基于多链表树簇结构的嵌入式小波编码算法

针对SPIHT算法存在的不足,提出一种新的基于多链表树簇结构的嵌入式小波编码算法.为了实现对高频带数据的高效组织,该算法定义了一种新的数据结构--树簇结构;为了提高编码后的码流在信道中的抗误码性能,在信源编码中对不同频带、不同方向的高频数据分别建立链表.实验结果表明,与SPIHT算法相比,该算法不仅编码效率高、速度快,而且抗误码性能好.     

一种改进的基于无链表SPIHT的图像压缩算法

 SPIHT算法以其简单高效而著称,但由于LSP、LIP和LIS 3个链表的使用,内存需求量大,且需要动态分配或删除链表节点;另外,排序阶段存在的重复扫描也严重影响了算法的效率和性能,因此算法不易在硬件平台上实习,也不适用于低内存和实时应用场合。本文针对SPIHT算法的不足,提出了一种改进的无链表SPIHT算法。首先,在排序阶段加入对A类集合的分类判断,优化了码流输出,提高了压缩性能;其次,在存储重要信息时,算法以状态标识矩阵代替链表,既节约了内存开销也避免了内存的动态管理,最大输出位数和集合极值矩阵的使用则减少了扫描次数,提高了运行效率。     

一种无链表集合分裂嵌入块图像编码算法

该文在集合分裂嵌入块(SPECK)的基础上,提出了一种改进的无链表集合分裂嵌入块图像编码(SPECK)算法.将二维坐标值采用线性索引技术映射成一维的索引值,设置状态标记来记录集合和像素的重要性状态以代替链表的作用,最后对每个子带采用四又树集合分裂的方式进行 .编码.该算法不需要使用链表,避免了非固定存储空间的占用和链表节点的操作.实验表明:该算法与SPECK和SPIHT相比具有更快的执行速度,并且在获得较高编码性能的同时占用的存储空间固定在图像大小的50%.     

一种改进的零树编码算法

在SPIHT算法的基础上进行改进,提出了一种改进的新算法,该算法修改了分割排序策略、加入了幅值精细编码等措施在一定程度上克服SPIHT图像编码算法的不足,提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图象复原的质量,是一种有效的图象压缩方法。     

一种改进了的AABB算法在3D场景少儿益智系统中的应用

碰撞检测是三维系统中实现系统角色真实感物理运动的主要算法.通过对碰撞检测AABB算法深入研究,针对碰撞检测AABB算法的运算量大、紧密性差的问题,利用BSP树剖分法和相交叉检测算法对其做了改进.并将其应用于3D场景少儿益智系统中,经实验分析,改进的碰撞检测算法能有效地减少了系统运算次数,提高了系统的运行速度.     

移动设备3D图形加速平台的SOC设计与验证

针对移动设备对3D图形的需求,根据软硬件划分的原则,提出了一种基于LEON3 SOC的移动设备3D图形加速实验平台.该平台采用RISC CPU几何软件处理与光栅IP核硬件加速相结合的设计方案,并在LEON3 SOC上进行了3D图形加速算法的功能验证.3D图形加速算法采用基于边界方程扫描转换算法和Zigzag扫描顺序进行快速像素填充,采用Mipmap和双线性滤波的方法进行纹理映射.基于4×4块的处理方法提高了渲染速度,减少了计算复杂度.实验证明,该方案具有良好的性价比和可配置性,硬件资源占用少,算法的渲染质量达到了OpenGL的标准,适用于移动电话、PDA、GPS导航等移动设备.     

使用线性索引技术的嵌入式小波零树编解码算法

提出了使用线性索引技术的快速EZW编解码算法,对线性序系数进行编码扫描,只需使用简洁的系数位置信息,可在一定程度上提高编解码速度,从而实现了类似于无链表SPIHT中使用的线性索引技术.若把线性序的建立放在一批图像的编码之前,则只需建立线性序一次,就可以对多个图像进行编码,从而又可以大大节省编码时间.     

基于3D-CDF(2,2)和3D SPIHT的序列图像压缩编码研究

研究了3D DWT和3D SPIHT算法,用CDF（2,2）双正交小波为帧内小波变换的小波基,考虑到边界延拓效应,时间维小波变换也选用CDF（2,2）双正交小波为时间维小波变换的小波基,实验结果表明算法对于视频序列图像压缩是非常有效的,其压缩效果明显优于基于3D-DCT的压缩编码算法.     

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。     

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.     

多排螺旋CT图像序列的三维小波压缩技术

从多排螺旋CT图像序列"体素"各向同性的特点出发,采用真正三维小波变换和三维空间方向等级树编码(SPIHT)方案,对多排螺旋CT图像序列进行压缩.仿真结果显示该方案在满足诊疗要求图像质量的前提下获得较为理想的压缩比.     

一种适用于医学图像ROI编码的改进SPIHT算法

提出一种适于医学图像感兴趣区域编码交错位平面提升法,实现了ROI和BG相对质量可调,且不需传输掩模信息。对提升后的位平面,提出了基于ROI掩模估计的改进SPIHT算法。实验结果表明,相比SPIHT算法,改进算法具有更高的编码效率。     

基于四叉树分割视频对象的可伸缩编码算法

提出一种利用多级树集合分裂算法(SPIHT:Set Partition In Hierarchical Trees)作为基于四又树分割视频对象(Video object)的编码和解码的核心技术,从而实现了基于对象渐进传输、可伸缩性编码方法。实验结果表明,该算法在相同的比特率下,可以得到比SPIHT更好的主观恢复图像,提高了基于ROI编码的效率。     

基于混合上下文熵模型的点云几何编码算法

针对三维点云存在的大量空域冗余信息，提出一种基于混合上下文熵模型的点云几何编码算法框架.通过多层感知机与Resnet网络分别对基于八叉树结构的点云和基于体素结构的点云特征进行上下文特征提取，并使用选择单元对上下文信息进行裁剪、选择和融合，使网络能够针对当前编码体素建立更加准确的概率模型，从而提高三维点云的压缩效果.同时，针对模型复杂度高的问题提出并行多尺度自回归进行概率估计的方案，大大降低了编解码时间.实验结果表明：点云几何编码算法能够有效降低每个体素所占的比特数并且整个编码过程无损；与G-PCC编码算法相比，压缩后比特率下降了14.27%.     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。     

基于SPIHT的ROI图像压缩编码新算法

ROI编码可以与图像压缩算法结合,解决通讯过程中的带宽瓶颈、存储空间有限等问题,并且可以在低比特率条件下,满足人们时重要图像信息实现高质量恢复的要求.提出了一种基于SPIHT的ROI图像编码的新算法,该算法在无需时感兴趣区域形状信息进行编码的情况下,实现了对感兴趣区域与背景区域重构图像质量的灵活调整.实验结果表明,与现...     

A Compression Algorithm of Hyperspectral Remote Sensing Image Based on 3-D Wavelet-Fractal Coder

In this paper, the 3-D Wavelet-Fractal coder was used to compress the hyperspectral remote sensing image, which is a combination of 3-D improved set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) coding and 3-D fractal coding. Hyperspectral image date cube was first translated by 3-D wavelet and the 3-D fractal compression coding was applied to lowest frequency subband. The remaining coefficients of higher frequency snb-bands were encoding by 3-D improved SPIHT. We used the block set instead of the hierarchical trees to enhance SPIHT's flexibility. The classical eight kinds of affine transformations in 2-D fractal image compression were generalized to nineteen for the 3-D fractal image compression.The new compression method had been tested on MATLAB. The experiment results indicate that we can gain high compression ratios and the information loss is acceptable.     

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 SPIHT算法仅有略微的降低