一、基于三维小波变换和零树编码的医学序列图像压缩（论文文献综述）
王亚清[1]（2021）在《基于小波分析的医学图像压缩方法的研究》文中进行了进一步梳理随着远程通信技术与现代医疗信息技术的发展与结合,一种新型医疗服务方式产生——远程医疗。在当今信息化的全面普及下,远程医疗技术因其可实现远距离诊断与便捷高效的治疗特性得以广泛应用。然而,由于远程医疗系统中通信带宽与存储空间的限制性,使得它无法满足与日俱增的医疗数据的存储与传输。因此,对医疗图像进行压缩处理已是必然趋势。小波变换凭借其优良的时频局部化性能以及多分辨率表征图像的特性,已然成为图像压缩领域的研究热点。本文主要针对基于小波分析的医学图像压缩问题进行了重点研究,并且通过MATLAB平台实现了算法的仿真与分析,取得了一定的研究成果。首先,阐述了课题研究的背景意义以及国内外图像压缩编码技术的发展历程,继而阐述了医学图像压缩的相关知识,包括医学图像压缩的基本原理和压缩方法的分类以及常用的图像压缩方法,并简要叙述了医学图像压缩质量的评价标准和图像压缩的国际标准。其次,对小波分析的相关理论进行简要概述,包括小波变换的基本概念及其反变换存在的条件、多分辨率分析的思想以及Mallat算法分解与重构原理,并将小波变换理论运用到实际图像压缩中,探讨了小波系数的特点和小波分解级数以及信号延拓方式的问题。对基于小波变换的图像压缩编码思想进行深入学习,并以基于小波变换的EZW算法和SPIHT算法为重点研究内容进行深度分析与探讨,详细介绍了二者的编码原理与实现过程,分析了二者在编码过程中的不足,并针对EZW算法中阈值过大问题及SPIHT算法中重复性扫描的问题分别提出了改进方法,从而提高了编码效率。最后,通过MATLAB实现对医学图像的压缩编码,实验证明,改进的算法较原有的算法,在一定程度上提高了重构图像的PSNR值,并且有更好的图像复原质量。
杜德[2]（2020）在《基于FLDCT-EZC的地形压缩绘制算法及优化》文中认为信息时代随着科学技术的快速发展,在3D游戏、城市规划、军事仿真等信息化领域,大规模地形实时绘制技术占有极其重要的作用。在地形绘制的过程中,海量地形数据的处理传输以及绘制的实时性对设备性能以及网络传输速率有较高的要求,但目前很多现有设备并不能很好的满足要求。因此,需要在数据处理阶段寻找一种压缩算法完成地形数据的压缩以及选择合适的优化绘制方案实现地形的大规模绘制,以此降低对设备和网速的要求,从而达到提升地形绘制速率的目的。本文在传统层式DCT算法及嵌入式零树编码算法的基础上,提出了一种快速层式DCT嵌入式零树编码压缩算法。同时结合LOD与GPU通用计算技术,利用GPU完成数据压缩后,根据视点与地形之间的距离,采用基于GPU的地形网格多分辨率绘制方案,实现大规模地形数据压缩解压及多分辨率地形模型的实时绘制。FLDCT-EZC压缩算法不仅具备小波变换和JPEG2000的优势,能够在数据变换之后直接生成切合人眼视觉感受的多分辨率特性的数据模型并且具有相对优异的压缩性能,而且改善了传统DCT的计算方法,采用了一种快速DCT计算方式,降低了对设备的要求和计算时间。同时能够很好的与LOD相结合,并利用GPU优秀的计算能力完成数据变换以及实现最后的地形绘制方案,整体上实现了对设备低要求、高压缩性能和高绘制效率的目标。主要工作具体如下:1、深入了解了一系列相关的图像压缩技术及编码方法,充分研究学习了传统层式DCT算法和嵌入式零树编码的算法流程及算法原理,同时采用了一种DCT的快速计算方法,并掌握了其快速算法的基本计算流程及原理,提出了一种FLDCT-EZC压缩算法。2、深入学习了地形模型构建的一系列方法以及实时绘制的相关技术,对经过FLDCT-EZC压缩算法处理后的地形数据,采用一种基于视点的动态LOD多分辨率地形绘制模型,根据视点与地形之间的距离,采用不同分辨率的地形模型,从而减少地形网格构建的复杂程度,从而加快地形构建的绘制速度。3、针对提出的结合FLDCT-EZC算法和基于视点的动态LOD算法实现地形的压缩绘制,采用一种基于GPU的大规模地形网格多分辨率模型构建方案,将原始图像数据通过GPU压缩之后,按照基于视点的调度方案将压缩后的地形数据直接调入GPU,使用GPU解压地形数据并完成地形网格构建。充分利用了GPU优秀的计算处理能力,优化了地形的构建方案,提高了绘制速率。
张淼[3]（2018）在《基于混沌的图像加密压缩算法的研究》文中研究指明数字图像因其能够较为形象地传递信息而被广泛应用于人们的生活中,并成为现代通信领域重要的信息载体。然而,图像的数据量庞大且存在冗余,同时存储和传输过程中容易泄露信息。为了提高图像数据的存储、传输效率及安全性,对图像进行压缩和加密非常必要。将图像的加密和图像的压缩结合在一起同步完成可以带来设计上的灵活和计算上的简化。同时,加密和压缩混合完成,可以更好的保证安全性。然而,由于图像加密是对图像进行扩散和混淆,会破坏像素之间的相关性,而图像的压缩需要利用图像的相关性以去除冗余。因此,二者之间存在明显的矛盾。如何将二者的矛盾降低到最低限度,既能保证良好的压缩性能,又能保证良好的加密效果,将二者很好的结合起来是一个十分有意义的课题。混沌作为一种自由度很高的非线性动态系统,其良好的密码学特性使得基于混沌的密码系统具有良好的随机性。同时,混沌运动所存在的确定性,令其在密码领域容易实现,计算代价较低,非常适合大数据量的图像的加密处理。本文基于混沌理论,在图像压缩加密联合研究上做了以下几方面工作:（1）超混沌系统及伪随机序列产生算法。混沌系统的理论研究是保证混沌加密算法安全性的前提,同时计算机精度的限制使得低维混沌系统容易出现性能退化问题,影响了加密的安全性。本文针对这一需求,首先研究了超混沌系统的理论,通过增加线性和非线性状态反馈控制器构造五维超混沌系统并分析了其动力学特性。生成混沌系统,即混沌反控制或混沌化,用于密码学领域是一个十分重要的课题。超混沌系统动力学行为更加复杂,比低维混沌有明显的优势,生成的混沌序列依赖更多的参数和初值,其动态行为难以预测。构造的五维超混沌系统的最大Lyapunov指数大于很多经典的超混沌系统,具有更显着的混沌行为,更加适合应用到图像加密中。其次,在保证超混沌序列的非线性、随机性等特性的基础上,通过线性反馈移位寄存器（LFSR）的长周期特性来扰动超混沌序列构造了性能良好的伪随机序列发生器,有效地解决了离散化后的混沌序列的周期退化。最后,将设计的超混沌密码应用于多种压缩图像格式的图像加密中,算法采用双向扩散和基于超混沌动态分块的三维面包师置乱保证了安全性和效率。（2）图像有损压缩加密联合算法。在有损压缩加密联合算法方面,首先研究了基于离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）的图像压缩加密联合算法。DCT变换运行速度快,在图像处理领域得到了广泛应用。基于DCT的特点和超混沌系统,设计了能同时处理两幅图像的有损图像压缩与加密联合方法。方法将量化后的系数分组分别加密,从而实现了完全加密又降低了对压缩性能的影响,有效地解决了基于DCT的压缩加密联合算法不能很好地兼顾安全性和压缩性能的问题。其次,研究了基于曲波变换的图像压缩加密联合算法。曲波变换作为一种多尺度变换,和小波变换相比,具有良好的方位特性,更适合表现图像的曲线细节特征。然而,目前基于曲波变换的压缩处理都没有考虑安全性或者是压缩与加密分开处理。基于曲波变换的特点设计了量化矩阵,根据量化矩阵对曲波系数不同尺度和不同方向的曲波系数进行阈值处理,游程编码,基于超混沌系统的加密和Huffman编码,实现了加密和压缩的联合处理,有效地实现了完全加密的安全的曲波变换压缩方法。（3）基于内插双正交整数小波变换（interpolating the biorthogonal integer wavelet transform,IB-IWT）和多级树集合分裂算法（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）的无损图像压缩加密联合算法。在无损压缩加密联合算法方面,针对目前没有很好的适合于图像的无损压缩加密联合算法的问题,研究了基于IB-IWT和SPIHT的图像无损压缩加密算法。与其他的基于提升方法的整数小波变换相比,IB-IWT仅有两个提升步骤,减少了浮点运算的次数,非常适合实时无损图像压缩。算法在小波系数、SPIHT编码和码流上实现了基于超混沌系统的加密处理。提出的将加密融合进SPIHT排序扫描过程中的安全SPIHT编码（Secure SPIHT,SSPIHT）在增加安全性的同时没有对压缩性能造成影响。在加密算法上,将非线性操作即基于有限域Z65537上逆操作引入扩散过程以抵抗攻击。方法有效地实现了面向图像的无损压缩加密联合处理。（4）基于预测模式的CALIC图像无损压缩加密联合算法。在无损压缩加密联合算法方面,针对图像像素之间相关度比较高的情况,研究了基于CALIC图像压缩加密联合算法。CALIC具有易于实现和良好的无损压缩性能,却没有考虑安全性。首先研究了CALIC的编码原理,论述并评价了系统编码过程的可加密部分:GAP像素预测值、最终残差、预测模式需要的两行明文像素和熵编码码流。之后根据四个部分编码的不同特点,基于超混沌系统设计了相适应的加密方法。设计的方法有效地实现了图像的安全CALIC编码,在压缩比损失较小的情况下增加了安全性。
马冬梅[4]（2009）在《LASIS高光谱干涉图像压缩技术研究》文中提出高光谱图像在采集地物空间信息的同时,亦获取地元的光谱信息,从而提供更为丰富的地物细节,因此在农业、地质、海洋、军事等领域有非常重要的应用价值。随着成像光谱仪分辨率的不断提高,高光谱图像数据量剧增,给数据的存储和传输带来了很大困难,因此必须对其进行压缩。高光谱数据作为一种三维图像,不同于二维静止图像,也不同于视频图像,一般的图像压缩技术难以达到高光谱压缩的性能要求。因此分析高光谱图像本身的特点,研究适合高光谱图像压缩的有效算法,具有重要意义。论文详细分析了大孔径静态干涉成像光谱仪（Large Aperture StaticImaging Spectrometer,LASIS）高光谱干涉图像的特点,并得出了相关的结论。LASIS图像不仅具有普通静止图像的帧内相关性,同时存在较强的帧间相关性及谱间相关性。LASIS高光谱干涉图像具有谱像合一的特点,0光程差谱线附近光谱条纹明显,富含光谱信息,需要充分保护,这是LASIS图像的最明显的特性,也是压缩技术的难点之一。后续压缩方法的研究主要围绕LASIS图像的特性展开,以期获得较好的压缩效果。论文针对LASIS图像压缩的高实时性、低复杂度、低存储资源等要求,提出了改进的无链表SPIHT算法（MLSPIHT）。该算法采用2bit的系数状态标志代替SPIHT算法的3个可变长度链表,省却了存储链表需要的大容量不定额外内存及复杂的链表操作。相对于无链表零树编码LZC算法,进一步降低了存储需求和算法复杂度。根据LASIS图像序列本身的特点,提出以下几种压缩方案:（1）、3D非对称等长树DWT和基于感兴趣谱段BOI的3D-MLSPIHT算法。该算法以LASIS系统推扫过一个完整视场形成的图像序列为编码单位,充分利用LASIS图像的谱间相关性,在给定的压缩比下,取得了最佳压缩性能。（2）、基于感兴趣区域ROI的3D-MLSPIHT算法,该算法以连续8帧图像为编码单位,适合于高实时性、低内存的应用环境。（3）、基于感兴趣区域ROI的准三维MLSPIHT算法。该算法以相邻两帧图像为编码单位,进一步降低了内存需求和计算复杂度,其压缩性能介于3D-SPIHT和2D-SPIHT算法之间,适合于对实时性和内存容量要求苛刻的应用条件。以上算法在8:1的压缩比下,PSNR值大于40dB,同时有效的保护了光谱信息,并满足LASIS高光谱图像压缩系统的应用要求。本论文从分析LASIS高光谱干涉图像的特性出发,围绕LASIS图像所特有的光谱特性,针对不同的应用环境,提出了相应的压缩算法,并对所提出的方法进行了实验分析和性能评价。
解伟[5]（2007）在《小波图像压缩技术在数字电影中的应用研究》文中研究说明小波是进行时频信号分析的一个重要方法，从在上世纪90年代开始被逐渐应用到图像压缩中，特别是Sweldens和Daubenchies等学者于90年代中期提出基于提升小波构造的新方法后，大大加速并扩展了小波的实用化进程。数字电影作为一种新兴技术，正成为继数字电视之后广播电影电视领域又一次里程碑式的变革，电影图像尺寸巨大、色彩信息丰富，数字化后的数据量异常庞大，所以图像压缩技术成为了数字电影中最为关键的核心技术，而事实上传统的MPEG等压缩技术已经不能够适应数字电影的发展要求。在这种背景下，本文研究的目的是通过对小波图像压缩技术深入应用研究，探索满足数字电影技术发展要求的视频压缩解决方案和可行性策略，主要研究内容包括：1．小波图像压缩理论研究研究小波图像压缩理论，包括提升小波变换的原理、优点和滤波器组的实现方式等；对多种可逆整数小波变换的性能进行分析和评估；对JPEG2000标准中使用的5／3和9／7滤波器的数学特性进行分析，研究基于小波变换的JPEG2000系列标准，主要包括Part-1（核心和系统）和Part-3（运动JPEG2000），分析编解码基理以及各部分模块对压缩性能的影响。2．数字电影压缩技术研究研究电影的数字化及图像压缩方法，分析MPEG2作为数字电影压缩标准使用时存在的不足，归纳出数字电影发展的技术要求；对现有的JPEG2000与H．264／AVC FRExt标准在数字电影中的应用特性、压缩性能进行评估，分析二者的适应特性。3．数字电影编码系统研制与目前广泛使用的MPEG2标准不同，本文提出了采用JPEG2000作为数字电影图像压缩方案，该方案比MPEG2更适用于数字电影的技术发展，经过实际的软件和硬件开发，我们最终成功研制了一个实用化的数字电影编码系统，该系统可支持多种格式的电影图像压缩及拷贝的封装分发。4．基于三维小波变换的电影图像压缩技术研究在JPEG2000数字电影编码方案的基础上，为进一步提高压缩效率，本文对三维小波图像压缩理论技术进行深入研究后，提出了“MC-JPEG2000”的数字电影图像压缩方案，它与原有JPEG2000方案兼容的同时，具有多维可伸缩特性，压缩性能优于JPEG2000方案。区别于目前广泛使用的数据加密技术，本文为MC-JPEG2000设计了一种更为高效的版权保护方法MV-DRM，它利用图像编码时生成的运动矢量作为安全密钥，不需额外增加数据计算量，能够有效的实现电影拷贝的版权保护。
马静,吴成柯,李云松,周有喜,相里斌,陈东[6]（2006）在《干涉多光谱图像压缩编码新技术》文中研究说明提出一种基于运动估计的三维小波变换和非对称零树编码的干涉多光谱图像压缩方案.该方案利用大孔径静态干涉成像光谱仪推扫成像特点,对图像进行分区域运动估计的三维小波变换.采用了一种新型非对称零树编码方法,该方法可在较少的图像间建立较长的零树,增加了系数编码时由重要结点变为不重要结点并趋于零的概率,使编码的效果更好.该方案消耗内存少,延时小,有利于卫星上的图像压缩,有效地保护了图像的光谱特性.在8倍压缩下,满足干涉多光谱图像的质量要求.
乔世杰,智贵连[7]（2006）在《一种基于三维小波图像编码的远程监控系统》文中进行了进一步梳理实现了一种利用三维小波图像编码的远程监控系统。整个系统由本地监控端和远程主控端组成。本地监控端包括序列图像采集、三维小波图像编码以及数据流发送三部分。设计了整个监控系统的硬件结构,编写了相应的Verilog HDL设计描述代码,进行了EDA软件模拟验证和逻辑综合,并用FPGA进行了硬仿真验证。编写了主控端的远程接收及控制软件,成功实现了基于三维小波图像编码的远程监控系统。
陈红新[8]（2006）在《基于提升小波的嵌入式图像与视频编码算法研究》文中提出网络技术的发展对图像的编码提出了新的要求,基于小波变换的嵌入式图像编码方法因其提供的分辨率可分级性、质量可分级性（从有损到无损的渐进传输）、较强的抗误码性能、低内存空间占用和编解码快速等引人瞩目的特性而成为目前图像压缩研究的热点。本文详细分析了其中两类主要的算法:零树编码算法和嵌入式块编码算法,在低比特率下对算法进行改进,并将算法扩展到三维小波视频图像压缩。主要的研究工作如下:提出了基于行的整数小波图像压缩算法。采用整数形式实现提升格式,按照小波变换的级数和滤波器的长度,每次读入相应的行数,循环使用内存;在基于行的小波变换的基础上,提出了基于行的自适应二进制算术编码器的改进方案,针对基于行的小波变换的特点进行上下文构建,在大幅减少算法对内存需求的同时,可以获得较高的压缩效率和图像质量可分级的压缩码流。提出了基于码率优化分配的ROI编码算法。根据码率优化分配的原理,在PCRD-opt（压缩后率失真优化）理论基础上,通过感兴趣因子对ROI有贡献的码块进行失真估计的缩放,对ROI码块分配相对较多的码率,以提高ROI区域在编码时的优先权,实现ROI区域的系数被优先编码和解码,同时也保持一定的背景效果。提出了改进的VSPIHT算法。从大阈值的情况下对SPIHT的性能进行分析,将低频子带单独处理。按照二进小波分解的子带尺寸,对低频子带进行虚拟分解,实现更长的零树。VSPIHT算法在中高比特率时,性能下降,为了进一步提高编码效率,提出了两个位置判断函数,确定需要特殊处理的小波系数的位置。在前人算法的基础上,对重要性扫描过程进行修改,使得有限的比特数更能代表重要系数。实验表明此算法在低码率条件下,性能明显优于SPIHT算法,同时在中高码率条件下压缩性能也不逊于SPIHT算法。在小波视频编码方面,根据3D-SPIHT特点,提出了两种改进的3D-SPIHT算法。第一种方法充分利用三维空间方向树的特点,对低频子带系数直接进行虚拟分解,第二种方法采用较少的帧,在低码率时重新定义零树结构,提高了编码效率,适合实时性要求高的场合。由于三维小波提供了对变换系数的统一描述,量化矩阵的设计和编码结构的选取都十分简单
乔世杰,智贵连[9]（2006）在《一种三维小波序列图像编码算法及其FPGA实现》文中研究说明根据序列图像编码的特点,利用Harr小波变换、适合硬件实现的快速二维小波变换和快速零树编码算法,提出了一种适合硬件实现的三维小波变换序列图像编码算法。设计了该算法的VLSI结构,编写了相应的VerilogHDL模型,进行了仿真和逻辑综合,并用FPGA进行了验证。
李莹[10]（2006）在《小波变换在医学图像处理上的应用》文中指出小波变换是对傅立叶变换的继承和发展,近年来发展迅速,已广泛应用于图像处理、生物医学信号提取、语音合成、地震信号处理等众多领域。小波变换特别适用于提取微弱、背景噪声较强的随机信号,处理医学图像信号这一类非平稳信源。简要介绍了小波变换的原理和特点,综述了小波变换在医学图像压缩、去噪、增强、边缘提取、图像融合等方面的应用。
二、基于三维小波变换和零树编码的医学序列图像压缩（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于三维小波变换和零树编码的医学序列图像压缩（论文提纲范文）
（1）基于小波分析的医学图像压缩方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文结论安排 |
| 第2章 小波变换及其在医学图像压缩中的应用 |
| 2.1 医学图像压缩原理以及压缩方法 |
| 2.2 图像压缩编码的国际标准 |
| 2.3 医学图像质量评价准则 |
| 2.4 小波分析理论 |
| 2.4.1 连续小波变换与离散小波变换 |
| 2.4.2 多分辨率分析及Mallat算法 |
| 2.5 小波变换在医学图像压缩中的应用 |
| 2.5.1 小波分解层数 |
| 2.5.2 边界延拓 |
| 2.5.3 小波系数的特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进嵌入式零树编码的医学图像压缩算法 |
| 3.1 EZW算法原理 |
| 3.1.1 零树表示 |
| 3.1.2 系数类型 |
| 3.1.3 EZW基本思想 |
| 3.2 EZW算法实现 |
| 3.3 EZW算法的改进 |
| 3.3.1 EZW算法的分析 |
| 3.3.2 小波提升算法 |
| 3.3.3 改进算法编码 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进多级树集合分裂的医学图像压缩算法 |
| 4.1 SPIHT算法原理 |
| 4.1.1 符号和概念的说明 |
| 4.1.2 空间方向树 |
| 4.1.3 编码中的链表 |
| 4.1.4 集合分裂过程 |
| 4.1.5 量化过程 |
| 4.2 SPIHT算法编码实现 |
| 4.3 SPIHT算法的改进 |
| 4.3.1 SPIHT算法不足 |
| 4.3.2 SPIHT算法改进与实现 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于FLDCT-EZC的地形压缩绘制算法及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容与组织结构 |
| 第二章 地形图像压缩绘制相关理论 |
| 2.1 图像数据压缩理论基础 |
| 2.1.1 图像压缩技术实现 |
| 2.1.2 图像压缩编码方法 |
| 2.1.3 图像压缩技术评价 |
| 2.2 离散余弦变换 |
| 2.2.1 一维DCT定义 |
| 2.2.2 二维DCT定义 |
| 2.3 地形绘制多分辨率模型 |
| 2.3.1 地形模型概念 |
| 2.3.2 多分辨率地形模型及分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 结合FLDCT-EZC和动态LOD的地形压缩绘制算法 |
| 3.1 FLDCT-EZC压缩算法总述 |
| 3.2 层式DCT嵌入式零树编码算法原理 |
| 3.2.1 层式DCT原理 |
| 3.2.2 对抽样后的变换数据按照零树框架执行编码操作 |
| 3.3 快速DCT实现原理 |
| 3.3.1 快速DCT算法及流程图 |
| 3.3.2 无乘法的整数DCT的基本原理 |
| 3.3.3 无乘法的整数DCT快速算法实现流程 |
| 3.4 基于视点的动态LOD多分辨率地形绘制 |
| 3.4.1 地形分块策略 |
| 3.4.2 视景体裁剪 |
| 3.4.3 地形多分辨率等级选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于GPU的压缩绘制算法的优化加速 |
| 4.1 GPU直接编程技术 |
| 4.1.1 GPU计算特性 |
| 4.1.2 基于GPU的通用计算 |
| 4.2 基于GPU的大规模地形快速绘制技术途径 |
| 4.2.1 基于GPU的大规模地形快速调度机制 |
| 4.2.2 基于GPU的大规模地形简化机制 |
| 4.3 基于GPU大规模地形快速绘制的一般流程 |
| 4.4 基于GPU构建地形数据多分辨率模型的方法 |
| 4.4.1 基于FLDCT-EZC数据压缩和多分辨率模型表示方法 |
| 4.4.2 基于GPU的地形数据多分辨率表示方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 优化后的压缩绘制算法的实验结果分析 |
| 5.1 实验说明 |
| 5.2 压缩性能的比较 |
| 5.3 分块变换后渲染效果比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 论文总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于混沌的图像加密压缩算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 混沌理论研究 |
| 1.2.1 混沌定义与动力学特征 |
| 1.2.2 混沌运动的分析方法 |
| 1.2.3 混沌密码学 |
| 1.3 图像压缩编码技术研究 |
| 1.3.1 统计编码 |
| 1.3.2 面向变换域的图像编码 |
| 1.3.3 预测编码 |
| 1.4 课题国内外研究现状 |
| 1.4.1 基于混沌的图像加密技术研究现状 |
| 1.4.2 图像压缩技术研究现状 |
| 1.4.3 图像压缩加密联合技术研究现状及分析 |
| 1.4.4 国内外研究现状存在问题分析 |
| 1.5 评价方法与评价指标 |
| 1.5.1 安全性能评价 |
| 1.5.2 压缩性能评价 |
| 1.5.3 运行效率评价 |
| 1.6 本文的主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 超混沌系统构造及伪随机序列产生算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 超混沌系统构造及分析 |
| 2.2.1 超混沌系统构造 |
| 2.2.2 超混沌系统性能分析 |
| 2.3 基于超混沌的伪随机序列产生算法 |
| 2.3.1 基于超混沌的伪随机序列产生 |
| 2.3.2 基于超混沌的伪随机序列性能分析 |
| 2.4 超混沌密码在多种格式图像加密中的应用 |
| 2.4.1 整体方案设计 |
| 2.4.2 加密设计 |
| 2.4.3 身份校验设计 |
| 2.4.4 实验结果与安全性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 图像有损压缩加密联合算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于DCT图像压缩加密联合算法研究 |
| 3.2.1 DCT原理 |
| 3.2.2 整体方案设计 |
| 3.2.3 加密设计 |
| 3.2.4 实验结果与安全性分析 |
| 3.3 基于曲波变换的图像压缩加密联合算法研究 |
| 3.3.1 整体方案设计 |
| 3.3.2 基于曲波变换的压缩设计 |
| 3.3.3 加密设计 |
| 3.3.4 实验结果与安全性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于IWT和 SPIHT的图像无损压缩加密联合算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 IWT和 SPIHT原理 |
| 4.2.1 整数小波变换 |
| 4.2.2 SPIHT编码 |
| 4.3 方案总体框架 |
| 4.3.1 Zp上的逆操作 |
| 4.3.2 小波系数加密 |
| 4.3.3 安全SPIHT编码 |
| 4.3.4 SPIHT码流加密 |
| 4.4 实验结果与安全性分析 |
| 4.4.1 实验结果 |
| 4.4.2 压缩性能分析 |
| 4.4.3 安全性能分析 |
| 4.4.4 计算复杂度和效率分析 |
| 4.4.5 无损恢复测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于CALIC的图像无损压缩加密联合算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 CALIC算法原理 |
| 5.2.1 梯度自适应预测器 |
| 5.2.2 上下文选择和量化 |
| 5.2.3 预测误差的上下文建模 |
| 5.2.4 二进制模式 |
| 5.3 方案总体框架 |
| 5.4 加密设计 |
| 5.4.1 明文像素加密 |
| 5.4.2 熵编码码流加密 |
| 5.4.3 GAP预测值与最终残差加密 |
| 5.5 实验结果与安全性分析 |
| 5.5.1 实验结果 |
| 5.5.2 压缩性能评估 |
| 5.5.3 安全性能分析 |
| 5.5.4 算法容错性分析 |
| 5.5.5 计算复杂度和效率分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）LASIS高光谱干涉图像压缩技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 课题研究的历史和现状 |
| 1.2.1 数字图像压缩技术 |
| 1.2.2 高光谱图像压缩技术 |
| 1.2.3 LASIS图像压缩方案简介 |
| 1.3 论文的创新点及章节安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 小波分析理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 从傅立叶变换到小波变换 |
| 2.2.2 从连续小波变换到离散小波变换 |
| 2.3 多分辨率分析与Mallat算法 |
| 2.3.1 小波变换的多分辨率分析 |
| 2.3.2 Mallat算法 |
| 2.4 双正交小波 |
| 2.5 小波提升方法 |
| 2.5.1 提升步骤 |
| 2.5.2 Mallat算法的提升分解与重构 |
| 2.5.3 提升方法构造整数小波 |
| 2.5.4 提升方案的优点 |
| 2.6 小波基的选取 |
| 2.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于小波变换的嵌入式编码 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 嵌入式编码 |
| 3.2.1 编码原理 |
| 3.2.2 比特面编码的基本框架 |
| 3.3 EZW算法 |
| 3.3.1 零树概念 |
| 3.3.2 算法描述 |
| 3.3.3 算法分析 |
| 3.4 SPIHT算法 |
| 3.4.1 空间方向树及分层树集合分割 |
| 3.4.2 SPIHT算法的实现 |
| 3.4.3 算法分析 |
| 3.5 SPECK算法 |
| 3.5.1 SPECK算法的基本思想 |
| 3.5.2 SPECK算法的集合划分 |
| 3.5.3 SPECK算法描述 |
| 3.6 EZW、SPIHT、SPECK三种编码算法的比较 |
| 3.7 改进的无链表MLSPIHT算法 |
| 3.7.1 MLSPIHT的空间树结构 |
| 3.7.2 MLSPIHT算法的实现 |
| 3.7.3 实验结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 LAsIS图像的特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 LASIS图像的特征 |
| 4.3 LASIS图像的相关性分析 |
| 4.3.1 LASIS图像的帧内相关性分析 |
| 4.3.2 LASIS图像的帧间相关性分析 |
| 4.3.3 LASIS图像的谱间相关性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于感兴趣谱带的LASIS图像3D压缩 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 LASIs图像的3D-DWT变换 |
| 5.3 基于3D-DWT的3D-MLSPIHT编码 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 基于ROI的LASIS图像3D压缩 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 ROI方法 |
| 6.3 LASIS图像的ROI掩模 |
| 6.4 方案一:基于连续帧组的三维压缩方案 |
| 6.4.1 LASIS图像的3D-DWT变换 |
| 6.4.2 LASIS图像的3D MLSPIHT编码方案 |
| 6.5 实验结果及分析 |
| 6.6 方案二:基于相邻帧的准三维压缩方案 |
| 6.6.1 算法描述 |
| 6.6.2 实验结果及分析 |
| 6.7 三种方案的比较 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（5）小波图像压缩技术在数字电影中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 序论 |
| 1.1 论文研究背景介绍 |
| 1.1.1 小波视频图像压缩技术 |
| 1.1.2 数字电影技术 |
| 1.2 论文研究动机 |
| 1.3 论文的组织编排 |
| 第二章 小波图像压缩理论与数字电影图像压缩技术 |
| 2.1 小波图像压缩技术 |
| 2.1.1 小波基础理论 |
| 2.1.1.1 连续小波变换 |
| 2.1.1.2 离散小波变换(DWT) |
| 2.1.1.3 多分辨率分析(MRA) |
| 2.1.2 小波的提升理论 |
| 2.1.2.1 提升理论的产生 |
| 2.1.2.2 提升原理 |
| 2.1.2.3 提升的优点 |
| 2.1.3 小波图像压缩 |
| 2.1.3.1 DCT与二维小波变换 |
| 2.1.3.2 其它压缩考虑 |
| 2.1.4 可逆整数小波变换 |
| 2.1.4.1 整数小波变换 |
| 2.1.4.2 可逆变换 |
| 2.1.4.3 可逆整数小波变换性能的评估 |
| 2.1.5 量化 |
| 2.1.6 小波编码算法 |
| 2.1.6.1 嵌入零树小波编码算法(EZW) |
| 2.1.6.2 分层小波树集合分割算法(SPIHT) |
| 2.2 数字电影图像压缩技术 |
| 2.2.1 电影数字化 |
| 2.2.2 数字电影图像压缩的技术要求和特点 |
| 2.2.3 数字电影图像压缩技术的发展 |
| 2.3 小节 |
| 第三章 基于小波变换的 JPEG2000图像压缩标准研究 |
| 3.1 背景 |
| 3.2 核心算法 |
| 3.2.1 预处理 |
| 3.2.1.1 图像分片 |
| 3.2.1.2 直流电平偏移 |
| 3.2.1.3 分量变换 |
| 3.2.2 小波变换及其数学特性 |
| 3.2.3 量化 |
| 3.2.4 熵编码 |
| 3.2.4.1 Tier1编码 |
| 3.2.4.2 Tier2编码 |
| 3.2.5 码流封装 |
| 3.3 类和级 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于 JPEG2000标准的数字电影编码系统设计 |
| 4.1 JPEG2000在数字电影中的应用分析 |
| 4.2 基于 JPEG2000的数字电影编码器设计 |
| 4.2.1 基本设计规范 |
| 4.2.1.1 图像格式 |
| 4.2.1.2 色彩空间 |
| 4.2.1.3 分量比特深度 |
| 4.2.1.4 文件格式 |
| 4.2.1.5 压缩模式 |
| 4.2.2 码流封装要求 |
| 4.3 硬件方案 |
| 4.3.1 总体框架和特点 |
| 4.3.2 编码芯片 |
| 4.3.2.1 图像数据输入 |
| 4.3.3 硬件子系统设计 |
| 4.3.3.1 视频信号输入 |
| 4.3.3.2 压缩编码 |
| 4.3.3.3 数据传输 |
| 4.3.4 软件子系统设计 |
| 4.3.5 讨论与说明 |
| 4.4 软件方案 |
| 4.4.1 总体框架和特点 |
| 4.4.2 模块功能 |
| 4.4.3 讨论与说明 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于三维小波变换的数字电影压缩技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三维小波视频压缩技术 |
| 5.2.1 闭环小波编码 |
| 5.2.2 不带运动补偿的三维小波编码 |
| 5.2.3 具有运动补偿的三维小波编码 |
| 5.2.3.1 带内预测 |
| 5.2.3.2 运动补偿时域滤波(MCTF) |
| 5.2.3.3 提升实现 MCTF |
| 5.3 MC-JPEG2000 |
| 5.3.1 主要特点 |
| 5.3.2 关键技术 |
| 5.3.2.1 运动估计算法 |
| 5.3.2.2 时域滤波框架 |
| 5.3.2.3 GOP长度的选择 |
| 5.3.2.4 时域帧的空间二维小波分解和编码 |
| 5.3.2.5 UMCTF的实现及相关讨论 |
| 5.3.2.6 MC-JPEG2000的版权保护 |
| 5.3.2.7 多维可伸缩性 |
| 5.3.2.8 兼容与扩展 |
| 5.3.3 仿真与测试 |
| 5.3.3.1 MC-JPEG2000与 Motion JPEG2000 |
| 5.3.3.2 MC-JPEG2000与 H.264/AVC |
| 5.4 小结 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表及已录用的论文 |
| 致谢 |
（8）基于提升小波的嵌入式图像与视频编码算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 图像压缩的基本概念 |
| 1.2.1 图像压缩的可行性 |
| 1.2.2 图像压缩的必要性 |
| 1.2.3 图像压缩的一般过程 |
| 1.3 图像编码质量的评价 |
| 1.3.1 主观质量评价 |
| 1.3.2 客观质量评价 |
| 1.3.3 感兴趣区域评价 |
| 1.4 图像编码技术的发展 |
| 1.4.1 初期的数据压缩方法 |
| 1.4.2 无失真的编码技术 |
| 1.4.3 有失真的编码技术 |
| 1.5 嵌入式图像压缩技术的发展和现状 |
| 1.6 视频编码技术的发展 |
| 1.7 本论文的研究内容和组织方式 |
| 1.8 本论文的创新之处 |
| 第二章 小波变换理论分析 |
| 2.1 小波变换的产生 |
| 2.2 连续小波变换 |
| 2.3 离散小波变换 |
| 2.4 多分辨率分析 |
| 2.5 正交小波的快速算法 |
| 2.6 小波基的选择 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于行的整数小波变换图像压缩算法 |
| 3.1 图像压缩标准的发展 |
| 3.1.1 JPEG |
| 3.1.2 JPEG2000 |
| 3.2 提升格式实现小波变换 |
| 3.2.1 提升小波的基本原理 |
| 3.2.2 传统小波变换到提升格式的实现 |
| 3.3 整数实现的提升格式 |
| 3.3.1 简单的整数小波变换 |
| 3.3.2 用提升方法构造一般整数小波变换 |
| 3.3.3 CDF9/7 滤波器的整数提升实现 |
| 3.4 基于行的小波图像压缩算法 |
| 3.4.1 基于行的小波变换 |
| 3.4.2 提升格式和基于行的小波图像压缩算法的结合 |
| 3.5 基于行的算术编码器设计 |
| 3.5.1 基于上下文的自适应二进制算术编码器的设计 |
| 3.5.2 应用三个编码通道实现可截断码流 |
| 3.6 实验系统设计及系统的性能测试 |
| 3.6.1 实验系统的整体结构 |
| 3.6.2 本系统的性能测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于码率优化分配的感兴趣区域编码 |
| 4.1 JPEG2000 编码流程及关键算法 |
| 4.2 EBCOT 算法实现步骤 |
| 4.2.1 嵌入式码块编码 |
| 4.2.2 按质量层组织码流 |
| 4.3 基于位平面的 ROI 编码算法 |
| 4.3.1 可伸缩性优先权 |
| 4.3.2 位平面位移法实现 ROI 编码 |
| 4.3.3 ROI 相关样本的确定 |
| 4.4 码率优化分配实现ROI 编码 |
| 4.4.1 压缩后率失真算法原理 |
| 4.4.2 可行性截断点 |
| 4.4.3 最优截断点搜索优化 |
| 4.4.4 ROI 区域优先编码的实现 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 低码率下零树图像编码算法的改进 |
| 5.1 嵌入式零树小波编码特点 |
| 5.2 多级树集合分裂算法 |
| 5.2.1 算法中的符号定义 |
| 5.2.2 排序过程 |
| 5.2.3 SPIHT 与 EZW 的比较 |
| 5.3 虚拟零树的实现 |
| 5.3.1 最低频子带的虚拟分解 |
| 5.3.2 彩色图像中的虚拟零树结构 |
| 5.3.3 虚拟 SPIHT 算法的性能测试 |
| 5.4 改进的 VSPIHT 算法 |
| 5.4.1 VSPIHT 在低比特率下的性能分析 |
| 5.4.2 位置判断函数的引入 |
| 5.4.3 算法过程描述 |
| 5.4.4 输出比特数对比 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.5.1 低比特率下各类图像的编码及重构结果 |
| 5.5.2 中高比特率时本文算法的性能比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 三维子带视频编码算法优化 |
| 6.1 基于小波变换的嵌入式视频编码方法 |
| 6.1.1 空间域运动估计补偿（MC-DWT） |
| 6.1.2 小波域运动补偿的编码方法(DWT-MC) |
| 6.1.3 运动补偿三维小波视频编码 |
| 6.1.4 不含运动补偿的三维小波视频编码 |
| 6.2 三维小波变换的实现 |
| 6.2.1 三维空间的多分辨率分析 |
| 6.2.2 三维信号的 Mallat 分解 |
| 6.3 三维 SPIHT 编码算法 |
| 6.3.1 算法原理 |
| 6.3.2 算法描述 |
| 6.4 基于虚拟分解的三维 SPIHT 编码方案 |
| 6.4.1 改进的3D-VSPIHT 算法 |
| 6.4.2 (2D+T)-SPIHT 算法 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
四、基于三维小波变换和零树编码的医学序列图像压缩（论文参考文献）
- [1]基于小波分析的医学图像压缩方法的研究[D]. 王亚清. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [2]基于FLDCT-EZC的地形压缩绘制算法及优化[D]. 杜德. 太原理工大学, 2020(07)
- [3]基于混沌的图像加密压缩算法的研究[D]. 张淼. 哈尔滨工业大学, 2018
- [4]LASIS高光谱干涉图像压缩技术研究[D]. 马冬梅. 中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）, 2009(11)
- [5]小波图像压缩技术在数字电影中的应用研究[D]. 解伟. 北京邮电大学, 2007(06)
- [6]干涉多光谱图像压缩编码新技术[J]. 马静,吴成柯,李云松,周有喜,相里斌,陈东. 光子学报, 2006(10)
- [7]一种基于三维小波图像编码的远程监控系统[J]. 乔世杰,智贵连. 西安理工大学学报, 2006(02)
- [8]基于提升小波的嵌入式图像与视频编码算法研究[D]. 陈红新. 天津大学, 2006(05)
- [9]一种三维小波序列图像编码算法及其FPGA实现[J]. 乔世杰,智贵连. 电子器件, 2006(02)
- [10]小波变换在医学图像处理上的应用[J]. 李莹. 计算机工程与设计, 2006(07)