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。

适于感兴趣区域编码的多级树分裂算法研究

结合JPEG2000中最大平移法和基于尺度法对感兴趣区域处理的优点,对多级树分裂算法(SPIHT)进行了改进,实现了一种适合感兴趣区域的图像编码方法。与JPEG2000中最大平移法和基于尺度法相比,该方法在低比特率的情况下,不但可以传输ROI区域的图像,还可以传输部分背景区域图像,并且在ROI区域传输完毕的情况下,不再传输ROI上的0码,节省了码流,进一步提高了编码效率。

基于多级树集合分割编码的心电图压缩算法

将A .Said等人提出的基于小波变换的多级树集合分割算法用于心电数据的压缩。实验结果表明与传统的一些基于小波系数编码的心电压缩算法相比 ,所用的算法具有更好的压缩效果。

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。

小波零树和集合分裂算法在图像压缩中的应用

介绍了小波零编码在图像压缩中的应用 ,在小波零树编码中采用了集合分裂算法。实验证明该算法能有效的传送小波零树系数的排序信息 ,编码比特率控制方便 ,且算法简简。

基于二叉树的改进SPIHT算法

为在保持多级树集合分裂(SPIHT)算法编码速度的同时提高其性能,提出一种基于二叉树的改进SPIHT算法。对D型集合分裂得到的4个系数进行二叉树编码,优先编码L型集合的重要性,并以较高的概率提前判断二叉树根节点的重要性,从而提高编码效率。实验结果表明,该算法的执行速度与SPIHT算法相当,且具有较高的峰值信噪比。

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。

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。

基于小波变换的彩色图像RGB分量同分裂编码算法

针对传统彩色图像编码算法没有充分利用彩色图像RGB色彩分量之间的相关性的缺点,在多级树分裂算法(SPIHT)的基础上提出RGB分量同分裂彩色图像编码算法。此算法充分利用RGB分量的相关性,将RGB分量看作是一个整体,利用SPIHT算法中的LIS链表,对它们同扫描,同分裂。生成的嵌入式码流在任意点中断时,解码出来的都是包含RGB三分量的彩色图像。实验结果表明,在相同压缩比下,此算法解码图像的PSNR一般比JPEG2000的高出0.1～0.7dB。

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。

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。

基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长，图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度，对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好，输出的比特流较少，但是需要对内存中的数据反复的读取，且反复的在链表结构中扫描不重要系数，增加内存的负担及软硬件实现的复杂度，从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法，通过对小波系数排序过程的调整，减少了对内存反复的读取操作，减轻了对内存造成的负担，提高了编码的效率。

基于整数提升小波反变换的改进SPIHT算法研究

目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。该文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于整数提升小波反变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。

基于整数提升小波正变换的改进SPIHT算法研究

本文提出了一种基于整数提升小波正变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复读取的操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。

基于系数块的改进SPIHT算法

介绍基于离散小波变换的分层树集合分割排序(SPIHT)编码算法的图像压缩流程和特点,论述了针对该算法进行改进的方向,分析该算法的优缺点,并针对其缺点提出不影响算法整体结构的改进方法,减少编码冗余,提高编码速度。理论分析和实验结果表明,该算法在低比特率时能提高峰值信噪比,在高比特率时也能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。

基于改进SPIHT的图像无损压缩算法研究

针对应用于图像无损压缩的传统SPIHT算法没有充分利用小波系数低频子带带内的相关性且存在编码冗余的不足之处,提出了基于改进SPIHT的图像无损压缩算法。首先对原始图像进行整数小波变换,然后对小波变换后的低频子带和高频子带分开编码,即对低频子带进行预测编码;对高频子带,当阈值小于等于2时,改变了传统SPIHT算法的编码方式,减少了比特输出。实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,比特率平均降低了0.0653bpp。

基于图像平滑算法的电能质量数据压缩方法

为满足电能质量数据存储与传输的需要,基于图像平滑算法、二维离散小波变换以及图像多级树集合分裂编码算法提出了一种电能质量数据压缩新方法。将一维电能质量数据转换为二维矩阵以挖掘电能质量数据的循环间冗余性;应用数字图像平滑技术对二维变换后所得到的电能质量图像矩阵进行平滑处理以有利于二维小波变换编码;结合二维离散小波变换、图像多级树集合分裂编码以及DEFLATE编码算法对电能质量数据进行压缩。仿真实验结果表明,相对现有的电能质量数据压缩方法,所提出的方案不仅能更有效地压缩电能质量数据(同等压缩比的情况下,信噪比更高),而且还可以根据实际需求通过对压缩码率的控制灵活调节电能质量数据压缩性能。