EZW图像编码算法的改进及仿真实现

在分析嵌入式零树小波(EZW:EmbeddedZerotreeWavelet)编码算法的理论基础上,针对几年来出现的对EZW的改进,包括改变能量排序算法、引入频率优先性原则、修改嵌入式编码等具有代表性的算法进行了理论上的剖析,同时通过实验验证了改进算法的性能和特点。力图以较全的视角审视零树小波编码技术,以便更好地利用零树小波技术对视频图像进行压缩编码。

一种改进的嵌入零树小波编码算法RA-EZW

针对嵌入零树小波编码算法(EZW)中不同阈值下相同系数被多次扫描编码的不足,通过对小波变换后系数幅值的变换调整,减少孤立零点,增加零树的数量,从而提高编码效率.实验结果表明:基于幅值变换的嵌入零树小波编码算法在信噪比、编/解码时间、图像恢复质量等方面都高于EZW算法,在恢复质量方面,比特率较低时效果尤为明显.

一种改进的基于小波变换的快速EZW算法

研究了一种适合在高速DSP上运行的基于小波变换的快速嵌入式零树编码(EZW)算法。通过分析传统EZW的数据压缩流程以及DSP的处理机制,对EZW算法进行了改进,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。

改进的EZW算法在红外人脸图象压缩中的应用

在嵌入式零树小波(EZW)算法基础上提出了一种改进算法,引入提升方案和整数变换以降低复杂度,在编码前对系数按重要性进行排序并定义新的阈值以提高算法性能.实验结果表明,用该算法可以对红外人脸图象进行高效压缩.

一种基于HVS和EZW的水印算法

对Inoue提出的基于零树小波编码的水印算法进行了改进,提出了基于人眼视觉特性和零树小波编码的二值图像水印算法。该算法对图像和图像块进行分类,设置不同的视觉权值,并根据重要小波系数和纹理掩蔽函数嵌入水印。在C++ Builder6.0中对水印算法进行了测试。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,当加入水印后的图像经过常规的信号处理后,该算法仍能够检测到水印的存在。并且该算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,对噪声、滤波等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。

基于EZW的牙颌模型三维数据压缩

针对牙颌模型深度数据的压缩处理问题,阐述了嵌入零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法的基本原理和算法实现,讨论了基于感兴趣区域的EZW算法及其实现,并在实验室进行了深度数据和三维重构图像的基于感兴趣区域的EZW编码实验。实验表明,EZW编码既能实现图像的有损压缩也可实现图像的无损压缩,并具有很大的压缩比。

基于EZW的嵌入式图像编码算法的分析及仿真

介绍了以离散小波变换为基础的嵌入式零树小波,接着用MATLAB7.1对标准的灰度图像进行仿真,并对同一幅Lena图像做了不同的压缩,实验结果表明,在EZW编码时,在较大范围里,不同编码次数,可以满足不同场合、不同图像质量的实际需要。

基于EZW算法的地震数据压缩

地震数据压缩是解决海量地震数据传输及存储的一项关键技术。针对地震数据的特点,选用基于小波变换的适用的地震信号压缩方法,实现了对地震信号的有效压缩。该方法主要包括:对地震信号进行二维小波变换;利用系数之间的相关性对变换后的系数采用嵌入式小波零树编码(EZW)方法重新组织;采用自适应算术编码对量化后的系数进行无损熵编码。试验结果表明,对叠前地震数据压缩4倍时,信噪比可达50dB以上,而选用适用小波基对叠后地震数据压缩16倍时,信噪比仍可达30dB以上。

基于嵌入式零树编码(EZW)的脑电信号压缩算法

目的探索一种执行速度快压缩比高的脑电数据压缩算法。方法将改进的嵌入式零树编码 (em beddedzerotreewavelet,EZW)算法用于一维脑电信号的压缩。结果实验表明 ,该算法实现简单 ,编码速度快 ,并且在压缩比较高时仍能保持较低的失真度。结论本算法速度快 ,压缩比高 ,是一种非常有效的压缩方法。

小波图像压缩EZW编码算法研究

随着基于多媒体的网络应用的不断发展和视频应用的增加,图像压缩在最近几年引起了广泛的研究兴趣。嵌入式零树小波编码(EZW)不仅具有高的压缩比,还能实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。因此奠定了它在图象编码中的地位。分析了其算法原理,探讨了嵌入式图象编码的研究方向。

基于EZW算法的遥感影像网络渐进传输

基于小波变换的嵌入式零树小波编码是一个简单有效的影像编码算法,通过分析该算法特性,针对其零树构建过程中较长的时间消耗,改进其方法以缩短编码时间;并针对现行地理信息可视化平台影像显示过程的跳变现象,结合人眼视觉特性,设计了一种渐进网络传输方案。

振动信号无线传输的数据压缩编码算法

无线传感器网络节点资源非常有限,若实时采集传输振动信号,由于信号变化快,数据量大,网络节点将会因为资源过早耗尽而失效,并且上位机需要很大的数据存储空间。为了解决上述问题,提出了一种针对振动信号进行压缩编码的算法,并编程将其移植到节点DSP中。首先,采用5/3提升小波对振动数据进行处理;然后,利用嵌入式零数小波对得到的小波系数进行压缩编码;最后,为了进一步提高压缩比,便于节点传输数据。对上述结果进行霍夫曼压缩编码,对数据的解码、解压缩和重构则由上位机软件完成。讨论了初始阈值和小波分解层数的选取对压缩效率的影响。实验结果表明,该算法可有效压缩振动信号(压缩比高达9.5),且在保留其频域主要特征的情况下,使传输数据量大大减少,节省了网络节点资源和上位机存储空间。

一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法,然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数,从而必然导致扫描高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余,这无疑会大大影响其编码效率.针对EZW编码算法存在的以上不足,提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法,该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施,进一步提高EZW算法工作效率.实验结果表明:改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法,其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S+P等编码算法（特别是在高压缩比下）.

油气管道高速漏磁检测系统中数据压缩研究

在管道缺陷检测中,如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题。文章分析漏磁缺陷信号的特点,首先采用零树小波编码算法,找出能够表征缺陷信号的重要数据和不能表征缺陷信号的非重要数据,非重要数据建立小波零树,对信号进行压缩,然后结合算术编码,对压缩数据流进一步压缩处理,通过仿真实验表明在一定允许失真度的情况下,可以达到很高的压缩率。

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。

一种多重水印零嵌入算法

根据零水印概念,提出一种基于小波和混沌的多重水印零嵌入算法.该算法利用小波零树结构构造匹配矩阵,然后用其加载已由混沌空域置乱的多重二值图像水印.算法实现了多重水印的零嵌入,从根本上保证了水印的不可见性,并能够进行分级盲检测.实验表明,该方法鲁棒性较强,安全性良好,具有可靠性和可行性.

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

可伸缩视频码流的熵编码组合优化方法

分析可伸缩视频编码系统中由嵌入式零树编码生成的码流特征,提出一种利用最优预测估计思想将算术编码和游程编码相结合,实现熵编码优化的新方法。实验结果表明,该方法比传统自适应算术编码的效率提高了10%左右,达到了进一步压缩数据的目的。

基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法研究(英文)

在一系列新量化编码算法中,由J.M.Shapiro提出的嵌入零树小波编码(简称为EZW)被认为是最先进的方法之一,然而,它也存在明显不足之处:为了确定小波系数是零树根还是孤立零,必须利用小波系数间存在的双亲 子女(Parent Children)关系去搜索扫描其所有后代,而这必然会导致扫描高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余,从而大大影响其编码效率。提出了一种基于新型嵌入小波编码策略的图像压缩算法,该算法能够通过以下措施提高EZW编码方案工作效率:①采用全新的嵌入小波编码策略,不再利用导致计算量剧增的双亲 子女(Parent Children)关系;②进行嵌入小波编码时,不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号。实验结果表明:提出的新图像编码算法在压缩/解压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于EZW编码方案。