一种无链表集合分裂嵌入块图像编码算法

该文在集合分裂嵌入块(SPECK)的基础上,提出了一种改进的无链表集合分裂嵌入块图像编码(SPECK)算法。将二维坐标值采用线性索引技术映射成一维的索引值,设置状态标记来记录集合和像素的重要性状态以代替链表的作用,最后对每个子带采用四叉树集合分裂的方式进行编码。该算法不需要使用链表,避免了非固定存储空间的占用和链表节点的操作。实验表明:该算法与SPECK和SPIHT相比具有更快的执行速度,并且在获得较高编码性能的同时占用的存储空间固定在图像大小的50%。

基于三维集合分裂嵌入式块编码(3D-SPECK)的视频编码器

提出了一种基于三维SPECK(SetPartitionedEmbeddedBlock)编码方法的视频编码器。为了进行三维小波变换,视频序列被组织成帧组(GOP, GroupofFrames), 变换后的小波系数被组织成小波方格(WC, WaveletCube)。通过采用3D SPECK对WC进行有效地编码,从而实现视频序列的有效编码。时域上放弃了运动估计和运动补偿,采用了时间轴上的小波变换,因此该编码器与传统的混合编码模式相比,具有计算量小的优点。实验结果表明,该编码器无论在数值结论还是主观效果上都与无运动补偿的3D SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)相当。

优化截断点的嵌入零块编码算法

提出了一种基于零块的嵌入图像编码算法,称为优化截断点的嵌入零块编码算法,该算法以零块为单位进行集合分割,依靠零块间的独立性保证了算法在内存受限条件下的有效性,同时在各零块的比特分配中采用了优化截断的策略,使得每个零块可以近似最优地选择截断点.实验证明,优化截断点的嵌入零块编码算法是目前内存受限条件下非常有效的图像压缩算法之一.

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。

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.

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。

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。

两种基于对象的嵌入式小波图像编码算法比较分析

为进一步研究现有基于对象的图像压缩技术,介绍两种基于对象的嵌入式小波图像编码算法——基于对象的集合分裂嵌入块(Object-Based SetPartitioned Embedded bloCK,OB-SPECK)编码算法和基于k-d树的二元集合分裂(Binary Set Splitting with k-d trees,BISK)编码算法,并进行比较分析.结果表明两种算法在集合分裂方案、对透明因数的处理方法及算法复杂度上有不同之处.在Matlab中进行的仿真实验表明,在对任意形状对象进行编码时,BISK编码算法在算法性能和图像压缩质量上较OB-SPECK编码算法更优.

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。

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。

汽车电子导航中基于图像渐进编码的SPIHT算法研究

网络图像的渐进传输是基于小波变换静止图像压缩技术的一个典型实例,目前网络流行的传输图像压缩格式有JPEG和GIF格式,但以这种压缩格式传输往往要耗费较长时间才能显示整幅图像,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。多级树集合分裂算法SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)小波编码较好地实现了这一思想,它是嵌入式零树小波编码EZW(Embedded Zerotree Wavelets)的改进算法。对SPIHT编码算法从原理到算法进行了分析和讨论,并指出了嵌入式图像编码的研究方向。

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。

一种基于3维SPECK编码的超光谱图像压缩算法

提出一种针对超光谱图像压缩的基于小波变换的、嵌入式的3维块分割编码算法。通过3维小波变换,将超光谱图像的空间冗余和谱间冗余同时去除。针对变换域内的小波系数,将集合分割嵌入式块SPECK编码算法扩展为3维,构造一种3维SPECK编码算法,对小波系数进行量化编码。实验证明,3维SPECK编码算法具有良好的率失真性能,其压缩效果优于采用SPECK方法对每一波段图像做压缩编码的效果,并具有计算复杂度低和嵌入式的特性。

JPEG2000编码算法中上下文关系的改进

通过研究SPIHT和EBCOT(JPEG2000核心算法)编码算法,分析它们所用的小波系数的不同性质,本文提出了把SPIHT算法用到的小波系数父子关系特性也用在EBCOT编码中的思想,并提出一种上下文关系的改进方法。在JPEG2000框架下对改进算法进行了仿真实验。理论分析和实验结果显示,改进的上下文关系优于JPEG2000中采用的上下文关系。

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。

基于提升方法的SPECK算法的研究

集合分裂嵌入块编码算法(SPECK)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。对SPECK算法的排序过程进行了详细的分析,针对离散小波变换(DWT)在相同压缩比下,SPECK算法重建的图像质量有时比SPIHT算法差的情况,提出基于9-7整数小波变换的改进的SPECK。先对图像整数小波分解,然后通过完善集合分配策略、合理分配比特等处理。实验结果表明,该算法在相同的输出码率情况下不仅得到了更好的恢复效果,而且缩短了编码时间。

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-Contourlet变换的图像压缩算法

利用小波-Contourlet变换对图像分解具有多尺度和多方向性的特点,提出一种结合小波-Contourlet变换和无链表集合分裂嵌入块编码的图像压缩算法。小波-Contourlet通过方向滤波器组把小波分解的高频子带进一步分解为多个方向子带,从而更稀疏地表示图像的边缘和纹理。无链表集合分裂嵌入块算法充分利用系数子带内的相关性,具有复杂度低、编码效率高的优点。实验结果表明,与基于小波变换的SPIHT算法和SPECK算法相比,新算法对纹理丰富的图像有很好的压缩效果和视觉效果。

基于多码率Turbo编码和空时OFDM的鲁棒累进图像传输

设计了一种多码率的Turbo编码器,该编码器在引入很少系统复杂性的前提下,采用了多个生成多项式,大大增加了所能覆盖的码率范围.在此基础上,根据Alamouti的空时分组编码和OFDM技术,提出了一种鲁棒的宽带无线图像传输方案.该方案结合多码率的Turbo编码技术,对SPIHT图像码流采用了非均衡错误保护的联合信源信道编码技术,有效地抵抗了宽带Rayleigh衰落信道中的衰落效应,并能较好地改善重建图像的视觉质量.