改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法

基于中频和高频子带小波系数中的不重要数的相关性,对SPIHT算法提出一些改进.在改进SPIHT算法中,利用一个组合函数来减少相应位置中频子带的不重要小波系数的冗余.构造集合d来减少高频子带带间的冗余.实验结果表明,改进SPIHT算法相对于改进前SPIHT算法有理想的压缩效果,峰值信噪比和人眼视觉效果都有所提高.

基于自适应编码次序的多级树集合分裂算法

为了在图像轮廓处获得更好的压缩效果,在多级树集合分裂(SPIHT)算法的基础上提出了一种优先编码周围邻域中重要系数较多的系数与集合的小波图像压缩算法。在编码之前对系数或集合按照周围重要系数的个数进行排序,而且在扫描完周围有重要系数的集合后,就精细扫描已经得到的重要系数。这种编码次序是自适应确定的,不需要任何额外的存储空间,而且在到达指定压缩比时能够编码更多的重要系数。实验结果表明,对比原来的SPIHT算法,该方法能提高峰值信噪比并改善主观视觉感受。

基于多级树集合分裂的零飞仪实时图像压缩

为了解决靶场测试中零飞仪有效带宽无法满足实时跟踪目标图像无线传输的问题,提出了一种基于多级树集合分裂实时图像压缩算法。根据零飞仪图像特点分离目标与背景,背景区域采用常规JPEG压缩,目标区域采用优化JPEG2000压缩;优化JPEG2000算法以结合小波提升变换及优化分块方案,采用多级树集合分裂算法替代JPEG2000中优化截断嵌入式分块编码算法。试验结果表明:该算法的压缩比可达4.39,而压缩时间比传统算法减少了2/5,并具有峰值信噪比高、均方根误差低等优点,有效地提升了零飞仪图像无线传输速率,满足零飞仪实时大吞吐量的图像数据传输要求。

嵌入式零树小波编码算法研究

嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,它可以实现渐进编解码,从有损到无损压缩,具有较高的压缩比和图像恢复质量,在图像编码中具有非常重要的地位。文中对嵌入式零树小波编码算法及其改进算法的原理、方法和性能进行了介绍和比较,并指出了嵌入式图像编码的研究方向。

一种基于大顶堆的SPIHT改进算法

多级树集合(SPIHT)算法在多次排序扫描过程中需要进行大量重要性测试,由此导致算法的压缩编码效率显著降低。为提高SPIHT算法的压缩效率,本文利用大顶堆方法,提出了一种SPIHT改进算法。改进算法优化了SPIHT中的重要性测试,并将函数时间复杂度从O(logn)降为O(1)。实验结果表明本文方法在进行多次小波变换时效果尤为显著,使得SPIHT编码时间趋于一个常数,压缩效率比未改进前提升数倍。

一种圆形感兴趣区域图像压缩算法

研究了圆形感兴趣区域,推导了相应的掩码计算公式,将多级树集合分裂算法(Set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)加以改进,得到适用于圆形感兴趣区域的图像压缩算法.实验结果表明,本文提出的圆形感兴趣区域掩码计算公式简单实用,改进后的压缩算法效果明显.

改进的快速SPIHT算法

SPIHT算法是一种简单、有效的嵌入式零树编码算法,但是,它需要大量存储空间,而且存在多次重复运算,因而复杂程度高,时间消耗大,不利于实时压缩。改进的SPIHT算法针对原算法的不足引入了"最小阈值"和"最小输出位",同时改变了原算法的扫描顺序,降低了算法的复杂程度,并使其更有利于并行优化处理。实验证明,改进后的算法减少了编解码过程中的存储容量和时间消耗,而重建图像的峰值信噪比和人眼视觉效果与原算法相当。

嵌入式小波图像编码算法的研究

分析了嵌入式零树小波编码 (EZW )算法原理和特点。讨论了两个基于EZW算法的改进算法 ,即多级树集合分裂算法 (SPIHT) ,集合分裂嵌入块编码 (SPECK)。最后 ,对这些算法原理进行了比较和讨论 ,说明了嵌入式图像编码的研究方向。

声波测井数据压缩的一种SPIHT改进算法

大量声波测井数据的传输和存储迫切需要有效的压缩编码技术,文中把声波测井数据看成声波图像,利用提升算法构造整数小波变换,同时针对井下数据处理的实时性,提出了一种改进的SPIHT算法,并设计了一种适合井下数据处理的并行实现结构,实际应用表明该方法能够满足高速实时处理的需要。

基于提升小波的SPIHT改进算法

针对多级树集合分裂算法(Set Partitioning In H ierarchical Tree,SPIHT)复杂的特点,采用整数实现的提升格式代替了原来的小波变换,简化了计算过程。对小波系数采用基于块的结构划分,在频域重新建立空间方向树。根据块中相邻系数相关性建立上下文模型,对输出信息进行自适应算术编码,提高了编码效率。实验表明,在相同的比特率条件下。

一种适合电力线信道传输的图像压缩算法

为降低成本,研究了利用电力载波传输图像的可能性。电力线通信信道存在复杂的噪声干扰,有严格带宽限制,要求传输图像具有低码率、高压缩比,并且能够抗干扰的特性。针对低码率图像压缩效果不佳、传输性能低等问题,提出了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)相结合的图像压缩算法。首先利用主成分分析对图像进行特征值提取;其次将已处理图像利用多级树集合分裂算法进行小波编码,最终得到压缩图像。实验结果表明,与经典的多级树集合分裂算法相比,该算法压缩后的图像有较好的主观视觉效果和较高的峰值信噪比,在低码率段优势明显突出;可有效提高图像的传输性能,为基于电力线通信信道传输低码率图像压缩研究提供了一种新的方法。

基于提升小波变换和SPIHT的医学图像编码算法

目的:探讨一种基于提升小波变换和多级树集合分裂算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)的医学图像编码算法。方法:针对传统小波浮点数运算,计算量大的缺点,采用提升格式小波,结合多级树集合分裂算法和算术编码,实现对医学图像的编码。结果:在获得较高压缩比的情况下,能保证医学图像的重建质量,满足医学图像数据的存储和传输的需要。结论:仿真结果表明在相同压缩比的情况下,重建图像的峰值信噪比有明显提高,获得了较好的压缩效果。

9/7提升小波结合SPIHT算法的遥感图像压缩

本文针对传统小波的缺点进行了改进,并提出了采用D9/7提升小波对原始图像进行小波变换,再结合SPIHT算法进行编码的压缩方法。实验仿真结果表明,该算法与传统的压缩算法相比较,在峰值信噪比和重构图像质量上都有较大的提高,更适合于遥感图像压缩。

基于小波的SPIHT雷达图像压缩算法(英文)

雷达在现代航海导航中占据着很重要的地位,在综合船桥系统和船舶交通管理系统里,雷达图像需要通过网络传送给其他导航系统如ECDIS或远程图像监视系统。由于雷达图像数据量非常大,为了保证图像的实时性,通过网络传输雷达图像时,先要对雷达图像进行压缩。雷达天线的扫描速度大约为20 RPM,所以一幅雷达图像的数据压缩、数据传输和数据重建必须在3 s内完成,这对雷达图像的压缩和重建提出了很高的要求。论文采用基于小波变换的SPIHT算法对雷达图像进行压缩.在追求高压缩比率情况下,保证了较低的均方误差和较高的信噪比,最后用C++实现了算法并给出了实验对比数据。

基于终止扫描阈值的遥感图像压缩算法

针对遥感图像的压缩,对SPIHT压缩算法中的扫描阈值进行了研究,引入终止扫描阈值,提出了基于终止扫描阈值的改进算法。实验表明,在同一压缩比情况下,不同遥感图像的终止扫描阈值相同,同时在设定了终止扫描阈值之后,大大地减少扫描编码过程中的数据码流存储空间和算法的编解码时间,而算法重建图像的质量与原算法相当,适合遥感图像的实时压缩。

Contourlet和小波相结合的SPIHT算法

借鉴Contourlet变换和WBCT的思想,采用Contourlet和小波相结合的变换,并根据变换后系数的特殊结构,提出了一种新的空间方向树结构,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码,达到了对图像压缩的目的。实验表明,该算法能更好地恢复图像的纹理和细节信息,并在低比特率下具有较高的峰值信噪比。

基于子带极值阶梯性的SPIHT算法改进方案

多级树集合分裂算法(SPIHT)充分利用了小波分解后相同方向不同尺度子带图像间的相似性,取得了很好的压缩效果,在基于小波的图像编码方案中得到了广泛应用。该文利用子带极值的阶梯性对SPIHT算法进行了改进。理论分析和实验都证明了改进算法在复杂度有所降低的前提下有效地提高了压缩性能。

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。

基于结合小波和脊波的分层图像压缩算法

基于分层思想,结合小波变换和脊波变换各自的优势,提出了一种新型的分层图像编码算法。首先使用一种各向异性扩散平滑方法,原始图像I经过平滑,得到平滑图像R1,然后用原始图像I减去平滑图像R1得到纹理图像R2。对平滑图像R1采用多级树集合分裂算法(Set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)编码;对纹理图像R2进行改进的正交有限脊波变换,然后采用相应改进的SPIHT算法编码。实验结果表明,本算法在同等码率的情况下优于SPIHT算法的压缩性能。对于纹理比较丰富的图像,效果尤为明显。

嵌入式小波编码算法的仿真研究

EZW嵌入式零树小波算法和SPIHT多级树集合分裂算法具有较好的性能,是嵌入式图像编码的代表算法。为了从多方面区分这两种算法的不同,对同一副灰度图像分别应用这两种算法进行了基于MATLAB的仿真,实现了压缩并重构。算例分析表明,SPIHT算法在基于EZW算法基础上并没有重大突破;然后分别基于视觉冗余,峰值信噪比和有效性三方面对比说明了各自的特点;最后就比较结果,应用领域和改进空间三方面进行了总结,得出在不同的背景需求下选取这两种算法的依据。