基于图像先验知识的快速EZW算法研究

文章研究了一种适合在高速DSP上运行的快速零树编码算法。通过分析传统EZW的数据压缩流程以及DSP的处理机制,提出了一种新的压缩编码算法。本算法从大量图像小波变换系数的统计特性中提取先验知识,用以指导压缩编码,使之在DSP上运行的速度得到了极大的提高,并已在某高输入数据率的图像压缩项目上使用,效果良好。

EZW算法中小波分解层数及扫描次数对图像压缩性能的影响

嵌入式零树小波编码方法(EZW)是目前公认的效率最高的小波图像编码方法之一.EZW算法中,不同的小波分解层数能够影响小波变换的时频分辨率和小波系数的变化范围,从而影响最终的编码效率;扫描次数的多少直接关系到能被编码的有效小波系数,从而影响最终的编码增益.讨论了EZW算法中小波分解层数和小波系数的扫描次数对图像压缩性能的影响,为基于EZW算法的小波图像压缩中的选择合适的小波分解层数及扫描次数提供了参考.通过仿真实验可以看出,在相同的扫描次数下,随着小波分解层数的增加,压缩比增大,而峰值信噪比随之下降;而在相同小波分解层数下,随着扫描次数的增加,峰值信噪比显著提升,而压缩比明显下降.

基于视觉掩蔽特性的EZW算法

文中算法以EZW编码方案为基础 ,能够通过以下两项措施提高工作效率 :( 1)对小波图像的最低频子带系数进行单独DPCM编码 ;( 2 )全面考虑高频子带的分解层次与方向、背景亮度值、像素点所在区域的纹理复杂度等诸多因素 ,并依此确定视觉掩盖特性值 ,进而根据视觉掩盖特性值自适应确定小波图像高频子带系数的扫描优先级 ,以完成嵌入编码 对比实验表明 :文中算法在编解码速度、图像复原质量等方面优于EZW算法。

改进EZW算法及其应用

近年来脑电图已广泛应用于脑疾病的诊断，对脑电现在一般是采取长时间监测，这就使得要存储或传输的数据量较大。因此，有必要对EEG信号压缩进行研究，并取得了一定进展。数据压缩就是减少必须分配给指定消息集合或数据采样集合的信号空间的数值，数据压缩属于信源编码的范畴。目前对脑电的压缩方法有矢量量化、多项式拟合、差分脉冲编码调制、小波变换编码等方法，其中小波变换在时域和频域具有良好的压缩特性，尤其适合于这种非平稳信号的数据分析和压缩，

基于EZW编码的改进算法及实现

对小波变换理论在图像编码中的应用及EZW算法进行了介绍,并针对EZW算法存在的不足,提出了改进措施,如对最低频子带单独进行编码,对高频子带进行边缘检测等。实验结果表明:该算法有效地克服了EZW算法存在的不足,其编解码速度、图像恢复质量等均优于EZW算法。

EZW算法的实现及其应用

嵌入式小波零树 ,即EZW图像编码算法由于其优越的压缩性能 ,引起了人们的普遍关注。根据EZW算法的基本原理 ,可优化出编码实例并得出相应实验结果。

基于提升小波变换和EZW编码的图像压缩算法

嵌入式零树小波编码(EZW)是一种有效的图像编码方法,对其进行研究后发现,输出流中出现大量连续的零数根并且压缩所需的压缩时间较长。为了降低编码零数根所需的位数,本文提出一种利用定长的游程编码算法对连续零数根进行编码;为了提高EZW的编码效率采用了提升方案的小波变换。实验结果表明,与传统的EZW算法相比,本算法能够提高图像的压缩比和编码效率。

基于整数提升小波变换的改进EZW编码算法

为了提高图像有损压缩的性能,在分析EZW算法的基础上,提出了一种改进的零树小波编码算法。该算法采用整数提升小波变换对图像进行分解,将分解后的图像作改进的EZW编码,即将低频子带和高频子带分开进行编码,主表采用不同的扫描方式,同时取消副表中的极间扫描。试验结果表明,改进算法提高了图像压缩质量和峰值信噪比,同时减少了编解码时间。

一种基于EZW图像编码的改进算法

小波变换具有良好的局部特性和空间—频率特性,同时具有描述非平稳图像信号的能力和适应人眼视觉特性的良好性能,故在较高压缩比的图像编码领域中得到广泛研究和应用。嵌入式零树小波(EZW)编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法。文章在研究了EZW算法及原理的基础上,提出了针对该算法的一种改进算法,并通过仿真试验对改进方法的性能进行了验证。

一种改进的EZW图像压缩编码算法

该文介绍了嵌入零树小波编码的基本思想,分析了EZW算法的优缺点,提出了一种改进算法,并给出了相应的实验结果。

基于EZW改进算法的图像压缩

嵌入图像编码算法(EZW)是一种优秀的图像压缩算法,然而该算法没有充分利用小波变换系数的某些特性,将小波系数的最低频子带与其他高频子带统一编码,这无疑会影响其编码效率与质量。针对EZW算法存在的不足,提出了一种改进算法。改进算法通过对低频子带与高频子带分别编码,提高EZW算法效率。实验结果表明,改进算法的图像恢复质量和编码速度均优于传统EZW算法。

空管系统中运用EZW图像编码算法的优化策略

为了在空管系统中高效率传输景象数据,在嵌入式零树小波图像编码算法(EZW)的基础上进行了按步骤的整体优化,对低频子带进行无损编码,对同一级的不同子带根据人眼视觉特性进行加权合并,用Huffman编码对符号流进行二次编码,实验结果表明,该方法要优于传统的EZW算法。

一种改进的基于人眼视觉特性的零树图像编码算法

提出的是一种简单而有效的静态图像压缩算法 ,它根据图像经小波 (wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性 (HVS)对 Shapiro的 EZW算法进行改进 .改进后的算法所生成的比特流中的比特是根据 HVS重要性排序的 ,所需要的排序信息根据最低频带的系数计算得到 ,最低频带进行无失真编码 ,因而该算法不需要额外的信息 。

基于快速逐次逼近量化的零树编码图像压缩算法

提出一种基于快速逐次逼近量化的零树编码图像压缩算法。该算法通过以下三项措施提高EZW算法的编码效率:(1)引进子带峰值的概念建立逐次逼近量化的快速算法;(2)对小波边缘子带进行有效处理以消除编码冗余;(3)建立了5个上下文内容模型对重要位符号进行编码。实验结果表明,该算法是一种高效的图像压缩算法,在压缩性能方面优于经典的EZW和SPIH T算法。

一种适于压缩细节丰富图像的编码算法

提出了一种针对细节丰富的静态图像的压缩算法。它根据图像经小波 ( Wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性 ( HVS)对 Shapiro的 EZW( Embedded zerotree wavelet)算法进行改进 ,解决了 EZW算法不能有效地压缩细节丰富图像的问题 ,同时对一般图像的编码仍保留了 EZW算法的高效性。

基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法

提出一种基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法 ,该算法通过以下 4项措施提高EZW算法的工作效率 :(1)对最低频子带进行单独编码 ;(2 )定义多阈值以完善逐次逼近量化过程 ;(3)修改嵌入编码策略以消除编码冗余 ;(4)采纳关联模型以提高算术编码效率 .实验结果表明 ,该算法是一种高效的图像压缩算法 ,其编解码速度、图像复原质量等关键技术指标均优于 EZW和

基于高频子带自适应扫描的改进零树图像编码算法

提出了一种基于高频子带自适应扫描的新图像编码算法 ,该算法以EZW编码方案为基础 ,能够通过单独编码最低频子带、自适应扫描高频子带内小波系数、采纳复杂关联模型等措施 ,在一定程度上克服EZW编码算法存在的编解码速度慢、峰值信噪比 (PSNR)有待进一步提高等不足 对比实验表明 :算法在编解码速度。

基于结构树集合分割的效能选择性图像编码算法的改进

J M Shapiro提出的嵌入式小波零树 (EZW )图像压缩编码算法 ,以其渐进嵌入的风格和简单高效的特点 ,开辟了小波变换在图像压缩编码应用中的广阔前景 ,引起了人们的普遍关注。在EZW算法之后 ,又有许多对EZW算法进行改进的方案被相继提出。其中由A Said提出的基于结构树集合分割 (SPIHT)的算法对进一步提高EZW算法的压缩比效果尤为明显。而文献 [1]又提出了基于结构树集合分割的效能选择性 (AS SPIHT)图像编码算法。本文提出了一种改进的AS SPIHT(IAS SPIHT)图像编码算法。该算法首先通过建立四元组模型 ,简化了SPIHT及AS SPIHT算法的实现 ;其次 ,通过充分利用已检出重要系数的先验知识 ,进一步提高了压缩比。

一种新的嵌入式零树小波图像编码算法研究

针对嵌入式零树小波编码方法对所有频率的子带采用同等重要度的编码,不能完全利用小波系数的特点,在逐次逼近量化过程中,编码时间过长,导致编码效率下降等不足,提出了分频嵌入式零树小波编码方法。将小波图像的高频子带和最低频子带分别编码,实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视效果前提下,进一步提高了压缩比。

基于人像感兴趣区域的身份照片压缩算法

针对身份照片的压缩 ,提出了一种基于感兴趣区域 (ROI)的 EZW算法。首先通过FC2 VQ(Feature Correction two-stage Vector Quantization)算法检测出感兴趣区域即人的脸部特征 ,然后采用基于感兴趣区域的 EZW算法进行编码。这种编码方法 ,既保证了感兴趣区域的图像质量 。