基于视觉特性的零树小波图像编码算法的改进

在深入研究尺度小波变换和嵌入式零树小波图像编码(Embeded Zerotree Wavelet-EZW)算法的基础上，探讨了一种改进的零树小波图像编码算法。本文对最低频图像采用差值脉冲预测编码(differential pulse code modulation-DPCM)量化编码，而对高频子图采用基于视觉特性的零树编码。通过实验，该算法既能保持原有零树算法良好的压缩品质，而且也改善了图像的视觉质量。     

基于EZW图像压缩算法改进的可行性研究

在嵌入式零树小波编码(EZW)算法的基础上,为实现快速高质量数字图像压缩性能,探讨消除树间系数节点冗余以进一步实现压缩的可能性,并给出避免多次重复后代子孙系数节点扫描的改进策略.首先,根据EZW算法中全局阈值提取的重要系数在各子带的分布特性,给出一个各子带重要系数的自适应阈值序列.然后,依据归一化能量序列熵值进一步压缩各子带的重要系数,以实现消除小波树的树间冗余.最后,采用小波树逆编码完成对图像数据的编码输出.     

一种基于小波包变换的零树分形图像编码算法

在分析小波包变换、零树编码和分形编码的特点的基础上,通过选择最佳小波包基,对不同子带分别采取零树编码和分形预测编码等措施,提出了一种基于小波包变换的零树分形图像编码算法.实验结果表明:本算法能有效提高峰值信噪比和减少编码时间,提高了压缩效率.     

基于小波变换和对块零树编码压缩方法

提出基于小波零树的对块零树压缩编码方法。该方法既具有小波零树压缩编码高压缩比、宜于实时实现的特点，同时具有编码／解码速度快，易于实时传输等优点，可广泛地应用于各种低码率传输应用中。     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法.该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中,然后依据小波图像的能量聚类特性,采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码.试验结果表明,该算法要优于零树小波图像压缩编码算法.     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法。该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中，然后依据小波图像的能量聚类特性，采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码。试验结果表明，该算法要优于零树小波图像压缩编码算法。     

应用时变小波包零树编码实现心电数据的高效压缩

为减少传统小波零树编码算法中孤立零的出现,以确保编码压缩后信号的熵减,提出了时变小波包零树编码算法,构建了最优小波包基下低冗余映射关系,同时考虑到心电信号自身的时域相关性,将时频域结合考虑,进一步降低了信息熵,最终明显改善了压缩效果.实验结果表明,该方法保留了小波零树编码可以实现累进传输编码的优点,并且取得了更好的压缩性能.     

基于整数平方量化阈值和索引表的小波图像编码算法

一般小波变换，零树编码优点很多，但对于能量集中性较差的整形小波变换就显得力不从心。因此对整形小波变换存在的这一特点结合零树编码的优点提出了一种新算法。第一，根据整形小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小；小波图像能量较一般小波差的特点，提出了利用整数平方作为量化阈值的整数平方算法，充分利用了整型小波变换；第二，提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。     

一种高精度的自适应码率控制图像压缩算法

针对非完全嵌入编码的图像压缩算法难以实现精确的码率控制问题,提出了一种结合码率预测和压缩后率失真优化的高精度自适应码率控制的图像压缩(HTJ2K-RPRD)算法。首先,根据二维离散小波变换高频子带数据的高斯分布特性,计算量化前高频子带数据的信息熵得到最小平均比特数,用最小平均比特数来估计量化编码后高频子带数据的码率预测值;接着,采用与JPEG2000标准压缩质量相当但复杂度比其低的HTJ2K标准进行图像压缩,根据HTJ2K标准中清理通道的编码特点,粗略计算二维离散小波变换低频子带数据在码流中嵌入的平均比特数,用嵌入的平均比特数来估计编码后低频子带数据的码率预测值;然后,统计所有编码后子带数据的码率预测值来估计基础截断位平面;最后,从基础截断位平面编码产生多个编码通道,对产生的编码通道进行率失真优化以实现自适应码率控制的图像压缩。实验结果表明：HTJ2K-RPRD算法在自适应码率控制的情况下可实现带宽受限压缩系统的定码率压缩,且复杂度更低;在不同位深和像素大小的图像上的压缩码率控制精度可达99.997%。     

一种基于小波变换的有序四叉树编码算法

在分析零树(EZW)编码算法的基础上,提出了一种改进算法.即对低频子带进行单独编码,在高频子带内通过定义有序四叉树,以优先传输重要小波系数,对量化的结果作行程编码.理论分析和实验研究表明,该算法的编解时间及图像恢复质量都优于EZW编码算法.     

支持在压缩域提取识别特征的人脸图像压缩方法

目的 提出一种支持在压缩数据中提取识别特征的人脸图像压缩算法。方法 将人脸图像分为特征区、过渡区和背景区．特征区来用反对称双正交小波变换子带编码,过流区和背景区采用不同码率的改进型零树编码和Huffman编码。结果 验证了所提图像压缩算法的有效性。结论 在获得高压缩比的同时．较好地保留了人脸图像的识别特征和主观质量,且能控制编码的比特数。     

基于小波变换和混合神经网络的图像压缩算法

提出了一种将空间方向小波零树编码与混合神经网络相结合，新的多尺度系数矢量量化策略．该算法在对图像进行多级小波变换后，利用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，依据矢量能量和零树矢量的思想进行矢量分类，分别利用主元分析和自组织特征映射神经网络对3个方向的多尺度系数矢量进行基于视觉的加权矢量量化压缩编码．仿真实验结果表明该算法是合理可行的．     

一种改进的12.8kb.s^—1宽带语音压缩技术的实现

给出了一种在１２８ｋｂ．ｓ＾－１码率具有较好听觉质量的宽带语音信号（７ｋＨｚ）压缩编码算法，当抽样频率为１６ｋＨｚ时，输入信号通过小波变换分成高子带烽低子带信号，低子带信号采用了改进进行的码激励性线性预测（ＣＥＬＰ）方案，高于带信号以及自适应增量调制（ＡＤＭ）压缩。     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程，包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述，包括零树及其扫描方法，以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。     

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.     

基于整形小波变换的零树编码算法的改进

针对整形小波变换能量集中性较差的问题,提出了基于整数平方阈值的小波图像压缩算法.该算法用整数平方阚值代替传统零树编码中2的整数幂量化阈值;通过调整码字的表示方式,充分利用游程编码的优点,在提高压缩效率的同时,简化了编码与解码的过程;使零树编码在整形小波变换中得到高效应用.     

基于新的SPIHT算法的ECG信号压缩

文章在SPIHT算法的基础上,通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施,提出了一种新嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法）。算法首先将ECG数据进行离散小波变换;其次,对离散小波变换后的系数进行均匀量化;最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示,该算法压缩比大,信息损失小,能够较好的恢复原有的信号。     

形状自适应的嵌入式小波图像编码算法

为实现任意形状区域编码,提出了一种形状自适应的嵌入式小波图像编码算法.该算法借鉴低存储器的零树编码(LMZC)方法引入系数重要性矩阵和子孙重要性矩阵以减少存储空间的使用,并引入最大幅值变量以避免对后代系数的重复扫描.编码过程中,当树结构的编码开销大于增益时,采用直接位平面编码.实验结果表明,该算法执行速度快、存储器需求低,在相同压缩比情况下,图像重构质量和峰值信噪比(PSNR)均优于LMZC与等级树集分割(SPIHT)算法.利用该算法对任意形状对象进行压缩编码可取得良好的压缩效果.     

一种嵌入式小波零树的图像分割编码算法

针对极低码率下图像的压缩问题,基于嵌入式小波零树编码(EZW)方法的基础上提出了一种改进的新算法。该方法对子带系数先进行四叉树图像分割预处理,随后再对均匀图像块进行EZW编码。这种改进的编码算法使得大量非重要系数集中成图像块表示,可更有效地降低码率。经过实验证明,由此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,与嵌入式小波零树算法相比,峰值信噪比(PSNR)在相同码率的情况下有较大的提高。