基于格型矢量量化的小波零树图像编码方法

把格矢量量化与小波零树编码相结合,提出了一种小波矢量零树图像编码新方法,其性能优于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法和最成功的小波零树图像编码方法,而且其复杂度远低于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法。实验结果证实了方法的有效性。     

一种新的低存储量的图像零树编码算法

SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)是一种简单、高效的小波零树图像编码算法。该文针对 SPIHT算法存储空间需求大 ,不利于硬件实现的缺点 ,引入“误差位数”、“绝对零点”和“绝对零树”的概念 ,提出了一种新的低存储量的图像编码算法 ,并利用 DSP评估板 (EVM)对新算法进行了验证。大量实践证明 ,新算法有效地降低了算法实现所需的存储空间 ,减少了时间消耗 ,易于硬件的实现。而且 ,新算法重建图像的峰值信噪比 (PSNR)指标对比 SPIHT算法仅有略微的降低     

小波视频图像处理技术

基于小波的视频图像压缩的理论，根据小波变换的基本特点，用小波视频图像处理的关键技术对现有小波视频图像处理技术进行分析，结合软件和硬件的实现方法提出小波视频图像处理的新方案。通过选取最佳的小波基和快速提升小波算法，实现了经小波变换处理后的图像细节部分清晰，层次感强，适合于高压缩比的应用领域要求。     

一种双三次插值与IFS相结合的图像压缩新方法

提出一种基于Ｗａｌｓｈ四子带分解,将双三次插值与改进的分形编码相结合的图像压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像编码方法相比,在基本保持重建图像质量的前提下,运算时间下降而压缩比提高。     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

图像工程的基本概念和理论基础

首先对图像工程领域里几个不够统一的基本概念、术语给出明确的解释或定义，接着对图像处理基本算法模型及图像运算等内容进行了概括，最后描述了图像编码系统中失真的度量方法，以期澄清图像工程的若干基本概念、揭示图像工程的理论基础。     

一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码方法研究的基础上 ,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点 ,提出了一种改进的零树编码方法 .主要包括 :对最低频子带系数单独编码 ;设立标志矩阵 ;以扫描单元为单位进行主表扫描 ;实验表明这种改进的零树编码方法 ,加快了编码速度 .另外 ,该编码方法也能够产生嵌入式码流 ,支持多码率解码     

1×8DCT图像压缩编码的理论分析和计算机模拟结果

本文首先介绍了正交变换的性质和变换编码的原理，然后将图像序列作为平稳马尔柯夫序列，对１×８ＤＣＴ图像压缩编码作了理论分析和计算机模拟。模拟结果与分析是一致的。     

提升格式与JPEG2000

以D9／7双正交小波变换为例，给出了从Mallat算法出发推导提升格式的详尽步骤。与Daubechies的推导相比，高通和低通滤波同时进行，而且保证每个环节都可以采用有限长度滤波器来实现。另外，JPEG2000给出的D9／7双正交小波变换提升格式中尺度因子的数值（ρ=1.23)与推导的结果（Daubechies推导的结果：ρ=1.1496）有出入，这表明JPEG2000所实现的小波变换与真正的D9／7双正交小波变换是有出入的。就图像编码而言，这种出入并未产生明显的影响。     

小波与分形混合图像压缩编码

传统的分形图像编码方法,由于编码时间长,严重影响其广泛应用。提高分形图像压缩的编码速度是目前分形图像编码研究的重点。文章结合小波多尺度分析的特点,提出了基于方差的小波和分形混合编码算法。实验结果表明:本文的算法在重构图像的峰值信噪比(PSNR)略有下降的情况下,编码时间减少了98.67%和压缩比提高了4倍。