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SPIHT的图像加密与压缩关联算法

为了研究图像压缩与加密同步进行问题, 本文提出了一种在变换域下的图像加密与压缩关联算法在该算法中, 加密过程发生在小波变换与SPIHT编码之间它充分利用了离散小波变换和基于层次树的集合划分(set partitioning in hierarchical trees, SPIHT)编码属性, 扩散过程被限制在单个子带内部. 此外, 混淆过程保留了SPIHT编码中两个最重要的位和符号位, 它包含了图像的重要信息. 实验结果表明, 算法具有良好的安全性、图像重构视觉质量以及很高的加/解密速度.     

LASIS高光谱图像的3D-SPECK压缩算法

将三维集合分裂嵌入块编码算法结合感兴趣区域的压缩方案用于大孔径静态干涉成像光谱仪图像压缩.首先,对高光谱干涉图像序列进行三维非对称离散小波变换.其次,定义零块树作为编码单位.采用感兴趣区域方法对不同的编码单位赋予不同的比特率,以保护光谱信息.最后,采用改进的三维集合分裂嵌入块编码算法分别对每个编码单位进行编码.实验结果表明,该方案在8:1压缩比下,获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.该算法复杂度低,实时性好,满足大孔径静态干涉成像光谱仪系统图像压缩要求.     

LASIS高光谱图像的3D-SPECK压缩算法

将三维集合分裂嵌入块编码算法结合感兴趣区域的压缩方案用于大孔径静态干涉成像光谱仪图像压缩.首先,对高光谱干涉图像序列进行三维非对称离散小波变换.其次,定义零块树作为编码单位.采用感兴趣区域方法对不同的编码单位赋予不同的比特率,以保护光谱信息.最后,采用改进的三维集合分裂嵌入块编码算法分别对每个编码单位进行编码.实验结果表明,该方案在8:1压缩比下,获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.该算法复杂度低,实时性好,满足大孔径静态干涉成像光谱仪系统图像压缩要求.     

一种支持干涉多光谱图像ROI的压缩编码方法

提出了一种基于EBCOT(率失真优化截取内嵌码块编码)算法的矩形ROI(感兴趣区域)编码的干涉多光谱卫星遥感图像压缩方法.该方法不需要对小波域的系数进行提升,而是在码流组织时通过对多光谱区域的误差跟踪提高恢复图像的质量.误差的跟踪完全是自适应的,可以根据用户给定的恢复图像多光谱区域的峰值信噪比最低要求自动实现码流的组织,解码器不需要知道该图像是否存在ROI,而且该方法保留了EBCOT的优良特性.实验结果表明,这种编码方式在干涉多光谱卫星图像压缩中可获得非常理想的效果.     

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。     

干涉多光谱图像压缩编码新技术

提出一种基于运动估计的三维小波变换和非对称零树编码的干涉多光谱图像压缩方案.该方案利用大孔径静态干涉成像光谱仪推扫成像特点,对图像进行分区域运动估计的三维小波变换.采用了一种新型非对称零树编码方法,该方法可在较少的图像间建立较长的零树,增加了系数编码时由重要结点变为不重要结点并趋于零的概率,使编码的效果更好.该方案消耗内存少,延时小,有利于卫星上的图像压缩,有效地保护了图像的光谱特性.在8倍压缩下,满足干涉多光谱图像的质量要求.     

基于网格编码量化的超光谱图像压缩

提出了一个基于小波网格编码量化的超光谱图像压缩方法。谱间和空间冗余处理构成了超光谱图像压缩算法的主要内容,该算法使用一个谱间差分预测步骤来去除谱间冗余,而后对预测残差图像进行小波变换并利用均匀阈值网格编码量化(trellis-coded quantization)方法来量化各小波子带,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码。为使编码器能为所有子带获取率-失真意义上最优的量化阈值,设计了一个基于子带统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法。在实验中,该算法表现出优良的压缩性能,对于实验的超光谱图像,该方法在压缩比为32时可得到37．1dB的峰值信噪比,这表明本算法能有效压缩超光谱图像,适于超光谱图像压缩应用。     

基于Markov性质的一阶安全算术编码及应用

基于压缩编码的加密方式能够同时完成加密和压缩的功能,通过压缩减少了信息的冗余,同时引入加密使对试图推测出明文信息和找到密钥的攻击具有非常好的鲁棒性.本文提出了一种基于一阶Markov模型的安全算术编码,在编码过程中通过随机密钥保证图像压缩编码的安全性,且显著提高编码的压缩效率,使其方便在网络中安全传输.实验结果和安全性分析表明,算法能够抵抗现有的各种基于算术编码的安全性攻击和其他密码学分析。     

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。     

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.     

色彩再现的多光谱图像压缩

针对多光谱图像在色度高保真再现等领域的应用,为提高压缩效率,进一步存储传输,提出了WF系列编码方法,设计了APWS_RA算法,进而提出了一种低复杂度、光照稳定性好且支持跨设备再现的WF_APWS_RA压缩算法。首先研究了现有的基于光谱均方误差的小波嵌入编码原理,提出了色感应失真准则和视觉特性矩阵W;同时,优化了APWS编码算法的码率分配,形成APWS_RA编码算法;最后,结合以上技术,以色度误差准则指导编码,对视觉加权后的多光谱图像数据进行aPWS_rA编码,命名为WF_APWS_RA。WF_APWS_RA算法融合人眼视觉特性矩阵W,利用吸引力传播(Affinity Propagation)聚类挖掘加权图像的谱间冗余,小波变换去除其空间冗余,最后结合误差补偿机制和码率分配策略进行小波编码。实验表明,在相同比特率下,较现有低复杂度经典编码算法,WF系列编码方法能更有效地保留光谱中的色度信息,APWS_RA算法的重建光谱误差最小,WF_APWS_RA算法的重建色度精度优势明显。     

二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法

针对传统小波变换计算复杂的缺点和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法。对整数CDF(1,3)双正交小波变换实现二维提升,利用提升的小波对图像做变换,提高了运算速度、便于硬件实现。对SPIHT算法加以改进,根据各个子图像的不同特点,改变扫描路线,采用四路并行分块处理的方法,提高了编码速度,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。利用提升的CDF(1,3)小波变换结合改进的SPIHT实现了渐进性无损图像压缩,证明了二维提升方案的有效性。     

An image joint compression-encryption algorithm based on adaptive arithmetic coding

Through a series of studies on arithmetic coding and arithmetic encryption, a novel image joint compression- encryption algorithm based on adaptive arithmetic coding is proposed. The contexts produced in the process of image compression are modified by keys in order to achieve image joint compression encryption. Combined with the bit-plane coding technique, the discrete wavelet transform coefficients in different resolutions can be encrypted respectively with different keys, so that the resolution selective encryption is realized to meet different application needs. Zero-tree coding is improved, and adaptive arithmetic coding is introduced. Then, the proposed joint compression-encryption algorithm is simulated. The simulation results show that as long as the parameters are selected appropriately, the compression efficiency of proposed image joint compression-encryption algorithm is basically identical to that of the original image compression algorithm, and the security of the proposed algorithm is better than the joint encryption algorithm based on interval splitting.     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

适合DSP处理的低内存并行SPIHT算法

针对SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)算法的编码过程具有重复运算、存储量大等问题,提出了一种适合于DSP(digital signal processors)处理的低内存并行SPIHT算法。该算法采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和编码能够同时进行。通过引入基于行的整型提升方案,使得只需经少量行变换就能进行列变换,提高了小波的变换速度。根据DSP的并行特性和SPIHT算法的缺点,采用“改进的最大幅值求取方法”、“误差位数以及绝对零值和绝对零集合”、“最大值与零值图”和“单棵零树编码”等多种方法对其进行了改进,大大缓解了对内存的压力,减少了算法的运算量。该算法与LZC(listless zerotree coding)算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,但速度提高了2倍,能满足一般的实时压缩要求。