基于EZW改进算法的图像压缩

嵌入图像编码算法(EZW)是一种优秀的图像压缩算法,然而该算法没有充分利用小波变换系数的某些特性,将小波系数的最低频子带与其他高频子带统一编码,这无疑会影响其编码效率与质量。针对EZW算法存在的不足,提出了一种改进算法。改进算法通过对低频子带与高频子带分别编码,提高EZW算法效率。实验结果表明,改进算法的图像恢复质量和编码速度均优于传统EZW算法。     

基于小波变换的零树编码改进算法

在讨论小波变换及EZW算法的基础上,分析了EZW算法的不足.通过对低频子带单独编码、在高频子带进行边缘检测、分类编码等措施的研究,提出了一种基于EZW算法的改进算法.实验结果表明:从峰值信噪比及编/解码时间对照,该算法优于EZW算法.     

基于EZW编码的改进算法及实现

对小波变换理论在图像编码中的应用及EZW算法进行了介绍,并针对EZW算法存在的不足,提出了改进措施,如对最低频子带单独进行编码,对高频子带进行边缘检测等.实验结果表明:该算法有效地克服了EZW算法存在的不足,其编解码速度、图像恢复质量等均优于EZW算法.     

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.     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪

提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明:改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪

摘要：文章提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明：改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

基于DSP的嵌入式零树编码算法设计

本文结合TI公司DM642的结构特点及EZW算法原理,提出了运用DSP实现图像压缩系统的设计方案。为了提高算法效率,文中用提升小波算法代替原EZW算法中的传统小波(mallat)变换算法。实验结果表明达到较为满意的效果。     

Zerotree wavelets coding algorithm by preferentially encoding the neighbor of significant coefficients

在EZW算法的基础上提出了一种优先编码重要系数的邻域的零树小波图像压缩算法.因为在较大阈值下重要的小波系数的邻域的系数在当前阈值下重要的概率很高,于是优先扫描这些系数,并且全部进行量化编码,即使这些系数不重要.实验表明,在相同压缩比下,该方法能显著提高主观视觉感受和PSNR.     

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.     

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。     

基于改进的嵌入式零树小波变换的图像压缩算法

经过对嵌入式小波零树编码(EZW)算法的基本理论分析,对原图像EZW算法进行了改进,提出了一种把小波系数向下取整后并将出现频次较多的系数置零的改进方法,从而减少了EZW算法中扫描次数,节省了存贮空间.实验仿真结果表明,此算法一方面提高了编码效率,另一方面重构图像的质量也并无明显下降.     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

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。     

一种基于人眼视觉特性的零树小波编码方法

嵌入式零树小波编码被认为是目前国际上最先进的图像编码方法之一，仍然有不足之处，其中之一是该算法在编“孤立零”码时会造成比特位冗余，因此在分析了零树编码不足的基础上，提出了基于人眼视觉特性的零树小波编码方法。该方法首先对小波系数进行基于人眼视觉特性的标量量化，然后再进行零树编码。实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视觉效果的前提下，进一步提高了压缩比。     

基于EZW的图像编码改进算法

在EZW算法的基础上,采取将低频子带进行无损编码、逆向扫描小波系数和对符号集进行游程编码的策略,有效地利用了小波变换系数的特点,克服了由低频区开始扫描所带来的扫描量过大的问题,减少了扫描工作量,提高了编码速度,也解决了EZW算法中存在的树间冗余问题.     

小波变换与HMT模型的图像插值算法

 为实现图像的超分辨率处理,提出利用HMT模型简洁地表示小波系数的概率结构。小波域HMT模型根据小波系数尺度之间的持续性和指数衰减性,将图像的小波系数建模为隐马尔可夫树模型。该模型考虑了小波系数间的统计相关性,把图像插值问题表述为一个约束优化问题,获得了能够保持原始图像丰富高频信息的高分辨率插值图像。试验结果表明,该算法在一定程度上改善了传统插值算法引起的锯齿效应和平滑效应,插值后的图像在峰值信噪比和视觉效果方面都有明显提高。