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。

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程,包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述,包括零树及其扫描方法,以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。

嵌入式图像压缩编码的研究

嵌入式零树小波编码(EZW)是基于小波变换的图像压缩编码方法,具有良好的局部特性和空间-频率特性,但正交变换用统一的方法分解高低频,没有充分利用高频的细节信息,而且用同样的方法扫描高频3个方向(水平、竖直、对角线)分量,不能完全利用小波变换后系数的特点。针对此,提出一种改进的EZW算法,即对原始图像采用固定格式的小波包分解,并给出一种新的小波零树结构;在对分解后的系数进行扫描时,充分利用高频信息的方向性特点,其水平分量采用水平扫描、竖直分量采用竖直扫描、对角线采用Z扫描,整体结构依然使用原始EZW的扫描顺序。通过仿真实验对比发现,提出的改进EZW算法比原始的EZW算法,无论在客观数据还是主观视觉上,都有一定的改善,从而验证了该改进算法的有效性。

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。

一种改进的嵌入式零树小波编码在医学图像压缩中应用研究

现代医学成像技术产生了大量的医学数字图像,而这些图像的存储和传输却存在很大问题。为此提出了一种面向任务的医学图像压缩算法,该方法对感兴趣区采用无损压缩,而对其他部分则采用有损压缩。在分析面向任务的医学图像压缩编码算法的基础上,采用一种改进的嵌入式零树小波编码来提高此压缩算法中无损压缩的压缩比,实践证明,该压缩方法在压缩比上达到了较好的特性。

一种改进的嵌入式小波图像编码算法

在研究Shapiro提出的嵌入式零树小波编码EZW算法理论的基础之上,针对其效率的不足,本文提出了一种新的嵌入式小波图像编码算法:将子带进行划分,每次扫描只针对重要子带进行,从而避免大量重复扫描,大大减少要扫描和编码的零树的数量。另外,舍弃了增益很小但代价很大的副表重排序。实验证明,该算法简单,节省码流,加速编解码过程,提高了算法的效率而没有损失编码的精度。此外,对近年来出现的一些改进算法进行了分析和研究,并与本文算法作了一定比较。

一种实现图像感兴趣区域嵌入式编码的改进算法

对图像感兴趣区域ROI(Region of Interest)的支持是新一代静止图像压缩标准JPEG2000的一项重要功能。文章利用嵌入式编码理论,针对零树小波编码EZW(Embed-ded Zerotree Wavelet Coding)算法的效率不足提出了一种改进方法。通过基于对EZW方法的适当改进并用于ROI编码,实现了图像感兴趣区域的高品质重建,进一步降低了编、解码复杂度和存储的空间,并提高了编码的效率。

嵌入式零树小波编码及其改进算法

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求具有高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。嵌入式零树小波编码较好地实现了这一思想,因此奠定了它在图像编码中的地位。介绍了一种基于EZW(嵌入式零树小波)的算法,对EZW零树结构和流程进行改进而得到一种新的压缩编码方法,新算法较原EZW算法在图像的压缩质量和编码效率上都有所提高。

基于改进的嵌入式零树小波变换的图像压缩算法

经过对嵌入式小波零树编码(EZW)算法的基本理论分析,对原图像EZW算法进行了改进,提出了一种把小波系数向下取整后并将出现频次较多的系数置零的改进方法,从而减少了EZW算法中扫描次数,节省了存贮空间。实验仿真结果表明,此算法一方面提高了编码效率,另一方面重构图像的质量也并无明显下降。

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。

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。

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上,提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号,然后根据各符号出现的概率,按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明,这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。

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。

一种基于高频子带的有序四叉树图像编码算法

在分析小波变换后系数特点和零树编码算法的基础上,提出了一种新的算法。主要思想是:设立位置矩阵记录子带的位置信息,对高频子带内小波系数进行扫描排序形成有序四叉树,对输出的符号串采取行程编码。理论分析和实验结果表明:该算法能加快编码速度,提高了图像压缩的质量。

抗误码的小波图像编码

提出了一种改进的SPIHT算法,可以把错误的影响控制在局部范围内,极大地提高了小波压缩图像传输的抗误码性能。实验证明该算法是有效并且可行的。

基于提升小波的数字图像压缩编码

小波分析是对短时Fourier分析的重要补充和改善,它发展了短时Fourier变换的局部化思想,在时域——频域内具有良好的局部分析特性。文章介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解、压缩编码过程。实验证明,小波变换在图像压缩中的应用可以有效提高压缩效率和重构后图像的质量。

采用快速小波变换的远程监控图像编码研究

随着远程图像监控技术应用范围的扩大,对图像编码的要求也越来越高。基于二维快速小波变换理论,通过对嵌入式零树小波编码(EZW)和基于层树的集合分割算法(SPIHT)在图像压缩编码中的研究和仿真计算,SPIHT算法在图像的压缩质量和编码效率上均有提高。

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

嵌入式零树小波(EZW)是一种非常有效的基于离散小波变换的图像编码算法,可以实现渐进编解码,具有较好的图像恢复质量。在研究嵌入式零树小波编码算法及原理的基础上,针对其对系数重复扫描而带来的计算量与编码比特数的增加,以及扫描过程中出现的大量零数根而导致的算法复杂度增加等不足,提出一种将改进的EZW算法与霍夫曼编码方法相结合的图像压缩编码方法。首先通过扩充编码符号改变扫描方式,来实现零树结构的快速判断,避免连续出现零数根。然后将改进的算法与霍夫曼编码联合编码来代替算术编码方法使其更简单。最后,在Matlab中模拟仿真,将改进算法与原算法进行比较分析。实验结果表明,与独立的EZW算法相比,改进算法不仅增加了编码效率,同时也提高了峰值信噪比(PSNR),证明了改进算法的有效可行性。

小波图像编码研究与应用的新进展

首先回顾了现代小波编码的发展历程,以嵌入式零树小波编码(EZW)算法和分层树中的集分割(SPIHT)编码算法为例,对其基础理论和基本思路进行了深入阐述,介绍了该领域的一些新的应用和研究成果,并分析指出了小波图像编码算法进一步改进的研究方向。