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。

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EZW与SPIHT的雷达图像压缩研究

随着技术的发展,雷达图像的大小日益增长,采用传统的图像压缩方案已经无法满足系统要求。因此,研究了基于小波变换的压缩方式——嵌入式零树小波与多级树集合分裂算法。对两者的编码解码过程进行了详细推导与介绍。实验对3幅高分辨率雷达图像进行测试,证实了多级树集合分裂算法性能更优。

基于小波域空间树结构的合成孔径雷达图像压缩

空间树结构SOT(Spatial-OrientationTree)在基于小波的SAR图像压缩中扮演着及其重要的角色,包括EZW(EmbeddedZero-treeWavelet)和SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)的图像压缩编码方法,都利用了SOT中的父子关系。斑点噪声的存在,严重降低了SAR图像的质量和可压缩性。作为研究不同分辨率小波系数的空间相关性的非常有效的数据结构,SOT在斑点噪声去除中并没有得到很好的利用。提出一种新的SAR图像压缩方法,该方法结合基于SOT结构的斑点噪声去除和EZW嵌入式零树编码算法,对机载合成孔径雷达图像压缩实验的结果显示,该方法优于JPEG和标准EZW算法。

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。

无损图像编码中基于SPIHT的一种改进算法

为了尽可能地增加图像无损压缩编码的效率,在嵌入零树小波(EZW)算法和分层树集合分割排序(SPIHT)算法的基础上,增加了一个对A类型直接后继子孙的检测,使得重要父系数的产生依赖于非直接后继节点,并增加一C类型集来对不重要直接子孙集进行单独的分类。当检测到重要集合的数目明显大于不重要集合的数目时,对A,B或C类型的检测就可以省去。实验结果证明,无论是灰度图像或者是彩色图像,改进的算法都比传统的SPIHT算法有明显的优越性。