基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法

为了更好地利用图像多小波域系数的相似性进行编码,提出了一种基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法。在SPIHT改进算法中首先定义了一种新型空间方向树把多小波域中不同子带的相似系数和每个子带中各个子块的相似系数组织在一起,然后根据树的结构改进了算法中分裂排序过程。实验结果表明,SPIHT改进算法与原来的SPIHT算法相比,在相同的压缩比下可以获得更高的峰值信噪比。

基于空间方向小波等级树的图像编码

本文提出了等级树集会分区算法（SPIHT）的一种改进方案，对图像的小波变换域的三个空间方向（水平、垂直和对角）上的系数构成等级树型结构，并对各空间方向等级树单独进行编码，使得在不影响恢复图像质量的情况下，进一步提高压缩比．仿真实验表明了本算法的有效性。

基于多小波的彩色图像分层树集合分裂算法

提出一种基于多小波变换的改进的彩色图像分层树集合分裂(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)算法,将彩色RGB图像转换到YCbCr色彩域,Y通道分配到2倍于Cb,Cr的比特,在各色彩通道间构造新的方向树结构,重组图像多小波分解系数,进行嵌入式多小波彩色图像SPIHT编码.结果表明,该算法具有良好的编码效果,性能优于9/7单小波编码.

一种快速改进型SPIHT算法

在借鉴前人研究成果的基础上,对SPIHT算法进行如下改进:利用人眼视觉特性对小波系数进行加权,更加注重人的主观因素对图像压缩的影响;引入最大值表,系数扫描时只需将最大值表内相应数据同阈值进行比较;多颗空间方向树并行编码,加快算法执行速度.实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,该算法编解码速度加快1倍以上,更易于硬件实现.所得重建图像具有更好的视觉感受,同时峰值信噪比平均高出0.2 dB.

低比特率混合域图像压缩编码算法研究

为了更有效地进行图像压缩,提出了一种新的混合域低比特率图像压缩编码算法。该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据小波系数统计特性,优化处理最低频子带系数;再结合小波分解与方向分解的特点,构造了一种扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩。实验结果表明,该混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是在低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性。

WBCT变换的SPIHT图像压缩算法的改进

传统的基于WBCT变换的SPIHT图像压缩算法没有考虑低频子带与高频子带的关系,只是在高频子带之间寻找方向树的关系,并且需要对变换后的系数进行位置置换,这样必然会影响编码质量和效率.针对以上问题提出了构造虚拟低频的思想,通过构造虚拟低频建立低频子带与高频子带的关系,使方向树结构更高,压缩效果更好;同时又避免了系数位置置换,提高了编码效率.与传统算法和现有的WBCT算法相比,该算法既能有效保护图像细节和纹理,又节省了编解码时间,同时提高了压缩后图像的峰值信噪比(特别是在低比特率下),而且具有通用性.

新一代小波变换图像压缩算法EBCOT

EBCOT作为一种新的图像压缩算法,在性能功能上取得了优于以往的表现。全面深入说明其工作原理,并将其与SPIHT作了比较,最后用实验数据评价了其在压缩性能上的表现。

一种改进的SPIHT图像压缩方法

提出一种对SPIHT编码中D型集合分裂的改进算法,以及一些优化建议。通过引入对O型集合重要性的判断,实现先整体后个体的编码思路;通过预测编码消除集合与子集合间、节点与叶节点间的状态冗余。实验证明,算法提高了在输出码流中重要系数的比率,获得优于SPIHT算法的PSNR。

低码率下任意形状感兴趣区域编码

针对任意形状感兴趣区域(ROI)编码算法在低码率下ROI重建质量差、编码时间长等问题,在优化的集合分裂树算法(SPIHT)基础上提出了一种适用于低码率的任意形状ROI编码方法。利用小波系数之间的空间位置相似性和所用小波滤波器的特征,以极少的码率实现了任意形状ROI掩模的描述,为提高算法效率奠定了基础;利用改进后的空间方向树结构以集合的形式测试ROI区域中更多的节点,提高了SPIHT中分类排序的扫描效率;以小波子带为单位的量化方法通过为每个小波子带选择合适的量化阈值优化了码流的输出,提高了低码率下ROI的重建质量。实验表明,提出的方法支持对多个任意形状ROI的编码;在不到0.04bit/pixel的码率下描述出了整幅图像中任意形状ROI的掩模信息;在码率小于0.5bit/pixel时,ROI的峰值信噪比(PSNR)比基于JPEG2000的多子带位平面平移(MSBShift)方法提高了2～7dB,编码时间缩短了30%以上。该方法具有ROI的重建质量高、编码速度快等特点,适于在低码率下应用。

基于多片C64X的高速实时数据压缩系统

针对星载设备中高速遥感图像实时压缩要求,利用多片TI公司的C64X系列DSP构建了一个高速实时数据压缩系统,实现了一种基于空间方向树的集合块SPIHT算法。通过对集合块打包、错误检测和再同步技术,改进的SPIHT算法与传统算法相比,其抗误码能力大大提高,能够适用于星载传输。在该系统中,采用多片DSP级联的方式,对改进的SPIHT算法分级流水处理,保证了该算法的可行性和实时性,满足了星上高速图像传输的要求。实验结果证明了算法的正确性和系统的实时性。

基于整数小波变换和SPHIT的ROI医学图像压缩

本文主要讨论在整数小波变换和SPHIT(面向空间方向树)算法基础上对医学图像进行压缩的压缩技术,其压缩过程引入感兴趣区域(ROI).使用此算法进行压缩,不仅压缩比大,而且使ROI区域优先背景区域编码,即可获取较高的压缩质量.

基于DCT系数小波重组的图像压缩算法

本文提出一种与小波变换结构近似的嵌入式编码-SADSPIHT.将图像8*8子块进行DCT变换后的系数按照小波变换结构重新组合,运用误差和去除法降低低频段系数的冗余度.之后,运用基于分层树集合分割排序的编码算法对图像进行压缩编码.实验表明,采用SADSPIHT处理的图像,在相同压缩比的情况下,与其他编码方法相比,图像质量得到改善.当码率为1.00bpp时,EZW,MSEDCT,SPIHT,SADSPIHT,峰值信噪比分别为39.55dB,39.75dB,39.97dB,40.17dB.

SPIHT算法的容错性改进

针对SPIHT算法易受噪声影响的缺点,提出了一种能有效增强其容错性能的方案。实验结果表明,通过对空间方向树集合的分块、打包,并结合错误发现和再同步技术,该算法在保持原有编码性能的基础上,有效地防止了误码的扩散,增强了容错性。

基于DCT系数小波重组的图像压缩算法

论文提出一种与小波变换结构近似的嵌入式编码—MSESPIHT。将图像8×8子块进行DCT变换后的系数按照小波变换结构重新组合,运用均值去除法降低低频段系数的冗余度。之后,运用基于分层树集合分割排序的编码算法对图像进行压缩编码。实验表明,采用MSESPIHT处理的图像,在相同压缩比的情况下,图像质量得到改善,当码率为1.00bpp时,EZW、MSEDCT、SPIHT、MSESPIHT、峰值信噪比分别为39.55dB、39.75dB、39.97dB、40.12dB。

基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

提出一种新的基于Contourlet变换的抗几何攻击水印算法。利用图像Contourlet系数在不同分辨率下的父子关系提出"空间方向重要树"(SDST)的概念,进而确定重要系数并嵌入水印信息;利用新的仿归一化方法,通过计算并比较原始图像(水印已嵌入)与接收图像(受到攻击后)的特征量校正图像,达到抵抗几何攻击的目的。结果表明,本文算法对翻转、尺度变换和旋转等攻击具有良好的鲁棒性,并且增加了水印信息的嵌入量,具有较好的不可见性。