基于分块变换-融合滤波的改进EZW算法

针对EZW算法变换和编码不能同时进行,因而不能实现完整意义上的子图像编码,以及该算法在全图像的小波变换未完成前,算法不能被执行,从而带来算法复杂度较高等问题,通过对EZW算法的深入分析,从算法的变换阶段入手,提出一种基于分块变换-融合滤波的改进EZW算法。实验结果证明,该改进算法在保持EZW算法主要优点的同时,能较好地实现完整意义上的子图像编码,同时可以大幅度降低计算复杂度。

DPCM与EZW混合编码在医学图像中的应用研究

现代医疗成像设备产生了大量高价值的医学图像,如何对信息进行有效的存储、查询以及网络传输是一个亟待解决的问题。利用整数小波变换和零树编码算法对医学图像进行了压缩研究,在对嵌入零树小波编码(Embedded Zero-tree Wavelet,EZW)算法研究的基础上提出一种基于小波系数的嵌人零树小波编码算法。其主要包括:对小波图像的低频子带(LL)进行单独DPCM编码;对高频子带改变扫描方式以获得最佳编码排序,最后用游程编码(RLE)实现输出。实验结果表明,该方法是一种比较有效的编码方法。

基于EZW算法的地震数据压缩

地震数据压缩是解决海量地震数据传输及存储的一项关键技术。针对地震数据的特点,选用基于小波变换的适用的地震信号压缩方法,实现了对地震信号的有效压缩。该方法主要包括:对地震信号进行二维小波变换;利用系数之间的相关性对变换后的系数采用嵌入式小波零树编码(EZW)方法重新组织;采用自适应算术编码对量化后的系数进行无损熵编码。试验结果表明,对叠前地震数据压缩4倍时,信噪比可达50dB以上,而选用适用小波基对叠后地震数据压缩16倍时,信噪比仍可达30dB以上。

结合视觉加权的一种改进的EZW图像压缩算法

就静止图像数据压缩编码方法进行了研究,在传统零树编码算法的基础上,提出了改进的基于小波零树编码并结合视觉加权的图像压缩算法。该改进算法充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性,取得了良好的压缩效果和视觉效果,并通过实验证明了算法的有效性。

空管系统中运用EZW图像编码算法的优化策略

为了在空管系统中高效率传输景象数据,在嵌入式零树小波图像编码算法(EZW)的基础上进行了按步骤的整体优化,对低频子带进行无损编码,对同一级的不同子带根据人眼视觉特性进行加权合并,用Huffman编码对符号流进行二次编码,实验结果表明,该方法要优于传统的EZW算法。

一种基于人眼视觉特性的图像EZW算法

在对嵌入零树小波编码(Embedded Zero-tree Wavelets Encoding.EZW)算法研究的基础上,利用人眼的视觉特性(Human visual system.HVS),提出一种基于小波系数的嵌入零树小波编码算法,其主要包括:对小波图像的低频子带(LL)进行单独 DPCM 编码;抛弃最高频对角方向子带(HH_(?)).不进行编码;根据人眼的视觉特性,对各子带分配不同的比特数进行零树量化,最后用游程编码实现输出。实验结果表明,此方法是一种比较有效的编码方法。

基于S+P变换和EZW编码的图像压缩算法

嵌入式零树小波是根据标准小波变换的空间多分辨率特征将重要节点与零树根进行编码来完成图像压缩的编码算法,但标准小波变换对图像的边缘、轮廓以及纹理等特征信息的表达不具有稀疏性,不能够较好地表达图像的细节信息。针对标准小波变换的缺陷,新算法根据S+P变换能够实现整数到整数的变换,将EZW和S+P变换结合起来,提出了一种基于S+P变换改进的EZW编码算法,即使用S+P变换替换标准小波变换,完成图像的低损耗压缩。实验结果表明:相对于经典的EZW编码算法,基于S+P变换改进的EZW编码算法在压缩比、编码效率以及峰值信噪比等性能方面都具有较大的改善。

基于小波与嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩方法

为了提高高分辨率锈蚀图像的传输效率和处理速度,设计了一种基于小波和嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩方法.首先,将原始锈蚀图像的RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间,并对Y、Cb、Cr三通道分量进行小波分解,得到对应的小波系数;其次,结合对比敏感度函数对不同子带的小波系数进行加权处理,利用嵌入式零树算法对小波系数进行量化和编码得到码流;最后,对码流依次进行解码、反量化和逆变换,得到Y、Cb、Cr颜色空间的重构图像,并将其还原至RGB颜色空间,得到压缩后的图像.实验结果表明,本文算法与传统压缩算法相比,能有效降低图像的储存空间,减少细节丢失,保证了压缩后的图像质量,在压缩比和图像质量上都有较大提高,更适用于工业领域锈蚀图像的压缩.

改进的静态图像零树编码算法

Ｓｈａｐｉｒｏ 的 Ｅ Ｚ Ｗ 静态图像压缩算法，由于充分利用了小波变换图像的良好性质，引起了图像数据压缩领域的广泛注意． Ｅ Ｚ Ｗ 算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一．通过分析与实验，发现该算法也存在一些不足．对此该文提出了一种改进的零树编码算法，在一定程度上克服了这些不足．该算法编码流包括三部分：（１）最低频子带图像的编码流．最低频的子带图像包含了原始图像的绝大部分能量，其系数的绝对值比其它子图的系数要大几个数量级．由于该子图占的总数据量并不大，但对恢复图像的质量影响很大，因此将最低频子图单独编码，并且编码算法尽量无损或少损．（２）零块修剪图．与 Ｅ Ｚ Ｗ 方法相反，扫瞄顺序由下到上，也就是由“孩子”的数值来预测“父辈”的数值．其主要思想是由大块开始扫瞄，逐步上推，可以减少扫瞄次数，特别是对解码算法，效果明显．（３）剩余系数的量化数据编码流．采取适当的量化步长，实行一致标量量化．与 Ｓｈａｐｉｒｏ 的 Ｅ Ｚ Ｗ 算法比较，该算法在一定程度上能提高峰值信噪比（ Ｐ Ｓ Ｎ Ｒ）且可以减少计算量．

二维表示的电能质量故障数据压缩

为处理大量的电能质量监测数据,应用图像压缩中的嵌入式零树小波(EZW)算法,压缩二维表示的电能质量故障数据.故障数据按整周期倍数进行截断和重组,一维电能质量故障数据变换为二维;二维小波多分辨率分析分解此二维数据得到小波系数;应用嵌入式零树小波编码完成压缩.数据的二维表示使嵌入式零树小波编码得以直接应用,无需改变算法来适应原一维数据.仿真实验表明,此方法具有压缩率高、速度快和特征不变的特点.压缩时采用7级量化,既节省了67.5%的数据存储空间,又不影响故障数据的特征.

基于快速提升小波变换的图像压缩

提出了一种基于快速提升小波变换的图像压缩方法,并对EZW编码进行了改进。首先对图像作快速提升小波变换,然后根据小波系数的分布特点进行改进的EZW编码,试验结果表明,该方法在保证恢复图像质量良好的情况下可获得较高压缩比和压缩速率。

基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用

小波提升格式是一种新的双正交小波构造方法,能够有效地减少小波变换的运行时间。嵌入式零树小波(EZW)编码算法利用小波变换后的数据分布特性,能够实现图像的渐进传输,是最有效的小波编码方法之一。由于EZW算法对低频数据和高频数据采用同样的方法进行编码,使得在压缩率较高的情况下低频数据损失较大,因而降低了复原图像的质量。EZW算法同时还不同程度地存在着空间和时间复杂度过高的问题。针对这两个问题,进行了3个方面的改进:首先,将低频数据调整到[0,255]之间后直接存储;其次,通过设置标记矩阵记录编码位置,以此取代主表和副表,并对每一个重要系数同时进行主扫描和副扫描;最后,对高频数据,将副扫描中重要系数的精度提高一个比特。将整数提升格式的小波变换算法和改进EZW编码相结合,并应用于一个实际的机械臂远程控制系统中,结果显示,新算法的实验结果与原系统中基于DCT图像压缩方法的结果相比,前者在恢复图像质量和运行时间上都显示出优越性。

整数小波的有损与无损图像压缩

提出了基于整数小波变换的有损与无损图像编码方案。有损编码采用无链表的SPIHT零树编码算法,它不同于SPIHT和LZC算法的零树分割策略和状态比特表结构。该算法所需的存储空间小,有损压缩性能高,易于硬件的实现。无损编码根据不同子带小波系数的分布特性,采用带间预测编码,不同方向的子带采用不同的预测方式,预测误差采用霍夫曼编码。测试结果证明,基于整数小波的无链表有损压缩方案不仅优于LZC,接近于SPIHT,而且易于硬件的实现。

基于人眼视觉特性的嵌入式小波零树编码改进

在分析了嵌入式小波零树编码算法(EZW)的基本理论基础上,提出了一种以8个标志位代替原EZW算法中4个标志位的改进算法。改进算法中,重新定义零树的结构,降低了编、解码复杂度节省了存储的空间,且有利于提高压缩比;重新分类重要系数一方面增加了图像边缘信息编码,另一方面极大的减少了零树根的数量,提高了压缩比。仿真结果表明,改进算法重构图像质量及主观视觉效果明显好于原算法。

一种新的图像压缩编码算法研究

该文算法以整数小波变换和EZW算法为基础,在多种EZW算法改进形式的基础上,综合并提出了一种新的高频子带重要系数优先扫描机制,充分利用了同一分辨率高频子带间和同一子带内重要系数的相关性,通过与当前流行的静态图像标准JPEG及JPEG2000比较,结果表明,此算法取得了较好的编码效果,具有一定的可行性。

一种基于小波变换的数字水印算法

为了解决数字媒体的版权保护问题,提出了一种基于小波变换的鲁棒水印算法.借鉴嵌入式零树小波编码的基本思想,结合小波零树结构来选择水印的嵌入位置,并计算其嵌入强度.研究结果表明:本算法具有较强的鲁棒性和透明性,可以抵抗各类常见的攻击,尤其对于JPEG有损压缩和锐化处理表现出了较强的鲁棒性.该成果对数字媒体的认证工作具有一定的参考价值.

基于整型零树小波变换的编码研究与应用

结合嵌入式零树小波 (EZW )系数的统计特性 ,提出了整型零树小波变换算法 .该算法通过计算小波变换的整数可逆矩阵分解 ,得到可以整数实现的可逆矩阵变换 ;再利用得到的分解矩阵依次对图像样本进行变换 ;最终将变换得到的系数用EZW进行编码 .实验结果表明 ,整型零树小波在低比特率下明显优于其他压缩编码 ,使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构 ,在编解码过程中 ,可根据需要随时停止编解码过程 ,得到不同精度和不同码率的恢复图像 ,适合并行实时处理 .

静止图像的感兴趣区域压缩算法

文中提出了一种静止图像的感兴趣区域压缩算法。该方法以著名的EZW算法为基础,对感兴趣区域的图像进行高质量编码,而对背景图像进行粗糙编码。该方法对于那些对感兴趣区域的图像编码质量要求较高,而对背景图像则要求较低的应用场合非常有效。经实验证明,本文方法既能够保证感兴趣区域的高质量图像压缩,又节省了大量的存储空间。

基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

针对指纹图像中频分量丰富,高频和低频分量相对较少的特点,利用小波包分析提出了一种指纹图像分级压缩算法。将小波包变换后的指纹图像按能量多少进行分级,对包含能量较多的中频子图像,采用无损差分脉冲编码调制(DPCM),对包含能量较少的低频和高频子图像,采用嵌入式零数编码(EZW)算法;并将压缩图像码流与特征点信息相结合进行图像重建。仿真实验表明,该算法在保证重建质量的前提下,比传统的小波零树编码算法压缩比平均提高了约1.832,信噪比平均提高了约4.07,平均运算时间减少了约26%。

抗误码的小波图像编码

提出了一种改进的SPIHT算法,可以把错误的影响控制在局部范围内,极大地提高了小波压缩图像传输的抗误码性能。实验证明该算法是有效并且可行的。