一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码方法研究的基础上 ,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点 ,提出了一种改进的零树编码方法 .主要包括 :对最低频子带系数单独编码 ;设立标志矩阵 ;以扫描单元为单位进行主表扫描 ;实验表明这种改进的零树编码方法 ,加快了编码速度 .另外 ,该编码方法也能够产生嵌入式码流 。

一种新的小波零树量化编码方法

利用EZW进行图像数据压缩一般的步骤是 :小波变换 ;零树量化编码 ;熵编码。为了提高压缩比和编码效率 ,本文提出了一种非常有效的编码方案。主要是 :利用零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点 ,将熵编码与零树编码统一进行 ,一次完成 ,熵编码采用变长零游程方法。实验表明 ,图像经该方法编码后压缩比得到了提高。

小波方向子树的分形量化与零树量化相结合

本文通过对标准图像内在相关性的统计分析得出了自然图像具有方向自仿射性的结论,并首次提出了小波方向子树量化的概念。对分别属于水平、垂直和对角方向的尺度压缩因子是相互独立的情况采用小波方向子树量化进行了编/解码分析,同时深入研究了零树小波量化与小波方向子树量化之间的相互关系。实验证明,采用小波方向子树量化与零树量化的混合编码算法可使编码质量有较大的改善。

分块自适应零树量化图像压缩算法研究

讨论了图像经过整数小波分解后的系数分布特性 ,针对现有的小波量化算法的不足之处 ,提出了一种基于整数小波变换的分块自适应零树量化图像压缩算法 ,进行预测编码 .该算法硬件实现简单 ,可并行处理 .计算结果表明 ,该算法优于现有的其他图像小波量化方法 .

一种基于子波变换的改进型零树量化编码算法

该文在图像子波变换的基础上，提出一种改进型零树量化编码算法。该算法保留了原算法的优点，并引入频率优先原则，改进了原算法中存在的不足：当压缩比逐渐增大时，尤其当所处理的图像含高频信息丰富的时候，所恢复图像的低频成份损失较严重，使得重建质量变得很差。实验表明，在相同压缩比条件下，改进算法ＭＳＥ 得到明显减少。尤其对含高频分量丰富的图像，处理效果更为理想。

基于双正交小波变换及零树量化的活动图象编码方案

本文对活动图像编码算法的几个重要环节进行了研究，研究了小波基的选择，零树量化，和小波域块匹配运动估计，给出一种运动图象编码方案。

一种改进的零树编码方法

在对零树编码方法研究的基础上 ,针对零树编码方法没有充分利用HVS特性来有效消除视觉冗余的缺点 ,提出了一种基于小波系数的零树编码方案。其主要包括对最低频子带单独进行无损压缩编码 ,对最高频对角线方向子带舍去不编码 ,对其余各子带根据视觉特点的不同 ,分别分配不同的比特数并按其进行零树量化 ,最后再游程编码。实验表明 ,该方法是一种比较有效的方法。

一种基于小波系数零树的游程编码方法

针对零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点 ,提出了一种非常有效的零游程的编码方案 ,主要包括 :采用变长零游程 ,游程编码与零树编码统一进行 ,一次完成。实验表明 。

基于小波零树的图像编码优化方法

在研究Shapiro零树方法进行图像小波编码的基础上 ,提出了一种基于小波零树的图像编码优化方法。本方法引入了门限调整因子的概念、改变了零树的传统定义 ,并通过定义多级零树根和最高频子带单独编码等措施 ,对Shapiro零树编码方法进行了改进。实验表明 ,该方法不仅可以加快编码速度 ,而且可以获得具有较高压缩比、信噪比和较好视觉效果的恢复图像。

基于小波变换的零树数字摄影图像编码方法

图像数据压缩编码是数字摄影测量领域的关键环节之一。本文介绍了小波零树编码的原理，提出了一种基于正交小波零树的编码方案：首先对图像进行四级小波变换，然后对第四级小波分解的低频分量进行无损压缩，舍去第一级小波分解的对角线方向高频分量，对其余子图先采用零树量化编码，再游程编码。实验表明，该方法是一种比较有效的方法。

一种新的低存储量的图像零树编码算法

SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)是一种简单、高效的小波零树图像编码算法。该文针对 SPIHT算法存储空间需求大 ,不利于硬件实现的缺点 ,引入“误差位数”、“绝对零点”和“绝对零树”的概念 ,提出了一种新的低存储量的图像编码算法 ,并利用 DSP评估板 (EVM)对新算法进行了验证。大量实践证明 ,新算法有效地降低了算法实现所需的存储空间 ,减少了时间消耗 ,易于硬件的实现。而且 ,新算法重建图像的峰值信噪比 (PSNR)指标对比

小波零树图像编码算法在DSP上的实时实现

以数字信号处理器 (DSP)为开发平台 ,实现了一种新的低存储量的图像编码算法。对如何在 DSP上实时实现运算量大、编码过程烦琐的小波零树编码算法进行了有益的尝试。对相关问题进行了深入的探讨 ,例如小波滤波器的选取 ,程序结构的并行优化 ,零树扫描过程的简化以及新算法“误差位数”的取值方案等等。大量实验证明 ,该文的实现结果满足一般视频编码的实时性要求 ,较传统的 JPEG图像编码标准有很大的进步 ,是可行的、高效的

结合近似最优比特分配的改进SPIHT算法

SPIHT算法是一种实用、高效的小波零树图像编码算法。针对SPIHT算法存储空间需求大、运算复杂度较高等缺点,提出了一种改进的快速、低存储SPIHT算法,该算法将小波变换所形成的水平、垂直、对角和低频4个子带分成4个处理单元,对每个处理单元分别进行量化编码,并在各单元之间采取近似最优比特分配以提高量化性能。实验结果表明,改进算法在提高峰值信噪比等性能指标的同时,有效地减少了算法的存储需求及运算时间。

小波变换在气象卫星云图压缩中的应用

该文分析了卫星云图和自然图像在小波系数分布上的特征差异,提出了基于小波变换的气象卫星云图压缩方案。方案选择对卫星云图压缩效果较好的、具有双正交性的Odegard 9/7滤波器组对卫星云图进行五级小波分解和重构;根据卫星云图小波分解系数相似性强、低频分量能量更为集中、分量系数层次衰减性明显的特点,使用改进后的零树编码算法对小波系数进行编码运算;最后,采用高效的自适应算术编码对输出数据流进行了进一步的压缩。该方法对卫星云图的压缩效果要优于经典的嵌入式零树小波编码,在失真允许情况下,对红外云图的最大压缩比可达40:1,水汽云图达60:1,可见光云图达35:1。

小波变换在遥感图象压缩中的应用研究

详细研究了基于小波变换的遥感图象压缩编码技术。针对卫星气象云图及合成孔径雷达图象压缩的不同要求，分别提出了自适应加权量化及快速小波变换的方法。实验结果表明本文提出的方法是解决遥感图象压缩编码的有效途径之一。

用小波变换压缩地震勘探数据

二维和三维地震勘探数据中存在的相邻数据的相关性为数据压缩提供了可能,而远程勘探数据的传输又有对数据进行压缩的要求。本文讨论了用小波变换对勘探数据进行变换域编码的压缩方法及影响压缩质量的因素。对于较大的地震剖面,通过一定的边界处理和分块处理,可以获得较好的压缩效果和处理速度。

基于小波变换的地震勘探数据压缩的工程分析

为满足对地震勘探数据压缩的特殊要求 ,论文研究了直接影响压缩质量的几个因素 :地震数据小波系数的分布情况、小波分解层数及边界处理。从实际处理结果可见 ,根据数据小波系数分布特点及结合零树量化编码对地震数据压缩可以满足限失真提高压缩比的工程要求。实验表明 ,压缩 1/ 10后其能量损失为 0 .2 %左右 ,由差剖面可以看出 ,损失的主要为噪声。小波分解层数与提高压缩比和压缩质量并不成比例关系 ,一般分解 3层即可满足工程要求 ,这样可大大提高压缩速度。对较大的地震剖面 ,通过一定的边界处理采用分块处理办法 ,可既不影响压缩效果、又提高压缩速度。改进后的算法更适于实际应用。