一种全局运动的图像处理算法研究

在摄像机进行航拍的图像处理系统中,由摄像机运动所引起的视频运动,背景变化是主要特点。在进行图像采集时,每个像素都在变化,采用传统的图像编码方式进行图像压缩,压缩效果比较差。提出了基于块分割的精确运动估计算法,它是一种很好的图像压缩方法。     

一种基于预测分类的小波图像编码

对于小波较像编码，如何有效地组织小波域系数是提高图像压缩效果的关键。本文在研究小波域系数统计特性的基础上，提出一种用于图像压缩的预测分类模式，与基于零树结构的编码不同的是它充分利用了小波域中“重要”系数的各种相关性，并通过结合提出的种子膨胀算法实现系数的分类输出，实验结果表明该方法所取得的压缩效果要优于基于零树结构的图像编码，同时又具有较强的鲁棒性。     

基于ROI编码的干涉超光谱图像近无损压缩

针对干涉超光谱成像仪所成图像的特点,提出了一种基于ROI（Region of Interest,感兴趣区域）编码的干涉超光谱图像序列压缩方法.利用帧内差值变换,结合矩形ROI编码,在提高遥感图像压缩比的同时,使压缩后的重建图像质量达到近无损的技术要求.实验结果表明,这种压缩方法在干涉超光谱图像压缩中当相对光谱二次误差为2.04％时,干涉图像的压缩比达到9.66∶1.     

提升小波变换与分形相结合的图像压缩

提出了一种提升小波变换与分形相结合的图像压缩方案.充分利用小波变换后系数能量的分布特性,对提升小波变换后的低频部分采用改进的分形图像压缩编码,其余部分采用集合分裂嵌入块(SPECK)编码算法.试验结果表明,该方法在提高了压缩效率的同时,获得了较高的恢复图像质量.     

一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于三维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行三维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行保护。最后,采用改进的三维无链表SPITH算法,编码干涉高光谱图像的小波变换域。实验结果表明,该方法在8∶1压缩比下,获得大于40 dB的平均峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。     

实对称矩阵对角化教学的应用案例

矩阵的对角化是线性代数课程的重要内容之一,针对本科生教学,在考虑学生知识储备和理解力的基础上,依据学以致用的思想,利用特征值、特征向量及实对称矩阵对角化的理论知识,构造了一个图像压缩存储的应用案例.旨在加深学生对矩阵特征值和特征向量及对角化理论的理解,同时本案例也给出了更一般的扩展讨论.     

一种矢量量化编码的快速搜索算法

提出了一种矢量量化编码的快速匹配算法。利用码书的拓扑结构和柯西 施瓦兹不等式的性质推导出了消除不必要匹配操作的条件,并根据这个条件提出了快速搜索算法。实验结果表明,该算法不仅明显降低了矢量编码过程的复杂程度,同时也保证了与全搜索编码相同的图像编码质量。与其它搜索方法的操作次数和存储空间进行了比较。     

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.     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.     

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.