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．     

基于人眼视觉特性的任意形状ROI编码

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在任意形状感兴趣区域(ROI)编码中的应用．根据SPIHT算法的特性、ROI小波系数提升后的特点及人眼视觉特性,提出基于人眼视觉特性的任意形状ROI编码方法．该方法综合了一般基于尺度的方法和最大平移法的优点：可调节ROI与背景(BG)的相对重要程度;支持任意形状ROI编码．另外,与最大平移法相比,本文方法具有更好的主观视觉效果,理论分析和仿真实验都表明本文方法优于MPEG-4中规定的视频静态纹理视觉对象(VO)编码．     

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。     

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。     

基于两级感兴趣区域的乳腺X影像压缩

随着大规模乳腺普查工作的实施,高效地压缩乳腺X影像已成为迫切需要解决的问题.保证压缩图像绝不影响诊断的前提下,提出了一种基于两级感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的压缩方法,并利用改进GHA算法和线性SPIHT编码算法实现了对乳腺图像的高质量压缩.     

基于交互式选取的感兴趣区域编码程序设计

在交互式选取图像的感兴趣区域(ROI)的基础上,结合JPEG2000中感兴趣编码的一般位移法和分层树集合分割排序(SPIHT)算法的特性,将小波域中的低频和高频系数进行上移位处理,提出了一种新的ROI编码方法.实验结果表明:提升低频所有系数和高频中属于感兴趣区域的系数比提升所有子带中属于感兴趣系数的效果好.     

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     

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...     

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。     

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。     

基于SPIHT算法的感兴趣区域编码的研究

在多级树分裂算法(SPIHT)的基础上,结合JEPG2000中最大平移法和基于尺度法对感兴趣区域处理时的优点,提出了基于SPIHT算法的感兴趣区域图像编码新方法.实验结果证明,该方法在低比特率的情况下,可以传输部分背景区域图像,在RO I区域传输完毕的情况下,不再传输RO I上的0码,节省了码流,进一步提高了编码效率.     

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。     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。     

基于多小波的彩色图像分层树集合分裂算法

提出一种基于多小波变换的改进的彩色图像分层树集合分裂（set partitioning in hierarchical trees, SPIHT）算法,将彩色RGB图像转换到YCbCr色彩域,Y通道分配到2倍于Cb,Cr的比特,在各色彩通道间构造新的方向树结构,重组图像多小波分解系数,进行嵌入式多小波彩色图像SPIHT编码.结果表明,该算法具有良好的编码效果,性能优于9/7单小波编码.     

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.     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

作者结合了分形编码和小波编码的优点,提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为,将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码,剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明,该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应,同时比传统的分形编码相比,大大节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。