改进的静止图像小波零树编码

在深入研究尺度小波变换和嵌入式小波零树压缩编码算法的基础上，探讨了一种改进的小波零树编码算法。通过采用基于嵌入式零树预测扫描算法的改进小波变换编码方法，对小波分解的低频子带图像采用DPCM预测编码，高频子带图像采用了改进的取消重要系数排序的零树预测扫描算法进行压缩编码，使之既具有原零树算法良好的压缩品质，同时也简化了的压缩算法，提高了该算法 的适应性，与JPEG压缩相比，它消除了JPEG图像在高压缩比下的方块效应，取得了令人满意的实验效果。     

1种基于小波的显微图像融合算法

针对显微图像灰度对比度低,内容复杂度高的特点,提出一种基于小波的显微图像融合算法．将图像变换到小波域,并在此基础上进行四叉树分解融合,以消除块效应,不同于现有的小波几何分块算法,可依据图像实际情况调整,符合显微图像结构多样化、内容多变化的实际情况．实验结果表明,本文算法的融合效果理想,与同类算法相比具有更强的稳定性和适用性．     

一种整数-整数小波变换

提出了一种产生整数－整数小波变换的方法。此方法可得到与信号或图像相匹配的满足最小均方误差准则的小波基，而且这种小波变换是可逆的双正交小波变换．此变换可用于无损或有损信号和图像压缩编码     

基于子带位平面容错算法的应用

在研究容错图像编码算法的基础上，针对图像压缩编码中复杂度较大和将图像分成多个小块而带来的图像重建中有分块痕迹等问题，在子带位平面编码（SBC）算法中加入了与图像无关的率失真优化编码并采用虚拟分块的方法，对SBC算法进行了改进，实验结果表明，在相同压缩倍数和相同误码率情况下，本算法与传统的图像压缩算法重建图像的峰值信噪比提高了1．0～1．5dB。     

多通道自适应码流(MC-AoB)彩色图像编码

提出了一种彩色图像的编码方法MC-AoB，该方法将一幅彩色图像分成多个通道分别独立编码．当码流长度有限时，在通道间进行了优化分配，使得各通道的失真度大体相等．在通道内部，采用了块间剪裁算法，用拉格朗日乘子法找到最适合的剪裁点集．对于通道内小波系数的编码，改进了JPEG2000里的算术编码方法，加入了游程编码的思想，在降低编码复杂度的同时保证了较高的压缩比．另外，该算法并行性较高，可以并行执行．模拟实验证明，在码流长度较小的情况下，MC-AoB算法可取得显著的效果。     

基于分数傅里叶变换和小波分解的彩色图像分级加密

提出一种基于分数傅里叶变换和小波分解的彩色图像分级加密方案。通过对图像矩阵和颜色索引表分别进行加密来实现彩色图像的分级加密。先对颜色索引表进行Logistic置乱,得到一级加密图像;再对图像矩阵进行单层小波分解提取出低频分量,对其进行分数傅立叶变换域的双随机相位编码,得到二级加密图像,将置乱的颜色索引表和加密之后的图像矩阵合成生成加密图像。该方案具有较高的安全性和效率,仿真结果验证了算法的安全性和有效性。     

基于BEMD、DCT和SVD的混合图像水印算法

水印的不可见性和算法的鲁棒性是图像版权保护领域关注的重要问题，然而大多数算法不能很好地平衡二者的关系。为此，提出了一种基于二维经验模态分解（BEMD）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的不可见性高、鲁棒性强的混合图像水印算法。首先，对水印图像采用Arnold置乱，增强算法的安全性，并对置乱后的水印图像进行二维DCT。然后，对宿主图像进行BEMD，得到有限个尺度不同的内蕴模态函数（IMF）及余量，选择与宿主图像相关性较低的IMF执行二维DCT，根据水印的大小对其进行不重叠分块，分别对每个分块图像以及经DCT的水印图像执行SVD。最后，根据自适应最优嵌入准则确定水印嵌入强度，并将水印嵌入每个分块，以增强算法的容错性。大量实验以及与现有算法的对比表明，所提算法不仅具有抵抗大尺度攻击的鲁棒性，而且具有较高的不可见性。     

IWT在图像压缩中几个主要问题的研究

在简述了提升方法的基础上讨论了一种从整数到数的变换方法－整数小波变换（IWT），然后把它应用于图像无损／有损压缩等领域，本文对IWT现存的几个主要问题，如IWT与消失矩的关系，IWT与离散不波变换（DWT）有损压缩效果的比较以及不同边界延拓方式对IWT压缩效果的影响等问题，进行了深入的探讨，得出了一些重要的结论。这些结论有利于深入理解整数小波变换的内在机制及进行图像等信号的压缩。     

Wyner-Ziv视频编码中Key帧快速预测算法

以提高Wyner-Ziv编码性能为目的,使用H．264帧内编码技术对Wyner-Ziv编码中的K帧进行编码,利用其优异的编码性能来提高K帧编码质量．同时从帧间相关性利用、亮度块模式之间的选择以及4×4亮度块预测模式选择的角度对H．264的帧内预测进行了改进,降低其编码复杂度,实验表明：改进后的K帧编码算法耗时仅为H．264帧内编码算法的5％左右．     

基于小波变换的局部化数字水印算法

为了解决许多水印算法不能抵抗任意剪裁的缺点，提出了局部化数字水印算法．通过二维Mexican Hat小波变换提取图像中的多个特征点，在以特征点为中心的局部化区域中分别进行小波变换，并通过对小波系数进行单系数量化来实现水印信息的嵌入，同时水印的提取不需要原始图像的参与．实验结果表明，在剪裁后待检测图像中至少包含一个嵌入水印区域的前提下，该算法对JPEG、JPEG2000压缩和任意剪裁具有很强的抵抗能力．     

基于主成分分析和分层树集合划分的Huffman算法图像压缩研究

互联网的飞速发展,产生了大量的图像信息.为了减少图片占用的存储空间,提高图像质量,提出了一种将主成分分析（PCA）和分层树集合划分（SPIHT）压缩算法相结合的有损图像压缩算法.首先对图像进行主成分分解,选取主要特征值进行压缩,再利用SPIHT算法将图像分解成不同子带的小波系数进行压缩,对SPIHT压缩系数进行哈夫曼编码,实现图像二级压缩.将本文提出的算法与SPIHT、SPIHT的哈夫曼编码、JEPG2000、PCA压缩算法进行了比较,结果表明本算法较其他压缩算法具有更好的性能,在压缩比相同的情况下能获得更高的PNSR和SSIM.     

基于混沌加密的小波包盲水印算法

利用混沌系统的特点调制了两种不同的混沌序列,分别用于水印加密和子图像的抽取.对子图像进行小波包分解,通过修改小波包的系数来嵌入数字水印.水印的提取不需要原始图像,实现了盲提取.实验结果表明,该算法对于常见的JPEG压缩、高斯噪声,裁剪和缩放等攻击具有较好的鲁棒性.     

一种新的盲数字水印算法

本文提出了一个有效的静止图像的盲水印算法.原始图像经小波变换后,选择内嵌水印所需要的子带,水印根据奇偶判决法内嵌到频域中所选择的子带上.实验结论和攻击测试表明,本文所提议的算法具有较好的透明性,对各种图像处理的攻击有较强的鲁棒性.     

基于立体掩蔽效应的非对称立体视频编码算法

由于立体视频的数据量巨大,不便存储和传输,因此必须进一步提高其压缩效率,降低传输的码率.文章分析了立体视频左右通道间恰可察觉失真的关系,基于立体掩蔽效应提出了非对称立体视频编码算法.实验结果表明:在解码重建图像主观质量基本不变的前提下,右视点视频编码的码率节约了11.45%~18.69%.与传统立体视频编码模型相比,该算法可以获得更好的立体视频压缩性能.     

一种方向梯度直方图的降维方法

为描述对象的局部外观和形状,方向梯度直方图首先将图像划分成小区域(被称为cell),然后在其上累加像素梯度方向的一维直方图.在被称为block的较大区域(由数个相邻的cell组成)上连接cell的直方图,经归一化处理形成特征向量.为减弱由block引起的区域量化走样,在计算检测窗口的特征时,采取部分重叠block的措施,从而大大增加了特征维度以及目标检测时的计算量.通过扩大参与相邻cell之间像素梯度插值的面积,并设置适当的高斯平滑核尺度,可消除block重叠,从而将64×128尺寸的窗口的方向梯度直方图特征维度由3 780降低为1 152.INRIA的行人数据集实验表明,该方法也可减弱区域量化走样,且其性能与原方向梯度直方图几乎相当,而检测速度却显著提高.