基于EZW的高光谱图像压缩技术研究

随着高光谱遥感技术的发展,高光谱成像仪已应用于航天航空方面,与多光谱图像不同,高光谱图像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光谱成像,所获取的图像光谱分辨率非常高。但是,随着波段数的不断增加,光谱成像仪获取的数据量越来越大,要对这些数据进行存储与传输是我们必须面对的问题。随着小波压缩技术的发展,在图像压缩领域有许多人对图像采取EZW压缩并提出各种改进方法,本文将此方法应用于高光谱图像的空间维压缩,对于光谱维的压缩暂不涉及,从高光谱图像的压缩重构结果看,无论从峰值信噪比(PSNR)和光谱曲线比对,还是从人眼主观对原图与重构图的比较,效果都不错。如果先对图像进行光谱维压缩,相信压缩效果会更好。

小波基和图像分解层数对不同类型图像EZW算法的性能的影响

嵌入式零树小波(EZW)编码方法是一种简单而高效的图像编码算法。影响EZW算法性能的因素有很多,本文主要从图像类型、小波基和小波分解层数这3种因素出发通过大量的实验数据对它们对EZW算法性能的影响进行了比较,并通过对实验结果的分析与讨论,获取了相关的一些结论。这些结论将有助于更好地发挥EZW算法的性能,同时对在EZW基础上发展起来的改进算法的使用也具有一定的指导作用。

基于图像先验知识的快速EZW算法研究

文章研究了一种适合在高速DSP上运行的快速零树编码算法。通过分析传统EZW的数据压缩流程以及DSP的处理机制,提出了一种新的压缩编码算法。本算法从大量图像小波变换系数的统计特性中提取先验知识,用以指导压缩编码,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EZW的ROI图像联合压缩加密算法

提出一种基于EZW编码的ROI图像联合压缩加密算法,阐述了上下文修正和判决修正的原理及实现,对所提出算法的安全性进行了评估。对算法进行仿真,结果表明相对于原始图像压缩算法,该算法的重构图像基本具有相同的压缩效率;相较于提升系数的ROI方法,该算法采用小波域图像分割,不需要对ROI形状信息进行编码,并可灵活调整ROI与背景区域(BG)的重构质量;相较于区间分裂算术编码器而言,该算法采用自适应算术编码,可获得更好的安全性;结合比特平面编码技术,使用不同密钥对ROI不同小波分辨力的系数分别加密,实现分辨力选择性加密,以满足不同应用需求。

一种基于改进EZW算法的图像压缩方法

在EZW算法的基础上提出了一种适合大型图像压缩的改进算法,该算法首先将巨型图像分解为若干幅小的图像块,对这些小图像子块进行小波变换后,先用EZW对其进行编码,再用Huffman技术对其进行二次编码。该方法既能够保证利用小波系数之间的层次关系,又能提高图像的压缩率。还提出了一种自适应读写图像的方法,根据图像的大小自动调用不同的读写方式,为大型图像在W eb上实时发布和漫游提供了技术基础。

扩充编码符号的EZW改进算法

为了提高EZW算法的性能,分析发现EZW算法主扫描编码对最高频子带中不重要系数的编码存在冗余,且当重要系数的所有子孙系数都是不重要系数时的编码存在冗余.据此提出了扩充编码符号的EZW改进算法,用最高频子带的坐标作为限制条件来减少不重要系数的编码冗余;通过扩充编码符号和赋予原始EZW算法的4个编码符号新的适用范围的方案来减小第二种编码冗余.实验结果表明,本文算法使峰值信噪比提高0.9～2.3dB,从而证实了本文改进算法的有效性.

EZW算法中小波分解层数及扫描次数对图像压缩性能的影响

嵌入式零树小波编码方法(EZW)是目前公认的效率最高的小波图像编码方法之一.EZW算法中,不同的小波分解层数能够影响小波变换的时频分辨率和小波系数的变化范围,从而影响最终的编码效率;扫描次数的多少直接关系到能被编码的有效小波系数,从而影响最终的编码增益.讨论了EZW算法中小波分解层数和小波系数的扫描次数对图像压缩性能的影响,为基于EZW算法的小波图像压缩中的选择合适的小波分解层数及扫描次数提供了参考.通过仿真实验可以看出,在相同的扫描次数下,随着小波分解层数的增加,压缩比增大,而峰值信噪比随之下降;而在相同小波分解层数下,随着扫描次数的增加,峰值信噪比显著提升,而压缩比明显下降.

一种基于EZW改进算法的图像压缩方法研究

针对原EZW算法未能很好利用图像小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足,提出了对图像小波系数进行信噪分离、阈值化处理以及对低、高频图像信息进行分阈值量化的改进算法,并给出了在保证复原图像质量情况下扫描终止的判别条件,以节省压缩时间,在实时传输中能有效地提高图像压缩效率。仿真实验结果表明,改进算法无论在扫描相同次数下的信噪比,还是相近信噪比下的压缩比都获得了较大改善,为小波变换下的图像压缩方法提供了新的思路。

基于视觉掩蔽特性的EZW算法

文中算法以EZW编码方案为基础 ,能够通过以下两项措施提高工作效率 :( 1)对小波图像的最低频子带系数进行单独DPCM编码 ;( 2 )全面考虑高频子带的分解层次与方向、背景亮度值、像素点所在区域的纹理复杂度等诸多因素 ,并依此确定视觉掩盖特性值 ,进而根据视觉掩盖特性值自适应确定小波图像高频子带系数的扫描优先级 ,以完成嵌入编码 对比实验表明 :文中算法在编解码速度、图像复原质量等方面优于EZW算法。

改进的EZW算法在红外人脸图象压缩中的应用

在嵌入式零树小波(EZW)算法基础上提出了一种改进算法,引入提升方案和整数变换以降低复杂度,在编码前对系数按重要性进行排序并定义新的阈值以提高算法性能.实验结果表明,用该算法可以对红外人脸图象进行高效压缩.

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。

基于EZW的图像编码改进算法

在EZW算法的基础上,采取将低频子带进行无损编码、逆向扫描小波系数和对符号集进行游程编码的策略,有效地利用了小波变换系数的特点,克服了由低频区开始扫描所带来的扫描量过大的问题,减少了扫描工作量,提高了编码速度,也解决了EZW算法中存在的树间冗余问题。

进一步的EZW改进形式

针对EZW算法存在的多种不足,在已有的多种改进形式基础上,综合提出了一种新的高频子带重要系数优先扫描机制和两次子带扫描机制,充分利用同一分辨率高频子带间和同一子带内重要系数的相关性,并对零树进行扩展,对EZW算法作了进一步改进。通过和当前流行的静态图像标准JPEG及JPEG2000比较。结果表明,该算法取得了不错的结果,具有一定的可行性。

基于EZW的ECG压缩算法研究与改进

嵌入零树小波(Embeded Zerotree Wavelet,EZW)作为一种高效的压缩方式,虽然在编码上具有一定的优越性,但是其多层零树结构信息编码会使信号的压缩比有所降低。因此,研究了EZW压缩算法的优化与改进。首先研究了使用提升小波格式处理ECG信号,其中重点研究了小波的消失矩提升规律与提升算法;其次对EZW压缩算法编码方式的改进进行了研究。对ECG分解信息进行特征值检测,然后根据特征信息将ECG的小波系数进行加权计算。通过衡量系数的权重,再进行优化编码,从而达到了改进压缩效益的目标。

整数小波变换和EZW编码在基于ROI图像渐进传输中应用研究

整数小波变换能够克服浮点数小波变换所带来的缺陷,是一种真正意义上的无损可逆小波变换,基于整数小波变换的EZW编码是一种嵌入式编码技术,能够有效地应用于图像的压缩与渐进传输。介绍了整数小波变换和EZW编码的工作原理,然后将它们应用于RO I图像压缩与渐进传输,并给出了实验结果。

基于EZW编码的改进算法及实现

对小波变换理论在图像编码中的应用及EZW算法进行了介绍,并针对EZW算法存在的不足,提出了改进措施,如对最低频子带单独进行编码,对高频子带进行边缘检测等。实验结果表明:该算法有效地克服了EZW算法存在的不足,其编解码速度、图像恢复质量等均优于EZW算法。

用于EZW编码图像中的安全隐写算法

提出一种EZW编码图像中的安全隐写算法,该算法以嵌入前后EZW重构小波系数分布的相对熵作为安全指标,采用熵解码变换的方法,将数据比特映射为具有指定分布的0/1比特,并利用量化嵌入机制实现数据的嵌入.所提算法可实现载体和隐写信号一阶统计特性的保持,因此具有一阶的统计安全性.实现结果同时表明,该算法在容量、感知质量和安全性上具有较好的综合性能.

基于空间方向树的改进EZW图像编码方法的研究与实现

针对基于小波变换的嵌入式零树编码算法 (EZW )局限性 ,文章结合空间方向树结构的分层树集合分割排序编码理论 ,对EZW做了进一步的改进 ,在一定程度上解决了EZW在重复扫描重要图以及存在树间冗余等弊端 。

基于EZW的地震图像小波压缩算法与实现

介绍了地震图像知识、SEG-Y文件格式以及小波变换基础理论,对EZW算法进行了分析和研究,并基于该算法实现了对地震图像的压缩。采用嵌入式小波编码方法能取得较高的压缩比以及较强的抗误码性,地震数据可视化是指将地震数据映射成可观测到的视觉实体,将地震数据在内存中二维化,并映射成图像,这时就可以对图像再次进行压缩。本文体现了地震图像对于油田勘探研究的重要作用,使人们更为深入地了解了图像压缩算法。

一种基于BP神经网络的EZW图像压缩方法

为了在有限的宽带下获得更高的传送速率,图片数据在传送之前必须进行压缩。同现有的小波传输方式相比,嵌入式零树小波编码利用小波多分辨率特性传输。人造神经网络已经应用于许多图像处理问题中,在图片压缩应用方面,处理噪音或不完整的图像数据时,对传统方式而言显示出了它的优越性。