基于LOCO-I算法的图像压缩比控制

在认真研究LOCO-I算法的基础上,深入分析了失真控制参数 对图像压缩比和重建质量的影响,通过对该算法中的 进行实时动态调整,实现了对图像近无损压缩的压缩比控制,进而可以根据需求来控制图片大小进行压缩。仿真结果表明,所提出的压缩比控制方案收敛性较好,输出码流稳定,在满足目标压缩比时重建图像质量较原一阶压缩比控制方案提高了0.5dB左右。     

基于泰勒中值定理的QDDFS超高压缩比算法

基于泰勒中值定理,提出了一种新的QDDFS压缩方法,对于32bits QDDFS系统的压缩比可达到千万,使整个系统集成在单片芯片内部成为可能.针对本方案的性能进行了详细分析,并对参数进行了优化选择.最后给出了本系统的合理方案和实现简图.     

基于四线逼近法的DDFS高压缩比算法

为了提高直接数字频率合成(DDFS)技术的资源利用率,文中结合三角对称、泰勒多项式逼近和四线逼近原理,给出相位至幅度映射表的压缩算法的数学模型.以增加4个加法器为代价,使压缩比提高到128:1,并利用Lab View计算工具对整个算法进行了建模、优化和验证.仿真表明:映射表采用该算法设计的DDFS最大信号波形失真度为0.38656%,最大幅度量化误差小于同类算法.     

一种高压缩比的图像采集压缩系统设计

设计了一种以FPGA为控制核心的图像采集压缩系统，采用多接口完成多制式图像的实时采集和处理，通过FPGA完成图像采集和系统逻辑时序控制，DSP完成压缩算法的控制，实现JPEG2000格式的图像压缩，极大地提高了压缩速度和压缩比，最终实现了25倍的压缩率，并且在高压缩比的情况下图像失真率低，通过大量试验证明，该系统稳定、可靠，满足设计要求。     

基于人眼失真敏感度的图像质量评价算法研究

人眼作为图像的最终观测者,对图像失真的敏感度会随着图像纹理的变化而变化。根据人眼视觉系统的这一特性,将图像的纹理信息引入到图像质量计算中,提出了一种基于人眼失真敏感度的结构相似度算法(DS-SSIM)。通过对LIVE DATABASE中5种失真类型共779张失真图像的仿真实验得出,相比PSNR,SSIM,ESSIM等算法,DS-SSIM算法的评价结果与人为主观评分具有更高的一致性,更加符合人眼视觉特性。     

基于图像失真类型的自适应图像质量评价方法

提出了一种图像质量评价方法,所提出的评价算法抽取DCT系数特征来代表图像的失真类型,使用基于支持向量机的分类器对图像失真类型进行预测,随后针对每一种失真类型,给出相应的融合评价算法,对图像进行质量评价.实验结果表明,该算法在整体性能上要优于传统的PSNR及SSIM等图像质量评价算法.     

压缩比可变的分块自适应量化算法的FPGA实现

本文基于合成孔径雷达(SAR)系统设计和原始信号统计特性的理论基础,阐述了星载SAR采用压缩比可变的分块自适应量化(FBAQ)算法的必要性.针对专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)各自的结构和应用特点,提出采用FPGA实现FBAQ算法,并详细介绍了设计方案和实现过程.数据域评估结果和解压缩数据图像表明FPGA实现FBAQ的信号保真度高,适用于星载SAR系统.     

会议电视信号的高压缩比编码

本文以会议电视信号的压缩编码为研究对象,提出了一种运动补偿帧间预测编码方案。这种方案可将码率压缩至2Mbit/s以下。模拟实验表明恢复的图象质量较高。     

基于奇异值分解动态寻找最佳压缩比的方法

针对奇异值分解变换在对图像进行压缩时,其压缩比是动态可调的,从而提出了一种新的方法,在图像压缩过程中能自适应的寻找最佳压缩比。文章引入能量差Q的概念,利用Q与奇异值个数q之间的关系,通过确定合适的Q值,动态寻找最佳的q值,从而达到动态图像压缩的目的。经过对多幅灰度图像的压缩实验证明,该方法切实可行,具有一定的应用前景。     

基于改进差分演化的高效图像分割算法

差分演化算法的实现简单有效,但其搜索能力较弱,对此提出一种基于贝塔分布的控制参数动态设置策略以提高差分演化的优化效果,并将其应用于图像分割问题。首先,将图像的直方图按强度分为两类,并按类内方差、类间方差与总方差总结为待优化的目标函数;然后,使用改进的差分演化算法搜索图像分割目标函数的最优解,其中在每轮迭代中使用贝塔分布动态的设置控制参数。仿真实验表明,该方法获得了较好的优化结果,并获得了较好的图像分割效果。     

基于小波变换的图像融合算法研究

图像融合是改善图像质量的一个重要途径,传统算法难以正确地对图像进行有效融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于小波变换的图像融合算法。首先对2幅原始图像进行小波变换,提取它们的小波系数,然后采用不同的规则对不同层次的小波系数进行融合,并采用小波变换对融合的系数进行融合,最后采用不同类型对图像融合结果进行测试和分析。结果表明,小波变换融合后的图像更加自然、清晰,提高了图像的信噪比,并且图像融合速度明显加快,获得了比对比算法更加理想的图像融合效果。     

基于小波变换和四叉树的图像分形编码算法研究

提出利用小波变换和分形编码的优势,进行图像压缩编码.最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带设定系数阈值,小波系数小于等于系数阈值则直接置零;大于系数阈值的块采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于误差阈值,则记录分形编码参数,如果误差大于误差阈值,则进行四叉树分裂.对算法进行了matlab仿真,实验表明解码图像质量和运算速度都有较大改善.     

基于分形的图像修复算法

 图像修复是目前图像处理领域中的一个研究热点,对于较大孔洞的修复一直是个难点问题,已有算法都未能很好地解决.本文基于分形相关理论,提出了一种新的修复算法,很好地利用了图像的整体信息.论述了分形维数和分形编码序列块大小之间的关系,提出多尺度的分形编码及重构的修复方法.为了强化图像细节信息,进行了分形局部迭代.为了提高图像修复的质量,将图像进行了分形放大,再进行分形插值修复.从实验结果可以看出,新方法取得了较好的修补效果,尤其是对纹理图像和有较大孔洞的图像效果更好.     

基于Landweber迭代的图像重建算法

本文尝试将一种新型的基于Landweber迭代算法用于电阻抗断层图像(EIT)重建。该算法与线性反投影算法不同,Landweber算法可以明显地改进图像质量。仿真结果表明,它不仅可以消除噪声干扰,而且能加快收敛速度。     

超分辨率重建图像质量评价算法分析

由于广泛的应用前景和实用价值,图像超分辨率重建(SR)技术已经成为计算机视觉领域和图像处理方面的研究热点,而重建图像的质量评价作为超分辨率问题的重要一方面同样引起学者的广泛关注。文章重点分析了应用于超分辨率重建图像的质量评价算法,并对不同算法的特点比较分析,最后就图像评价算法的进一步发展作出思考和探索。     

基于深度融合的深度图像修复算法

提出了一种基于深度融合的深度图像修 复算法。对于单幅深度图像,首先利用形态学操作进行空洞区域优化,消除深度图像中的间 隙和随机噪声;然后针对迭 代滤波过程,提出一种新的深度融合策略计算深度值,并通过对空洞区域的分析,判断深度 图像中空洞区 域类型,自适应选择结构元进行迭代操作;最后利用局部深度值重建方法对受损的边缘处深 度值进行修复。 实验结果表明,本文算法在较好的修复深度图像中存在空洞和间隙的同时,能够保持原始深 度图深度值分 布规律,克服修复过程中存在的深度值失真,边缘模糊等不足。基于标准数据集Middlebury 的对比试验结果表明,本文算法与其它算法相比,获得了良好的效果。     

基于人类视觉系统的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)是一门新兴技术,它通过对图像感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,来支持图像的认证和识别,具有广泛的应用前景.目前关于图像感知哈希的研究主要集中在图像特征的提取上,但是特征的选择缺乏对人眼视觉特性的考虑.本文从不同的侧面提出几种基于人类视觉系统的图像感知哈希算法.通过这几种算法之间和已有传统算法之间的测试比较,结果表明考虑了人眼视觉特性的图像感知哈希算法在鲁棒性和区分性上能够得到提高,算法给出的感知距离度量更符合人的主观感受.     

一种基于图像内容的图像评价方法

根据图像内容质量对图像进行区分处理,可以有效地提高图像搜索效率。该文提出一种图像评价方法,专注于改善不同质量图像对搜索效率的影响。该方法基于图像颜色丰富程度、局部特征丰富程度以及是否背景丰富、是否包含多个子图等信息进行综合质量评价处理。实验结果表明,该方法时间效率很高,可以和图像搜索系统有效结合,有效改善图像搜索系统的搜索召回率和准确率。     

基于暗原色先验与反图像的图像去雾算法

讨论了暗原色先验去雾算法的原理,指出其有去雾时在天空等明亮区域色彩失真的缺陷。针对这个缺陷提出了改进方法,该方法通过估算反图像的透射率修正透射率图以避免色彩失真。该算法可弥补传统算法在明亮区域透射率估算值较低导致色彩失真的不足。实验结果表明该算法有效。