基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

HDTV图像压缩中的小波变换

本文简要介绍了小波变换的基本概念，基本理论，并在此基础上对图像压缩中的小波变换进行分析，给出了基于小波变换的ＨＤＴＶ图像压缩系统     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

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图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

基于DCT和RLE的灰度图像压缩方法

离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性,图像信号的主要能量都集中在离散余弦变换后的低频部分,而图像高频部分的系数经常为零.为了滤除图像信号中各种相关性而存在的冗余信息,针对灰度图像提出了基于离散余弦变换和游程编码的压缩方法.该方法对给定的灰度图像进行离散余弦变换分块转换,并对转换后的高频部分进行域值量化,滤除高频分量,然后进行游程编码,实现灰度图像的压缩.最后在VisualC++6.0开发环境下对方法进行实验,仿真实验表明,在量化域值选取恰当时,可达到较好的压缩效果.     

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。     

基于小波变换和奇异值分解的图像压缩

本文首先介绍了基于小波域的奇异值压缩算法,然后提出了基于矩阵分块和阈值约束的奇异值压缩编码算法：低频子带直接进行熵编码。针对高频子带分块处理,结合各频带的能量与奇异值之间的关系,选择不同的阈值,对分块矩阵进行带阈值条件的奇异值分解方法。通过改进的算法和直接的奇异值分解进行了实验对比,在同样的压缩率的情况下可以获得更高的峰值信噪比。     

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图像压缩方法。先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码。舍弃最新频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码。实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果。     

基于快速提升小波变换的图像压缩

提出了一种基于快速提升小波变换的图像压缩方法,并对EZW编码进行了改进。首先对图像作快速提升小波变换,然后根据小波系数的分布特点进行改进的EZW编码,试验结果表明,该方法在保证恢复图像质量良好的情况下可获得较高压缩比和压缩速率。     

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.     

基于小波和神经网络的图像压缩方法

针对图像压缩中压缩率与图像质量的折衷问题。综合利用小波变换和神经网络各自的优点,采用小波和神经网络的方法进行图像压缩．该算法先对图像进行小波分解,保留低频系数,然后将高频系数输入训练的网络进行矢量量化编码达到压缩的目的．最后根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像．     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理，采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子，根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子，构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子，可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数，这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理,采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子,根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子,构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子,可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数,这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

基于Lifting Scheme的自适应小波滤波器组的研究

具有高阶消失矩的滤波器在分析平稳信号时,要比使用低阶消失矩的滤波器效果好;而在信号的边缘区和突变区,用低阶消失矩的滤波器会达到更好的效果,所以在这一理论基础的指导下,提出了一种有效的双正交两通道小波滤波器组的构造方法,它是基于Lifting Scheme的一种自适应结构.它的突出优点是可以保证信号的完全重建.实验证明,这种自适应的小波滤波器组在很多应用中显然要优于有固定消失矩的小波滤波器组.     

The lifting scheme of 4-channel orthogonal wavelet transforms

The 4-channel smooth wavelets with linear phase and orthogonality are designed from the 2-channel orthogonal wavelets with high transfer vanishing moments. Reversely, for simple lifting scheme of such 4-channel orthogonal wavelet transforms, a new 2-channel orthogonal wavelet associated with this 4-channel wavelet is constructed. The new 2-channel wavelet has at least the same number of vanishing moments as the associated 4?channel one. Finally, by combining the two such 2-channel wavelet systems, the lifting scheme of 4-channel orthogonal wavelet transform, which has simple structure and is easy to apply, is presented.     

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。     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势,提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像,根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级,分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级,采用无损差分脉冲编码调制方式;包含能量较少的高频子图像称为第2级,采用嵌入式零树编码方式;包含能量极少的更高频子图像称为第3级,因其包含的能量极少,不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下载速度快,在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

用小波变换法定量压缩地震数据

应用模型数据对3种常用无损压缩数据方法进行了测试,得到的压缩比在1．5左右,不足以满足实际数据压缩要求。为此提出了一种利用小波变换定量压缩地震数据的方法,并重点分析了小波方法的压缩比与分解的通道数、能量比与压缩效果以及压缩比与镜像滤波器长度间的定量关系。对模型资料和实际资料的测试结果表明：①在数据压缩的多种方法中,小波变换法有很强的变焦功能,比一般的压缩方法具有更高的压缩率,数据压缩比达到21时,仍能取得较理想的压缩效果;②在满足分解次数的条件下,应尽量选取较多的通道数;③压缩效果可以用能量比来描述,对于地震资料的有效压缩,能量比值应大于80％;④在小波压缩中,一般应取较长的镜像滤波器,但并不是越长越好,一般在10个点以上即能满足要求。