坐标作为提取信息时的密钥;其次将经处理后的DCT系数直接作为小波变换的分解系数,经小波逆变换后得到融合信息.实验结果表明,该算法实现了多幅不同大小图像的融合,同时单一密钥只能提取单一图像. 关键词： 图像融合 小波变换 离散余弦变换 编码     

适合于生物图像的图像融合算法研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于军事、遥感、机器视觉和医学图像等领域。本文讨论了三种基于像素级的图像融合算法：Ｐ加权平均,Ｔｏｅｔ算法和基于小波变换的算法;采用四种评价融合效果的量化判据：标准偏差,平均误差,峰值信噪比（ｓ／Ｎ）ｐ和熵差,将三种图像融合算法用于生物图像中细胞荧光图像和透射图像的融合,量化评价结果和视觉判断均说明,对于以细胞荧光图像和透射图像研究对象,需突出荧光图像的     

一种基于小波变换的红外图像放大算法

图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言,传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于小波变换的图像放大新算法,该算法对原始图像先进行小波变换获得高频系数,然后运用牛顿插值算法放大高频系数,以此作为放大图像的高频成份,而将原始图像作为低频成份,最后进行小波逆变换,重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。     

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。     

基于尺度相关性的微光图像降噪算法及其硬件实现

微光电视是低照度条件下的重要观测手段,但微光电视图像信噪比低,观察效果差,必须进行降噪处理.根据噪声小波系数随着小波分解尺度加大而减小的特性,文中算法利用微光图像小波分解层间相关性,可以良好地消除噪声,同时克服了传统降噪方法在滤除噪声的同时会造成图像细节损失的缺点.从所介绍的微光图像实时处理系统实现结果看,降噪效果明显.本文还给出了算法工程化实现的定标和阈值确定方法.     

一种用硬件实现的Bayer格式图像恢复算法

针对传统的双线性Bayer彩色图像恢复算法恢复效果不理想,边界部分不明显,局部图像有团块等问题,提出了一种基于硬件实现的Bayer图像快速插值算法。采用梯度算法对Bayer格式图像绿色通道进行恢复,根据像素点所属的颜色组对蓝色通道进行恢复。实验结果表明,本文算法比双线性法有更好的峰值信噪比(PSNR)值,RGB 3个通道的PSNR值均比双线性法高5 dB以上,而且算法消耗时间比双线性法少,恢复的图像视觉效果更好。实验处理一幅512×512的全彩图像仅需要9.3 ms,完全可以满足实时性的要求,因此,本文算法在对实时性要求高的场合有很好的应用前景。     

编码系统研究及VLSI实现

提出了一种JPEG2000编码系统结构和VLSI方案.该方案以小波子带为单位,多套并行处理.对JPEG2000标准中各个模块的算法进行了逻辑化简、并行编码等优化.如采用双行并行9/7提升小波分解,条带并行的比特平面编码,简化区间更新和并行归一化算术编码等.各模块均以流水线方式工作,其中的比特平面编码和算术编码采用异步流水线方式动态分配执行时间,加速比均接近于流水段数3.以图像信号产生板送入原始图像,编码后送入PC机进行码流截断和解压缩.该系统在各个压缩率下的信噪比与LuraWave商用压缩软件的差距均在0.8 dB之内,可见改进后的算法可行且有效,像元时钟可达20 MHz.     

基于分块离散小波变换的图像信息隐藏与盲提取算法

提出了一种在小波域中图像信息隐藏与盲提取算法. 该算法首先对载体图像进行分块两层离散小波变换, 找到每块第二级分解子带中的最大值即最重要小波系数, 然后根据小波特征树的对应关系将其在第一级分解子带中的对应区域作为嵌入区域, 在该区域嵌入由秘密信息生成的伪随机序列. 提取过程中, 同样按照小波系数对应关系寻找到嵌入区域并判断其与伪随机序列的相关性即可解密, 不需要提供原始图像. 实验结果表明, 该算法能实现二值图像的嵌入与盲提取, 且提取出的图像质量较好并具备一定的抗攻击能力, 尤其对于剪切攻击的鲁棒性较好.     

一种多光谱与高分辨率全色图像融合新算法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法.该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率.给出了该方法的融合结果,并与小波变换法(WT方法)进行了比较,证明了该图像融合方法的正确和有效性.     

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.     

A Remot Sensing Image Compression Method Based on Wavelet Transformation/Vector Quantization

1.IntroductionVectorquantizationprovidesameansofconvertingthedecomposedsignalintobitsinamannerthattakesadvantageofremaininginter--andinter--bandcorrelationaswellasofthemoreflexiblepartitionsofhigherdimensionalvectorspaces.TheimagecompressionmethodofWT VQhasbeenappliedinmanydigitalimageprocessingfields.SubbandcodingwasintroducedbyCroisieretal.inspeechcodingin197611].Croisieretal.firstsolvedthecriticalproblemofaliasingcancellationaf:erdecimationandreconstructioninsubbands,using"Quadraturemirr…     

基于小波的干涉多光谱卫星图像压缩方法

分析了干涉多光谱卫星遥感图像的成像特性,并根据该类图像对压缩效果的要求提出了一种基于小波分层树集合分割排序（Set Partitioning Hierarchical Trees,SPIHT）的局部图像优先编码方法,通过对图像小波域系数的局部增强,获得了对图像重要数据优先编码的特性,在8倍压缩比的条件下获得了满意的效果。用该方法对多幅干涉多光谱图像进行了测试,测试结果表明：该方法性能优于其他多光 谱卫星遥感图像编码方法,并有利于在实时图像编码系统中得到应用。     

Lossless Medical Image Compression by Using Difference Transform

This paper introduces a new method of compressing digital images by using the Difference Transform applied in medical imaging. The Difference Transform algorithm performs the decorrelation process of image data, and in this way improves the encoding process, achieving a file with a smaller size than the original. The proposed method proves to be competitive and in many cases better than the standards used for medical images such as TIFF or PNG. In addition, the Difference Transform can replace other transforms like Cosine or Wavelet.     

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K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法研究

提出了基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法。通过采用小波域系数的SPIHT编码压缩,克服了JPEG标准压缩算法在低比特率下严重的方块效应;通过K-means聚类算法,克服了嵌入式零树编码算法（EZW）没有充分考虑到图像小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明,此算法对红外图像具有很好的边缘和纹理保持性能。     

基于自适应提升小波变换的图像压缩

介绍一种用基于提升算法的中值滤波构造自适应小波变换方法.其思想是设计自适应的“预测算子”及自适应的“更新”运算以更好的逼近信号,从而达到更“紧凑”的信号表示.实验表明,在图像压缩应用中,在峰值信噪比(PSNR)上,虽然本文算法比不上D9/7小波,但在主观评价上更好.     

大孔径静态干涉光谱仪图像压缩技术

从图像压缩的角度分析了大孔径静态干涉成像光谱仪成像原理，并提出了一种新的遥感多光谱图像压缩方案。新方案利用大孔径静态干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量，帧间小波域匹配的图像序列压缩方法，提高图像质量3～4dB。为了保证图像的光谱信息在8倍压缩比下有效应用，系统采用了一种新的感兴趣区域(ROD编码技术。感兴趣区域编码时，由于方案中采用率失真优化斜率提升，而不是比特平面移位，从而使图像在相同的光谱分辨率下拥有更好的空间分辨率。实验结果表明，算法大大保护了图像的光谱特性，在8倍压缩比下，满足了该类干涉多光谱遥感图像的质量要求。     

实用型模块化成像光谱仪多光谱图像的信噪比估算及压缩方法研究

采用局部标准差法和去相关法对实用型模块化成像光谱仪多光谱图像的信噪比进行估算。这两种方法已将地物变化的影响降低到很低的程度。这样在大气订正后，图像的信噪比性能充分反映出遥感仪器的信噪比性能。针对图像压缩，提出控制各波段恢复图像的峰值信噪比刚好大于原始图像的信噪比，使由压缩算法本身所带来的噪声限制在原始图像的噪声范围之内。结合这种压缩思想，用基于离散余弦变换和基于离散小波变换的压缩算法，对实用型模块化成像光谱仪多光谱图像进行压缩。实验表明，利用这种方法，对于高信噪比的波段，图像信息得到了保真；对低信噪比的波段，压缩倍数提高迅速且恢复图像视觉无失真，对整幅成像光谱图像，压缩性能提升显著——当压缩比等于37．95倍时，峰值信噪比等于45．86dB。