SPIHT算法及其在基于二维条码的防伪证件中的应用

针对基于PDF417二维条码的防伪证件中的照片压缩问题,将小波变换和SPIHT算法相结合,实现了一种图像压缩方法。该算法首先将证件照片进行小波分解,然后根据人眼视觉特性,把小波分解系数进行SPIHT量化编码,可将证件照片压缩到PDF417条码存储空间限制的1108个字节以内。实验表明本算法具有较好的图像压缩效果和图像重建质量。     

小波图像编码技术SPIHT的改进算法

本文简单介绍了小波变换编码的流程、特点和小波基的选取.并根据灰度图像经小波变换以后系数的分布、统计特性,对现今十分流行的嵌入零树(EZW)、分层树集合分割排序(SPIHT)算术编码方法进行研究.综合分析了该类算法的优缺点,并提出2种不影响算法整体结构的改进意见,对SPIHT编码算法增加了一些初始化操作.实验结果表明,在一定比特率下,改进后的算法在相同码率时将会得到质量更优的恢复图像.     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

一种基于小波的Contourlet变换的边缘保持图像压缩算法

本文针对JPEG2000图像压缩不能有效保护图像边缘的局限,提出了一种基于小波的Contourlet变换和改进的多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法.在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换,它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带,从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理.通过使用边缘检测器SUSAN提取图像的边缘特佂,然后使用基于小波的Contourlet变换对原图像进行域变换,把像素由空间域映射到变换域.最后由改进的SPIHT编码,有效的保持了图像的边缘,实验结果表明解压图像有很好的重建质量.     

低码率下视频图像处理SPIHT算法的改进

介绍了低码率下视频图像传输的编解码算法,重点分析了小波变换与零树编码对视频序列图像传输的影响,并针对SPIHT零树算法在低码率下的特性提出了一个提高运算速度和改善信噪比的方案.仿真结果表明,此改进方法提高了低码率下视频编码的信噪比,且具有较好的实时性.     

基于小波变换的数字图像压缩

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码.给出了小波图像系数统计数据实例.然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的SPIHT编码算法的原理进行了分析.并通过实验对SPIHT算法进行了性能分析及其改进.并给出了实验结果.     

三维小波零块编码算法在超光谱图像压缩中的应用

提出了1种三维集合分裂嵌入式零块编码(3D SPEZBC)的超光谱图像压缩算法。该算法首先采用三维二进小波变换,有效地去除超光谱图像的空间和谱间相关性,然后对于所生成的每个二维子带利用基于集合分裂的方法进行零块编码,最后再采用基于上下文的自适应算术编码来进一步提高编码性能。3D SPEZBC编码算法不但可以提供较好的率失真性能,而且相对于3D EZBC编码算法可以节省大量的存储空间。实验结果表明,3D SPEZBC算法在各比特率下编码性能均明显优于3D SPECK,3D SPIHT和JPEG2000算法。     

基于整型小波变换的SPIHT图象压缩算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPIHT(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPIHT图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPIHT图像编码。研究表明,比传统的小波变换更易于硬件实现。     

SPIHT的超光谱图像无损压缩算法

针对超光谱图像的特性及硬件实现的需要,提出了1种混合编码压缩方案.对超光谱图像序列首先进行谱间DPCM预测,再对残差图像进行(5,3)整数小波变换,最后对小波系数进行SPIHT编码.通过仿真验证该算法实现了无损压缩,压缩比平均可达2.34,优于算术编码,且算法复杂度低,易于硬件实现.     

基于脊波变换和SPIHT算法相结合的图像压缩

脊波对线奇异性图像能够到达最优的逼近,它是比小波能更好的稀疏表示图像的工具.讨论了脊波变换后的系数之间的相关性.结合SPIHT编码算法设计出基于脊波变换的图像压缩算法.实验结果表明,该算法能够有效地提高压缩率,同时能保持较高的峰值信噪比和良好的重建图像视觉效果.     

小波包基多载波系统无线分级图像的传输

研究了一种基于小波包变换的多载波系统无线分级图像传输的新方法．该方法信源采用基于小波变换的SPIHT编码，信道部分采用小波包基多载波调制，并将SPIHT输出码流分成重要性不同的若干层，然后引入一种联合信源信道的自适应子载波、比特和功率的分配算法，实现对不同SPIHT层的不等错误保护，在总发送功率一定并满足各层QoS要求的条件下，使各层的比特速率达到最大．在上述方法中．对重要层加以高级别的信道保护，得到了更好的传输效果．仿真结果表明：在低信噪比下，系统采用上述自适应算法比不采用该算法的峰值信噪比要高出10dB以上；在同等条件下，基于小波包变换的多载波系统的图像传输性能也好于基于傅里叶变换的正交频分复用多载波系统．     

一种基于SPIHT的分层图像压缩方法

提出一种利用SPIHT算法进行图像分层压缩的编码方法,该方法首先利用图像平滑技术将图像分解为平滑部分和轮廓部分,然后以一定的编码率分别对它们进行编码.实验结果表明,合理分配各层的编码率,能够获得视觉效果比单独采用SPIHT编码更好的编码图像.     

基于医学图像ROI形状估计的改进SPIHT算法

为提高医学图像的传输质量和编码效率，提出了一种新的位平面提升方法和基于感兴趣区域（ROI）形状估计的改进分层树集合分割排序（SPIHT）算法．位平面提升时，采用交错提升方法，在不需传输掩模的情况下实现感兴趣区域与背景的相对质量可调；对提升后的位平面，通过传输ROI外接规则形状的几何参数，根据估计的掩模信息超前判定零树，节省图像比特数．实验结果表明，在相同的截断码流下，相比SPIHT算法，改进的算法无论是ROI还是整幅图像都有更好的图像质量，且码率越低效果越明显．     

低位码率移动通信中的低复杂度小波图像编码(英文)

介绍一种新的具有低复杂度的可用于实时传输的图像编码器,它使用了一种基于局域方差分析的边缘保护方法来提高被压缩图像的可视性和可识别性.这样的分析和压缩方法是通过将图像划分为多个块处理来实现的,所开发的能使边界效应最小化的提升小波滤波器组,通过提升系数的量化实现定点运算,并用位移和相加来取代乘法运算以实现运算复杂度的最小化.同时提出一种改进的快速SPIHT算法,通过使用更多的位来对小波系数进行编码和节省传输分类过程所需的位数以提高压缩性能,这种算法在可变的位码率中可减少系数的相关性.实验结果显示,这种编码对于观察到的压缩图像和进行量化的性能测量,均取得良好效果,同时还能为无线传输提供具有信道误差的弹性功能,最后还使用了带有随机误差的仿真传输信道来对这种功能进行评估和比较.     

噪声信道的鲁棒图像编码

在一鲁棒图像编码方案的基础上提出了一种改进方案。通过改变部分比特输出的先后次序，保留它将SPIHT输出比特分类以体现各类信息的重要性及出错敏感性，使用不等保护能力纠错编码，并且利用图像小波系数数据幅度的非均匀分布规律，解码时添加后处理步骤，将小波系数适当减小，得到更高质量的图像。该方案算法简单，在实现鲁棒编码结构的同时提高了压缩效率。失真率分析和实验结果都表明该方案提高了峰值信噪比，从而改进了压缩效率。     

一种改进的任意形状视频对象纹理编码算法

提出了一种改进的基于视频对泉的纹理编码算法．该算法在部分等级树集分割算法的基础上，充分利用视频对象的形状信息，在构建不重要集合列表时，仅仅对对象内部的小波变换系数进行处理，对对象外部的小波变换系数不作处理．通过这种改进，有效地去除了冗余的元素，使得在具有相同压缩比的条件下，该算法恢复图像的质量有了明显提高．仿真实验结果验证了该算法的有效性．     

一种新的嵌入零树小波ECG信号编码算法

要：新的嵌入零树小波ECG信号编码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：这种算法是一种高效的ECG信号编码算法，其压缩速度、信号复原质量等关键性技术指标均明显优于SPIHT算法．     

一种基于SPIHT编码的自恢复脆弱水印算法

文章提出了基于SPIHT编码的图像自恢复脆弱水印算法,它对宿主图像进行SPIHT编码得到恢复水印,由宿主图像第三层小波变换的低频带系数的大小关系产生认证水印。对恢复水印与认证水印进行置乱与纠错编码后嵌入到原灰度图像位平面编码的低两位。通过实验仿真证明该算法能定位图像篡改的位置,且能恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

改进的SPIHT静止图像压缩编码算法

SPIHT算法是压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法。针对原算法没有从最佳率失真的角度出发来选择初始量化门限这一不足之处 ,提出了一种改进的 SPIHT算法。通过理论计算和试验分析 ,得到初始量化门限 T0 和编码失真的关系 ,并导出搜索最优初始量化门限 T0 的简单迭代方法。改进的 SPIHT算法能根据输入图像的特性和给定的编码输出码率自适应地选择最优初始量化门限 T0 。在相同输出码率的条件下 ,改进的 SPIHT算法比原算法峰值信噪比提高最多达 0 .6 d B