基于Le Gall 5/3小波的图像无损压缩算法研究

对一种无损压缩算法进行了研究,该算法采用整数小波对图像数据进行变换,对小波子带数据进行多级树集合分裂排序(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)编码,实现图像的无损压缩。探讨了图像无损压缩的极限问题,并对图像信息熵进行了估算。采用六幅标准灰度图像对该算法的压缩效果和时间消耗进行测试,结果证明,该算法运算速度快,并能获得较高的压缩比具有一定的实用价值。

基于SPIHT编码的语音信号压缩算法

提出了一种基于最佳小波包变换和SPIHT编码的语音信号压缩编码方法。该方法首先对语音信号进行小波包变换,求解最佳小波树,进行动态位分配,再用改进的SPIHT算法对变换后的小波系数进行压缩编码。并且采用了熵编码的方法进一步提高了压缩比。实验表明,该方法在较高的压缩比下能获得较好的信号重构质量,计算复杂度低,延迟小。

SPIHT算法在DICOM图像压缩中的应用研究

DICOM图像文件的储存和传输一直是近代医学图像处理中一个比较热门的研究话题,其中较好的解决方案就是对DICOM图像进行压缩处理。文中通过对DICOM文件的数据结构进行分析,将DICOM文件拆分成图像数据部分和文本信息部分,然后采用9/7提升小波变换对拆分出来的DICOM图像数据进行图像变换,最后对变换后的小波系数进行SPIHT编码完成DICOM图像压缩。主客观对图像的评价表明SPIHT算法在高压缩比时仍能保证图像较好的质量。该方法能够对DICOM图像的存储和传输带来便利也将产生一定的影响。

一种适于空间CCD图像压缩的SPIHT改进算法

针对传统遥感图像压缩多级树集合分裂排序(SPIHT)算法由于采用取决于图像内容的动态处理顺序而导致处理速度缓慢这一问题,提出一种适于空间时间延时积分(TDI)CCD相机图像压缩的SPIHT改进算法。首先,将小波变换后的图像分解成4×4块,同时对一个4×4块的一个比特平面所有比特进行编码。为了实现并行处理机制,SPIHT改进算法重组传统SPIHT算法的3个通道,然后采用并行和流水线作业的方式编码3个重组通道。实验结果表明,本文提出的压缩算法可以稳定正常的工作,具有良好压缩性能,平均信噪比(PSNR)性能与传统方法相当,而数据吞吐率远高于传统方法。在正常100MHz时,数据吞吐率达到120Mpixle,大大提高压缩算法的处理速度。SPIHT改进算法非常适合空间CCD相机图像压缩应用。