无链表SPIHT图像提升小波编码的硬件算法

为了解决小波零树编码算法中,SPIHT(分级树的集合分裂)算法占用大量存储空间的问题,给出了一种无链表SPIHT图像压缩算法.在这种算法中,小波系数按照SPIHT的顺序输入到编码器中,编码器按照NLS算法编码,小波变换采用9/7提升分解算法,量化算法为均匀标量量化,图像边界延拓采用了补零延拓方法.实验结果表明,该算法图像压缩比与JPEG2000的EBCOT(基于优化截断的嵌入式块编码)算法几乎相同,编码速度大约是后者的2倍,一幅512×512的图像仅需要17.875KB额外内存.     

一种基于小波变换图像压缩编码方法

提出了一种新的小波变换图像编码方案，即改进的零树法混合量化编码方法。先对图像进行四层小波变换，再舍去第一层小波变换后的高频分量，然后对余下的数据进行零树法量化编码，最后，对零树法量化编码的结构进行游程编码。实验结果表明，该方案优于直接零树法量化编码方法。     

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矢量量化方法，有效地利用了小波变换的空间分辨率，并结合将级间对应区域中系数小于某一阈值的矢量看作零矢量的熵编码技术，实验表明上述方法可达到高效压缩效果。     

图像压缩中的变换方法及应用

分析了通过变换为什么会实现图像的压缩，简要分析了几种常用变换方法的优缺点和离散余弦变换．从小波和小波变换的定义、小波变换浅析、小波变换在图像压缩中的应用等方面，重点阐述了很有发展前景的小波变换．最后概要分析了JPEG2000性能方面的特点。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

基于EZW与ROI混合编码的身份照片压缩算法研究

研究了一种针对感兴趣区域的身份证照片的混合压缩算法，该算法采用小波零树编码(EZW)和感兴趣区域(ROI)编码相结合的方法对身份照片进行压缩．仿真结果表明文中的压缩方法对身份照片进行压缩所获得的压缩质量和视觉效果要优于用普通的EZW编码对身份照片进行压缩效果，特别是面部区域的视觉质量得到了较大的提高．     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.     

基于分形理论的图像压缩算法的JAVA实现

阐述了分形理论应用在图像压缩领域的基本原理以及分类父块库搜索法和自适应四叉树编码法对灰度图像的压缩方法，并给出了Java语言的实现。对不同情况下的压缩图像的质量进行了讨论并给出了和JPEG格式图像的质量比较，试验表明，压缩到同等文件大小的时候。基于分型理论压缩的图像质量已经接近JPEG格式的图像质量。     

一种新的快速分形图像压缩方法

本文针对基本分形图像压缩方法耗时过长的不足，提出一种快速分形图像压缩方法。首先给出分层搜索算法以减小待匹配父块的数量，然后引进误差阈值以减小待比较像素个数．从而达到提高图像压缩速度的目的。理论分析和试验结果表明，相对于经典分形压缩方法(Jacqatn)，该方法在不影响信噪比和解码图像质量的前提下，大大提高了压缩速度。     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。