基于空间组合矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文基于零树编码、矢量分类和网格编码量化的思想,提出了对小波图像采用空间矢量组合和分类后进行网格编码矢量量化的新方法.该方法充分利用了各高频子带系数频率相关性和空间约束性,依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类,整幅图像只需单一量化码书,分类信息占用比特数少.对重要类矢量实行加权网格编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,比使用矢量量化提高了0.6db左右.该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果.     

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.     

基于树结构矢量分类的小波图像图编码矢量量化

本文基于零树编码,矢量分类和网络编码量化的思想,提出了对小波图象采用树结构矢量组合和分类后进行网络编码矢量量化的新方法,该方法充分利用了带系统的带间和带内的相关性,分类信息上中用比特数少,对重要类矢量实行加权网络编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,并采用基于人眼视觉性特性的加权均方误差准则作为失真度量和码字匹配,提高了量化增益,仿真结果表明,该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果。     

基于方向树结构矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文提出了采用方向树结构矢量组合并分类对小波图像进行网格编码矢量量化（ＴＣＶＱ）的新方法。该方法矢量构成结合了子带系数的方向性，充分利用了子带系数带间和带内相关性，按能量和活跃度进行两级分类，降低了类中矢量的内部离散度，对活跃和非活跃类矢量实行加权ＴＣＶＱ，利用卷积编码扩展信号空间，用维特比算法搜索最优量化序列，比使用加权 ＶＱ提高了 ０．７ｄｂ左右。该方法编码计算复杂度适中，解码简单，有较好的压缩效果。     

基于多级零树编码的小波系数网格编码量化

该文提出了对小波图像作多级零树编码后进行网格编码量化（TCQ）的新方法。首先利用子带间的相关性进行零树编码，然后利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离，并用Viterbi算法寻找最优量化序列。仿真结果表明，该方法比零树编码后采用最优量化要提高0．3dB左右。该方法还具有编码计算复杂度适中，解码简单的优点。     

基于四叉树分割量化与关联模型的图像编码算法

本文以整型提升小波变换和SPIHT编码算法为基础，提出了一种基于四叉树分割量化与关联模型的新图像编码算法，该算法的基本工作步骤为：(1)对原图像进行整型提升小波变换，以得到不同分辨率不同方向的多个图像子带；(2)对最低频子带进行DPCM编码，对高频子带进行四叉树分割量化编码；(3)采用关联模型完成最后的算术编码。对比实验表明：本文算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于SPIHT等算法。     

图像的四叉树平面编码

该文提出了一种平面逼近图像编码方法及其四叉树实现方案。在最小二乘方准则下,对于给定的图像子块,找到一个最佳平面,并用其上的点逼近图像的像点。于是,只需要对该平面的三个描述参数进行编码,编码质量和图像子块的平坦程度和大小有关,因此,可按照对编码质量的要求,以四叉树结构选择可变大小的图像子块。     

小波变换的SAR原始数据网格编码量化压缩算法

介绍了小波变换和网格编码量化的优点,针对SAR原始数据的基本特点,提出了基于小波变换的8状态网格编码量化压缩算法。对小波变换后的数据进行网格编码量化,利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,获得了更好的量化效果。利用实际数据进行的实验结果表明,文中提出的算法在量化性能上优于已有的各种压缩算法。     

基于四叉树分割的小波域自适应水印方案

文章提出了一种基于四叉树分割的小波域自适应水印方案。算法根据图像的纹理和细节通过四叉树分割将小波系数划分成大小不等的系数块，引入一个与系数块的性质有关的视觉加权因子，对小波域无损视觉量化模型进行了改进，提高了水印的嵌入强度；通过小波系数的量化选择，将水印信息嵌入到小波域的鲁棒性系数上，提高了水印对抗常规处理的能力。仿真实验结果证明该方案同时具有良好的鲁棒性和透明性。     

结合相干斑抑制的小波域SAR图像网格编码量化

本文结合SAR图像相干斑的抑制,研究了一种在小波域对带噪SAR图像做网格编码量化的新方法。首先将SAR图像在小波域内实施软阀值去噪声,然后根据SAR图像在小波域中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,对分类后的重要性小波系数进行网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。该方法综合了小波相干斑抑制、零树编码、网格编码量化技术,不仅利用了信号小波变换域的空间相关性,而且也较好地利用了信号间的时间相关性。在压缩的同时进行了相干斑抑制,在SAR图像的压缩中取得了很好的效果。     

基于量化的双树复小波变换鲁棒图像水印算法

Conventional quantization index modulation (QIM) watermarking uses the fixed quantization step size for the host signal. This scheme is not robust against geometric distortions and may lead to poor fidelity in some areas of content. Thus, we proposed a quantization-based image watermarking in the dual tree complex wavelet domain. We took advantages of the dual tree complex wavelets (perfect reconstruction,approximate shift invariance, and directional selectivity). For the case of watermark detecting, the probability of false alarm and probability of false negative were exploited and verified by simulation.Experimental results demonstrate that the proposed method is robust against JPEG compression, additive white Gaussian noise (AWGN), and some kinds of geometric attacks such as scaling, rotation, etc.     

小波编码图像联合信源信道解码算法的研究

为提高图像在噪声信道中传输的可靠性,该文提出了一种图像联合信源信道解码方案。信源图像首先经离散小波变换,压缩编码。编码数据经RCPC(率兼容删余卷积码)信道编码保护,通过噪声信道传输。在接收端的改进的APRI-SOVA (先验信息软输出维特比算法)在信道解码时,不仅利用了信道输出的软判决,而且进一步利用了信源解码器提供的当前解码的比特的可靠性信息。仿真结果显示,有效利用信源数据中遗留的相关性,能够实现图像解码质量的提高。     

一种基于投影的小波矩及其在图像识别中的应用

该文提出了一种基于图像投影的小波不变量算法。首先将图像投影到一维空间,然后引入一种平移和比例不变自适应一维小波变换,利用该变换获得图像的平移和比例不变特征。由于图像的旋转导致特征矩阵发生行之间的循环平移,该文利用奇异值分解进行研究,得到的奇异值向量具有图像的3个不变性。实验分析表明,本文方法具有较好的图像识别效果。     

基于双密度双树复数小波变换的图像融合研究

双密度双树复数小波变换综合了双密度小波、双树小波和复数小波的优点,具有平移不变性以及良好的方向性,将其引入图像融合能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出一种基于双密度双树复数小波变换的图像融合方法,首先将图像进行双密度双树复数小波变换,然后在相应尺度上利用融合规则将变换系数融合,最后进行重构得到融合结果。采用多组具有不同特征的源图像进行融合实验,并对融合图像进行了主客观评价。实验结果表明,该文方法的融合效果优于传统的小波变换方法。     

非正方形四叉树变换系数能量分布模型及其扫描方式改进

传统的非正方形四叉树变换(NSQT)系数的扫描方式并不能很好地适应系数的能量分布,这将降低熵编码的编码效率。为了提高编码效率,该文提出非正方形四叉树变换系数能量分布模型,并改进了其系数扫描方式。首先推导了非正方形变换块的空间频率域位置分布,基于推导的分布,从理论上提出了其能量分布模型,并用实验进行了证实,发现能量从左上角到右下角逐渐递减,而左下角的能量与右上角的能量接近,根据该能量分布模型,重建了非正方形四叉树变换中量化系数的扫描模式,以适应熵编码,而熵编码中的系数扫描方式倾向于系数上的降序。实验结果显示,相比NSQT中已有的系数扫描方式,该文方法提出的扫描方式在编码计算复杂度和客观视频质量损失可忽略的前提下,平均下降了1.32%~3.74%的比特率,对于非正方形变换块,下降了9.05%~13.19%的比特率。     

小波变换域内基于方向梯度相角直方图的图像检索算法

利用反对称双正交小波所具有的多尺度边缘表征能力,基于图像边缘的梯度相角构建统计特征量用于反映图像的内容并支持检索,实验结果表明该算法不仅具有较高的检索效率,同时对图像中存在的光照变化和几何变化（尺度、平移和旋转等）具有较强的鲁棒性,且用于检索的特征量能够直接基于部分解码的小波压缩数据得到。     

基于结构相似的小波域图像质量评价方法的研究

 小波域的图像处理已经成为图像处理领域的重要组成部分,研究能嵌入在小波域图像处理算法中的图像质量评判方法显得至关重要.空间域结构相似度SSIM具有计算简单、与主观评分相关性高等优点.本文通过对小波域图像结构特性的研究,提出了小波域结构相似度(DWTSSIM)的图像质量评价方法.实验结果表明DWTSSIM比SSIM更加符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量,并且能容易地嵌入在小波域图像处理算法中,在图像处理过程中指导或调节算法.