一种基于零树小波的图像比率可分级编码方法的研究

Shapiro的EZW算法具有可产生嵌入式码流、可精确控制压缩比等特点 ,倍受人们的关注 .然而该算法还有一些不足 ,如在进行零树编码时 ,对未被包括进零树的“零值” ,需要将其编成“孤立零”码 ,试验表明这部分编码通常占有较高的代价 ,往往会影响到编码效率 .在分析了EZW编码过程和码流的基础上 ,提出一种阶梯型量化和零树小波相结合的图像比率可分级性编码方法 .首先对图像小波分解的较低级子带的变换系数采取一种阶梯型量化 ,然后对整体小波系数采用零树编码 ,并利用逐次逼近量化方法获得潜入式码流 ,以实现比率的可分级解码 .它在一定程度上克服了EZW算法的不足 ,提高了PSNR值 .

基于小波变换的图像空间可分级压缩编码算法

图像压缩算法如EZW和SPTHT都具有较高的压缩率,为了能使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩率和良好的压缩性能,就SPIHT的算法进行分析,得出结论:随码率的增大,基础层所占的比率越来越低,同时,对包含边缘较多的图像。

一种结合SNR和空间可分级的SPIHT改进算法

在SPIHT算法的基础上,针对SPIHT算法仅支持SNR可分级,不能支持空间分辨率可分级的问题,通过对现有的SPIHT算法进行改进,采用延迟和多级集合的办法提出了一种基于SPIHT算法的SNR和空间混合可分级编码算法。