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(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.     

分块自适应零树量化图像压缩算法研究

讨论了图像经过整数小波分解后的系数分布特性,针对现有的小波量化算法的不足之处,提出了一种基于整数小波变换的分块自适应零树量化图像压缩算法,进行预测编码,该算法硬件实现简单,可并行处理,计算结果表明,该算法优于现有的其他图像小波量化方法。     

一种改进的SPIHT图像压缩方法

提出一种对SPIHT编码中D型集合分裂的改进算法,以及一些优化建议。通过引入对O型集合重要性的判断,实现先整体后个体的编码思路;通过预测编码消除集合与子集合间、节点与叶节点间的状态冗余。实验证明,算法提高了在输出码流中重要系数的比率,获得优于SPIHT算法的PSNR。     

小波SPIHT编码的DSP实现

小波变换编码属于图像压缩中的变换编码方法．它能将原始图像在频域内作多层分解，为压缩编码方法提供理想的变换域．集分割算法(SPIHT)是来源于零树编码的一种更为有效标志位编码方法．本文研究了基于小波分析的SPIHT编码压缩方法及其实时性能，并在TMS320C6701板上进行了实现．实验测得压缩解压时间仅为PC机上的1／8—1／7，运行速度较PC机有了较大提高．     

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...     

小波图像压缩EZW编码算法研究

随着基于多媒体的网络应用的不断发展和视频应用的增加,图像压缩在最近几年引起了广泛的研究兴趣。嵌入式零树小波编码(EZW)不仅具有高的压缩比,还能实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。因此奠定了它在图象编码中的地位。分析了其算法原理,探讨了嵌入式图象编码的研究方向。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

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。     

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于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，充分利用于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。     

基于小波系数结构特征的高倍率图像压缩方法

针对图像小波系数在各子带内显著性分布的聚簇特征,提出了在SPIHT算法的输出环节引入游程编码,对游程编码算法的性能进行分析后,基于算法的最优编码条件,对SPIHT算法中LIS的初始化操作进行了优化,提出了一种改进的多分辨系数扫描方法,使得显著系数在LISLIP中的一维分布更趋集中,从而使游程编码获得了更高的压缩效率．实验结果表明,与SPIHT相比,在几乎不影响压缩时间的同时,在高倍率压缩应用中提高了图像的重建质量近1dB．     

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.     

基于整型零树小波变换的编码研究与应用

结合嵌入式零树小波(EZW)系数的统计特性,提出了整型零树小波变换算法,该算法通过计算小波变换的整数可逆矩阵分解,得到可以整数实现的可逆矩阵变换;再利用得到的分解矩阵依次对图像样本进行变换;最终将变换得到的系数用EZW进行编码,实验结果表明,整型零树小波在低比特率下明显优于其他压缩编码,使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构,在编解码过程中,可根据需要随时停止编解码过程,得到不同精度和不同码率的恢复图像,适合并行实时处理。     

基于小波变换与SPIHT算法的静止图像压缩

介绍了SPIHT算法,论述了基于SPIHT算法的静止图像压缩实现过程,并用MATLAB进行了仿真。     

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.     

一种图像渐进传输的快速编码算法

针对数字图像渐进传输过程中集合分裂嵌入块（SPECK）编码算法需要动态分配存储资源、占用存储资源多完成小波系数编码与解码的耗时长等问题,提出了一种无系数表的SPECK编码改进算法.该算法无需动态建立传统SPECK算法中的重要系数列表与非重要系数列表,利用图像小波系数与阈值的比较和细化过程完成图像的编码.仿真结果表明,所提出的SPECK编码算法在牺牲一定峰值信噪比的条件下减小SPECK算法的编码复杂度,显著减少SPECK算法编码与解码算法的执行时间.     

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.