改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法

基于中频和高频子带小波系数中的不重要数的相关性,对SPIHT算法提出一些改进.在改进SPIHT算法中,利用一个组合函数来减少相应位置中频子带的不重要小波系数的冗余.构造集合d来减少高频子带带间的冗余.实验结果表明,改进SPIHT算法相对于改进前SPIHT算法有理想的压缩效果,峰值信噪比和人眼视觉效果都有所提高.

一种改进的SPIHT图像编码算法

在研究图像小波分解系数特点和SPIHT算法的基础上,提出了一种改进的SPIHT图像编码压缩算法.针对SPIHT算法没有利用同一子带相邻重要系数的相似性及在阈值为4、2、1这三层的大编码量,提出了在这三层编码用邻域内重要系数的绝对值均值代替各重要系数的绝对值来进行编解码;并且加深对大系数的重视程度,在前几个阈值时,对首次发现的重要系数进行三位二进制位的精细化.实验表明,在中、高压缩比情况下,本算法的重构图像峰值信噪比(PSNR)要优于原算法,并且视觉质量更好.

一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码

从研究分形图像编码和零树编码各自的优劣点以及它们之间的结合点出发,寻找了一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码,目的在于充分利用景物特征和人眼的视觉特性,提高分形变换和零树在图像编码领域内的协同能力。该方法利用SPIHT算法位平面编码的渐进特性,用基于灰度模型的统计特征分类方法将分形和SPIHT相结合,得到更符合人眼视觉特性的编码方案。实验结果表明,该方法能进行较好的图像块分类,并取得较高的压缩比,而且在人眼视觉允许的范围内且同时又要求高压缩比的情况下具有优势。

一种基于像素域的改进的SPIHT算法

分层树的集分割算法是一种简单、有效的嵌入式零树编码算法。在算法的基础上提出了一种基于空域的改进方法。首先将图像的偶数裂像素减去相邻两奇数列的均值,形成分裂图像。然后将分裂图像的奇数列提取出来作为主图像,将偶数列提取出来作为幅图像。最后将主幅图像以合适的权值分别进行压缩。解码时,将主幅图像分别解码,再恢复分裂图像,最后再恢复原图像。对标准图像进行测试时,并把结果与原算法进行比较。实验表明,在相同的比特率条件下,重构图像的峰值信噪比远高于原算法。

一种改进的无表SPIHT算法

SP IHT算法是一种基于小波变换,压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法,传统的SP IHT算法主要基于软件实现。本文提出一种改进的更易于硬件实现的无列表SP IHT算法:采用状态标示符取代动态链表操作来记录集合分割信息,进而把整个编码过程都简化为简单的逻辑运算。基于本算法设计出了SP IHT编码器FPGA的有效实现。实验表明,该算法易于实现、节约资源、效率高、运算速度快,为硬件实现高速图像压缩编码提供了一种新的有效的方法。

对图像压缩中的SPIHT与SPECK算法的研究

在众多的图像压缩算法中,SPIHT和SPECK具有较好的性能,文中对这两种算法进行了深入地研究.首先介绍了小波变换后系数的分布特点,然后从算法思想、集合定义、分裂过程、排序过程、量化以及编码后的码流等方面分别介绍了SPIHT(多级树集合分裂)和SPECK(集合分裂嵌入块)算法,最后总结了他们的异同之处.

对图像压缩中的SPIHT与SPECK算法的研究

在众多的图像压缩算法中,SPIHT和SPECK具有较好的性能,文中对这两种算法进行了深入地研究.首先介绍了小波变换后系数的分布特点,然后从算法思想、集合定义、分裂过程、排序过程、量化以及编码后的码流等方面分别介绍了SPIHT(Set Partitioning in H ierarchical Trees多级树集合分裂)和SPECK(Set Partitioning Embedded B lock Coder集合分裂嵌入块)算法,最后总结了他们的异同之处.

基于内嵌块优化等级树(EBOHT)算法的图像编码

该文提出一种图像编码的新算法（EBOHT）,该算法先将图像进行小波变换,然后按空间位置对应关系将小波系数分成若干块,每一块数据采用一种新等级树编码,比传统的SPITH方法增加了预测过程,进一步利用了相邻小波系树的相关性.块间进行基于率失真曲线的优化方法,使每一块图像有合理的比特分配.同时由于数据是分块编码的,因此该算法较SPITH有更好的容错能力,且易于实现感兴趣区（ROI）编码.

图像压缩的小波系数模型

通过对 3种经典的小波系数模型 (EZW模型 ,SPIHT模型 ,EBCOT模型 )进行仿真实验 ,表明SPIHT的压缩性能优于EZW(平均高 0 .6dB) ,而EBCOT的压缩性能又优于SPIHT(平均高 0 .5dB) ,再通过对 3种模型的分析 ,明确了 3种模型性能差异的根源在于对子带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性的不同利用。最后 ,综合上述 3种模型的优点 ,充分利用子带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性 ,提出了一种新型小波系数模型。实验表明该模型在压缩比方面优于上述 3种模型。

基于人眼视觉特性的快速图像编码算法

提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).

基于内嵌小波变换的遥感图像编码

本文针对遥感图像的数据特点 ,提出了结合双正交小波变换和改进SPIHT算法的内嵌小波编码方案 .实验结果表明 ,本文的方法能够在几乎不降低恢复图像质量的前提下降低了计算复杂度 ,提高了编码速度 ,有利于实时编码 .

一种新的嵌入零树小波图像编码算法

本文提出了一种新的嵌入零树小波图像编码算法。该算法能够通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施进一步提高SPIHT算法的工作效率。实验结果表明:本文算法是一种高效的图像编码算法,其压缩速度、图像复原质量等关键性技术指标均明显优于SPIHT算法。

一种新的低内存零树小波图像编码算法

1 引言小波(Wavelet)变换是20世纪80年代中期出现的新时频域信号分析工具。自1989年S.Mallat首次将小波变换引入图像处理以来,小波变换以其优异的时频局部能力及良好的去相关能力在图像压缩编码领域得到了广泛应用,并取得了良好的效果。其中,由A.Said和W.A.Pearlman提出的SPIHT编码算法被认为是目前国际上最先进的方法之一,该算法以零树集合及其分割排序为基础,不仅结构简单、无需任何训练、支持多码率,而且具有较高的信噪比和较好的图像复原质量,总体性能优于J.M.Shapiro提出的EZW算法。然而,理论分析和实验结果表明,该算法也存在因计算复杂而导致编码速度慢、内存需求量大而导致难于硬件实现等弱点。

基于整数小波变换的静态图像压缩编码技术

目前多媒体和Internet技术的迅猛发展导致了人们对图像编码有了越来越高的要求。由于小波变换所具有的一些特性非常符合图像处理的要求,使得小波变换图像编码得到了广泛关注。本文结合小波变换的特点,对几种经典的小波图像编码算法进行了讨论,并对静止图像编码的研究方向进行了展望。

基于小波变换的遥感图像编码

针对遥感图像的数据特点 ,提出了结合双正交变换和SPIHT算法的遥感图像小波零树编码方案。实验证明 ,对于给定的遥感图像可以获得比较满意的重构图像质量。

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