一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码的方法研究的基础上,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点,提出了一种改进的零树编码方法,主要包括：对最低频子带系数单独编码;设立标志矩阵;以扫描单元为单位进行主表扫描;实验表明这种改进的零树编码方法,加快了编码速度,另外,该编码方法也能够产生嵌入式码流,支持多码率解码。     

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。该方法对于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。     

基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生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。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

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.     

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。     

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.     

一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码方法研究的基础上 ,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点 ,提出了一种改进的零树编码方法 .主要包括 :对最低频子带系数单独编码 ;设立标志矩阵 ;以扫描单元为单位进行主表扫描 ;实验表明这种改进的零树编码方法 ,加快了编码速度 .另外 ,该编码方法也能够产生嵌入式码流 ,支持多码率解码     

一种基于子波变换的改进型零树量化编码算法

该文在图像子波变换的 基础上，提出一种改进型零树量化编码算法。该算法保留了原算法的优点，并引入频率优先原则，改进了原自救中存在的不足：当压缩比逐渐增大时，尤其当所处理的图像含高频信息丰富的时候，所恢复图像的低频成份损失较严重，使得重建质量变得很差。实验表明，在相同压缩经条件下，改进算法ＭＳＥ得到明显减少。尤其对含高频分量丰富的图像，处理效果更为理想。     

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。     

一种改进的基于小波的自适用图像编码方法

基于零树小波算法提出了一种新的图像编码方法——改进的自适应算术编码．将图像进行零树小波编码后的小波系数符号流采用改进的自适用算术编码方法进行二次编码．实验结果表明该算法编码效率高于传统的嵌入零树小波算法．     

基于离散小波分形的图像压缩编码

应用小波嵌入式零树编码技术 ,并将其与分形编码技术相结合 ,实现了对小尺寸图像 (12 8× 12 8× 8bits)的有效压缩 .在较好的图像主观质量与峰值信噪比的前提下 ,获得了压缩比较高且无分块效应的重建的小尺寸图像 .     

一种使用小波分析的彩色图像压缩法

提出了一种使用小波分析的图像压缩方法——小波变换门限编码方法，并将它应用于彩色图像编码，取得满意的效果，对“ＭｉｓｓＡｍｅｒｉｃａｎ”标准头肩像压缩比达到２１，峰峰信噪比为３９ｄＢ。该方法计算简单，适于硬件实现。     

基于小波的图像压缩处理

在简单介绍小波原理的基础上,通过实例依次介绍低频信息保留压缩法、小波阈值压缩法和小波包全局阈值压缩法。由这三类方法并得出的图像压缩结果,得出各自的优缺点。所有实验均在MATLAB上用编程完成。     

小波图像压缩中滤波器的选择

选择滤波器时，通常考虑正交性、对称性、正则性、支撑集和消失矩阶数等滤波器本身的性质，却很少将他们与图像纹理特征、压缩比等因素综合起来考虑。针对上述问题，对多种常见滤波器，采用相同的自适应量化编码方法进行实验、研究并分析了选择滤波器对一些影响因素，解决了小波图像压缩过程中滤波器的选择问题。     

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.     

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.