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基于图像压缩的震损结构三维模型快速重建方法

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世界地震工程 2022年第1期38卷 241-248页

作者：霍林生王忆泽白晓煜大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁大连116024

针对基于数字图像的大尺度三维结构模型建模时间过长的问题,提出了利用图像压缩算法对震损结构三维模型快速重建的方法。首先,拍摄得到结构的原始图像;其次,利用主成分分析算法压缩图像;最后,基于处理后的图像对结构三维模型进行重建。... 详细信息

针对基于数字图像的大尺度三维结构模型建模时间过长的问题,提出了利用图像压缩算法对震损结构三维模型快速重建的方法。首先,拍摄得到结构的原始图像;其次,利用主成分分析算法压缩图像;最后,基于处理后的图像对结构三维模型进行重建。为验证提出方法的有效性,对一个混凝土试块,受损的剪力墙试验模型和实际单体建筑进行图像采集,利用论文提出的方法进行图像压缩和三维建模。结果表明:将主成分分析算法引入到三维重建技术中,可以在不影响结构模型精确性的基础上极大地减少模型重建时间,与传统的三维模型建模时间相比,本文提出的方法结构三维建模所需的时间至少可降低30%。

关键词：图像压缩主成分分析三维模型重建震损结构

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一种密文域医学图像可逆信息隐藏算法

上海理工大学学报 2022年第3期44卷 262-268页

作者：付笛孔平周亮张建青周艳丽王宏杰陈立范上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 上海健康医学院附属嘉定区中心医院上海201899 上海健康医学院医学影像学院上海201318 上海健康医学院文理教学部上海201318

鉴于图像的密文域可逆信息隐藏在安全云计算和隐私保护方面的重要作用,为了提高信息嵌入率,结合医学DICOM图像像素深度高、像素分布连续性高的特点,提出了一种结合两种压缩算法的密文域医学图像可逆信息隐藏算法。首先发送方对图像进行... 详细信息

鉴于图像的密文域可逆信息隐藏在安全云计算和隐私保护方面的重要作用,为了提高信息嵌入率,结合医学DICOM图像像素深度高、像素分布连续性高的特点,提出了一种结合两种压缩算法的密文域医学图像可逆信息隐藏算法。首先发送方对图像进行预处理,根据像素中高位比特连续为0的数量嵌入标记信息,腾出高位的冗余空间;然后用一种特殊设计的块加密算法进行加密,在保证明文信息不被泄露的同时保留了部分图像相关性;接着嵌入方根据标记信息,在对应位置嵌入额外信息;此外,为了进一步提高嵌入率,嵌入方还可以利用图像像素的相关性,在块内进行做差,并压缩实施信息嵌入。实验结果表明,该算法不仅具有较高的信息嵌入率,同时还有较好的安全性表现。

关键词：医学图像可逆信息隐藏图像压缩图像加密

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一种大孔径静态干涉高光谱成像数据压缩方法

光子学报 2024年

作者：汪巍冯向朋张耿刘学斌李思远中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室陕西省光学遥感与智能信息处理重点实验室中国科学院大学

大孔径静态干涉成像遥感数据的数据量较大，需要寻找一种合适的方法对其压缩。从大孔径静态干涉成像机理出发，分析了干涉数据的空间和干涉维冗余性，并基于现有成熟混合压缩编码方法，提出了基于相似干涉曲线与不同光程差之间冗余去除... 详细信息

大孔径静态干涉成像遥感数据的数据量较大，需要寻找一种合适的方法对其压缩。从大孔径静态干涉成像机理出发，分析了干涉数据的空间和干涉维冗余性，并基于现有成熟混合压缩编码方法，提出了基于相似干涉曲线与不同光程差之间冗余去除的算法，对冗余数据进行去除预处理。对干涉数据进行基于曲线表的干涉曲线编码表示，对不同光程差之间的图像进行相关性预测，减少了大孔径静态干涉成像遥感图像的量化深度并降低了图像的信息熵，再结合JPEG2000算法进行无损或有损压缩。实验结果表明，对于大孔径静态干涉成像数据，该算法可实现压缩比为3.1倍的无损压缩，有损压缩的率失真曲线也优于其他对比算法，其复原图像反演出的光谱曲线的光谱角和相对二次误差均优于其他对比算法处理的数据，有效保护了光谱信息。

关键词：大孔径静态干涉成像图像压缩信息冗余干涉光谱

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学习驱动的图像压缩算法研究

计算机工程 2024年

作者：杨红菊吉昌山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院

目前，基于CNN（卷积神经网络）深度学习的图像压缩已经取得了非常优异的成果，但是由于其感受野受限，不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系，缺少了长距离建模和感知能力，造成结果出现失真、伪影和压缩率较高等问题。为... 详细信息

目前，基于CNN（卷积神经网络）深度学习的图像压缩已经取得了非常优异的成果，但是由于其感受野受限，不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系，缺少了长距离建模和感知能力，造成结果出现失真、伪影和压缩率较高等问题。为了解决以上问题，本文提出了以下两种解决办法：第一，本文设计了一种由CNN、多尺度注意力机制 (Multi scale attention，MSA)和残差单元所构成的对称编解码器架构，该架构在对图片进行通道变换和空间变换的同时引入多尺度注意力机制，能够对特征进行重新校准，减少潜在表示的冗余像素。第二：设计了一种基于U型框架的超先验网络，可以在不同层级上获取多尺度的上下文信息，在帮助提取高级语义特征的同时，保留详细的低级特征信息，能够更好的进行边界细化和细节恢复。在Kodak，Tecnick和CLIC三种数据集上，与其他先进的图像压缩方法进行对比实验，在相同比特率下，本文提出的模型在PSNR指标上分别提高了约0.3 dB、0.6 dB、0.5 dB。并且在保证压缩率的同时，有效的提高了对非重复纹理特征和图像细节特征的重建效果。

关键词：深度学习图像压缩多尺度注意力机制超先验网络 Transformer

北京三号A/B卫星高精度影像优化压缩编码技术

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航天器工程 2023年第3期32卷 123-130页

作者：韩宇刘聪聪柴昱洲孙钰林袁素春肖化超朱红袁玉王元乐西安空间无线电技术研究所西安710071

针对北京三号A/B卫星载荷特点、工作模式、功能要求,文章设计了一种采用无损或近无损图像压缩标准(JPEG-LS)的图像压缩算法,基于现场可编程门阵列(FPGA)的多路并行联合工作图像压缩系统,使得对超高分辨率、高输入数据率的光学遥感影像... 详细信息

针对北京三号A/B卫星载荷特点、工作模式、功能要求,文章设计了一种采用无损或近无损图像压缩标准(JPEG-LS)的图像压缩算法,基于现场可编程门阵列(FPGA)的多路并行联合工作图像压缩系统,使得对超高分辨率、高输入数据率的光学遥感影像可以进行实时无损或近无损压缩。该系统采用一种灵活的图像缓存机制,不需要片外存储器来缓存图像,节约了硬件成本,单片FPGA处理能力高达8 Gbit/s;采用一种先进的码率控制算法,优化失真量化参数调整策略,多路并行压缩核参数统一更新,使得快速逼近目标码率,恢复影像的整体质量更加均匀平滑,峰值信噪比(PSNR)值相比传统算法提升了0.2 dB以上。

关键词：北京三号A/B卫星图像压缩多路并行码率控制现场可编程门阵列

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医学图像数据压缩中的机器学习方法

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第8期33卷 1151-1159页

作者：侯宇轩邸奕宁任重陶煜波陈为浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310058

在医学研究中会产生大量需要储存、传输的图像数据,如计算机断层扫描(CT)等.医院要处理海量患者的所有数据相当困难,必须对这些数据进行压缩.随着人工智能技术的发展,应用机器学习的医学图像数据压缩方法成为新的研究热点.文中首先总结... 详细信息

在医学研究中会产生大量需要储存、传输的图像数据,如计算机断层扫描(CT)等.医院要处理海量患者的所有数据相当困难,必须对这些数据进行压缩.随着人工智能技术的发展,应用机器学习的医学图像数据压缩方法成为新的研究热点.文中首先总结了传统医学图像数据压缩方法;然后基于机器学习的医学图像数据压缩方法,对各类方法针对脑部CT、肺部CT等不同医学图像的压缩效果进行对比,并对这些方法在压缩率、算法复杂度、重构质量等方面的优缺点进行系统的总结,指出机器学习和感兴趣区域结合的方法可以在享受有损压缩带来的高压缩率的同时保留重要区域的特征信息,比其他压缩方法更贴合医学数据的压缩要求;最后展望了该领域的未来方向和挑战.

关键词：医学图像图像压缩机器学习

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基于矩阵计算的组织病理学图像压缩储存算法

协和医学杂志 2022年第4期13卷 620-625页

作者：何睿琳刘子妤杨欣怡李晨李晓燕东北大学医学与生物信息工程学院沈阳110819 中国医科大学肿瘤医院/辽宁省肿瘤医院病理科沈阳110042

目的评价基于矩阵计算的组织病理学图像压缩储存算法的临床应用价值,并寻求最佳图像压缩比。方法利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和奇异值分解法(singular value decomposition,SVD)两种经典矩阵算法,对低、中、高... 详细信息

目的评价基于矩阵计算的组织病理学图像压缩储存算法的临床应用价值,并寻求最佳图像压缩比。方法利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和奇异值分解法(singular value decomposition,SVD)两种经典矩阵算法,对低、中、高分化的宫颈癌组织免疫组化染色图像及HE染色图像进行压缩重建,并采用峰值信噪比和结构相似度针对图像重建质量进行评价。结果PCA重建图像压缩比为10.18(保留53个主成分)时,低、中、高分化宫颈癌组织免疫组化染色图像峰值信噪比均值分别为43.84±0.43、43.27±0.25、43.71±0.49,压缩图像结构相似度分别为0.964±0.004、0.963±0.006、0.965±0.005;HE染色图像峰值信噪比均值分别为43.41±0.78、42.95±1.03、43.52±0.69,压缩图像结构相似度分别为0.953±0.010、0.949±0.015、0.960±0.007。SVD重建图像压缩比为10.00(保留128个奇异值)时,低、中、高分化宫颈癌组织免疫组化染色图像峰值信噪比均值分别为39.89±1.69、38.20±2.19、40.90±0.50,压缩图像结构相似度分别为0.949±0.006、0.938±0.011、0.955±0.004;HE染色图像峰值信噪比均值分别为40.31±0.98、39.46±1.59、40.77±1.67,压缩图像结构相似度分别为0.965±0.006、0.943±0.010、0.969±0.005。结论采用PCA和SVD可实现对组织病理学图像进行压缩储存并获得较好的图像质量,为解决医院图像存储难题提供了解决方案。

关键词：图像压缩主成分分析法奇异值分解法图像质量评估

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基于语义通信的低比特率图像语义编码方法

信号处理 2023年第3期39卷 410-418页

作者：何晨光黄声显陈舒怡王喆哈尔滨工业大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150000

近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失,传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高,而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限,难以负载大数据量业务,尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息。针... 详细信息

近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失,传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高,而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限,难以负载大数据量业务,尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息。针对以上问题,本文将基于深度学习与语义通信技术,提出一种图像语义编码方法,对火灾中传感器拍摄到的图片所包含的语义进行提取、编码、传输,在接收端利用对抗生成网络完成从语义到图片的重建,进而实现比传统图像压缩编码方法更加稳定且具有更高压缩比率,从而减轻了传感器网络的负载,其中,为了避免对复杂无线信道的学习,该方法采用成熟的LDPC码进行信道编码,以保证语义传输的可靠性。仿真结果表明,该方法能够实现比传统BPG图片压缩方法具有更低的压缩比特率和更高的清晰度。

关键词：语义通信图像压缩对抗生成网络深度学习

基于离散双向联想记忆神经网络的多元通信系统

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计算机应用 2023年第3期43卷 848-852页

作者：陈伟康翟其清王友国南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学理学院南京210023

针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号... 详细信息

针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号映射为具有调制幅度的初始输入向量并不断输入系统,通过神经网络进行循环迭代,并向各神经元添加高斯噪声,之后按照码元间隔采样输出并在无损信道中传输,接收端依据判决规则译码判决;最后在图像处理领域,利用所提系统传输图像压缩后的数据并解码恢复图像。仿真结果表明,对于码元间隔较大的弱调制信号,随着噪声强度的增加,差错概率先减后增,随机共振现象比较明显;差错概率还与信号的进制数呈正相关关系,与信号幅度、码元间隔和神经元个数呈负相关关系,某些条件下,差错概率可以达到0。以上结果表明BAM神经网络可以通过噪声改善数字通信系统的可靠性。另外,解码恢复图像的相似度显示了适量噪声对图像恢复效果的改善,扩展了BAM神经网络和随机共振在图像压缩编码中的应用。

关键词：双向联想记忆神经网络多元通信系统随机共振差错概率图像压缩