零树框架下整数小波图像编码的改进

整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点，但是图象经整数小波变换（IWT)后，能量集中性较第一代小波变换差很多，不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法，从两方面加以改进。首先，采用“整数平方量化阈值选取算法”，根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小，小波图像能量较一般小波差的特点，选取从1开始的正整数平方作为量化闽值的同时引入可调节的量化阈值系统，根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值，从而增加了零树的数量；其次，提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。实验表明，本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起，改善了压缩质量，提高了压缩效率。     

高分辨率航测CCD图像的无损压缩算法

针对超高分辨率CCD相机拍摄图像,提出了一种无损压缩算法.算法以嵌入式小波零树编码为基础, 通过对零树编码输出的比特平面采用变长游程编码方法很好地提高了图像压缩比.同时,算法将游程编码与比特平面编码统一进行,编码效率大大提高.实验结果表明,该算法的像素平均比特率相对经典的嵌入式小波零树算法均有明显降低.     

图像小波变换实现及EZW编码理论研究

根据图形小波知识,对于图形小波变换实现采取的技术—这个Mallat算法给以深入研究,同时基于Mallat算法采取VC++编程的方法来对图像小波变换进行分析与研究。Mallat算法是将信号处理中的滤波器和计算小波系数联系在一起,组建成塔形分解算法,这样小波系数相关计算简单化了。嵌入式小波零树系数编码(EZW)是将小波变换的各子带系数表示为零树结构。EZW是一种简单而有效的图像编码算法。使用这种算法,编码者可在任一点结束编码,所以允许精确达到一个目标比率,而这时仍能产生同样的图像。有很好空间的小波变换——频域局部特性,关于图像这个可以有效地进行处理。     

EZW算法在DICOM图像压缩中的研究

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法，近几年来得到了广泛的发展，其中最著名的是Shapiro提出的小波零树编码（EZW）方法。针对医学DICOM图像的需求和特点，本文提出了一种基于小波变换的EZW算法对DICOM图像进行压缩。     

结合相干斑抑制的小波域SAR图像网格编码量化

本文结合SAR图像相干斑的抑制,研究了一种在小波域对带噪SAR图像做网格编码量化的新方法。首先将SAR图像在小波域内实施软阀值去噪声,然后根据SAR图像在小波域中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,对分类后的重要性小波系数进行网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。该方法综合了小波相干斑抑制、零树编码、网格编码量化技术,不仅利用了信号小波变换域的空间相关性,而且也较好地利用了信号间的时间相关性。在压缩的同时进行了相干斑抑制,在SAR图像的压缩中取得了很好的效果。     

一种改进的嵌入式零树小波图像编码算法

在分析嵌入式零树小波图像编码算法(EZW)的过程中,发现图像的小波系数按一定的顺序扫描,随着扫描的逐次进行,其零树根连续出现的概率越来越高.针对连续存在的零树根的现象,提出了一种改进的EZW算法,该算法采用6个标志位代替EZW算法中的4个标志位,对于子孙均为次要系数的重要系数,用新的标志位代替其子孙中大量连续出现的零树根,对6个标志位采用哈夫曼编码,再将编码后的标志位比特流与幅值量化得到的比特流组合进行游程编码.实验结果表明,在不影响其他标志位的前提下,重新分类重要系数极大的减少了零树根的数量,节省了扫描时间,提高了压缩比和编码效率.     

结合零树的分形运动补偿编码算法的研究

当前的视频编码算法无论是使用小波变换、分形理论还是运动补偿技术，使用单一的编码算法总是存在着压缩效率与实时视觉的矛盾。至今为止，已提出的小波分形混合编码方法也没能很好地利用小波变换后系数的统计特性，压缩的效果不论是在压缩比PSNR或是可伸缩性上并不理想，为此，本文提出了一种小波域内基于零树特点的分形运动补偿混合编码算法。实验证明，该算法具有良好的压缩性能，并且在重建图像和拥有逼真的视觉特件，获得了可伸缩的能够渐进的传输的编码码流。     

实现图像感兴趣区域渐进编码的新方法——一种改进的嵌入式零树小波编码算法

在分析了Shapiro的嵌入式零树小波编码算法的基础上，针对其效率的不足提出了一种改进方法。本算法通过识别重要子带，而不是EZW中的重要系数，大大减少了需要编码的零树的数量，因而节省了时间。在此改进的基础上，结合坐标数据压缩算法实现了对图像感兴趣区域的渐进编码。该算法可在接收到图像的全部编码数据之前，首先实现感光趣区域的高品质重建，且编码效率也有明显提高。     

改进的图像多分辨率零树小波编码算法

本文在研究Ｓｈａｐｉｒｏ零树方法进行小波图像编码基础上，提出一种改进型多分辨率零树编码算法。本算法从客观信噪比的角度出发，以码流中增加单位码字平均所能减少的系数量化误差为依据，确定各部分小波系数参加编码的顺序，同等码率下可提高ＰＳＮＲ０．１～０．５ｄＢ，同时改进后的算法可以使编码产生的码流在原来支持多码率解码的基础上，支持多分辨率图像解码     

基于残差图像的ROI编码研究

与JPEG2000中的MAXSHIFT算法不同，本文将ROI编码与零树编码结合，给出一种基于残差图像的ROI编码算法RZ(residue zerotree）。RZ算法基于整数小波变换，对高压缩比下零树编码后ROI区域的残差图像作基于整数平方量化阈值的零树编码，并将所得残差数据熵编码后跟随原编码数据传输，可以实现ROI区域的有损或无损编码。实验结果表明，RZ算法实现了基于嵌入式零对小波变换（EZW）框架较低复杂度的ROI编码，可应用于基于网络的图像传输。     

An improved wavelet-based image coder for embedded greyscale and colour image compression

The embedded zero-tree wavelet (EZW) coding algorithm is a very effective technique for low bitrate still image compression. In this paper, an improved EZW algorithm is proposed to achieve a high compression performance in terms of PSNR and bitrate for lossy and lossless image compression, respectively. To reduce the number of zerotrees, the scanning and symbol redundancy of the existing EZW; the proposed method is based on the use of a new significant symbol map which is represented in a more efficient way. Furthermore, we develop a new EZW-based schemes for achieving a scalable colour image coding by exploiting efficiently the interdependency of colour planes. Numerical results demonstrate a significant superiority of our scheme over the conventional EZW and other improved EZW schemes with respect to both objective and subjective criteria for lossy and lossless compression applications of greyscale and colour images.     

基于能量树编码的小波图像压缩算法

针对小波变换的空间能量聚集特性,提出了一种基于能量树编码的小波图像压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,分别对图像的各高频子带按其局部能量构建分层能量树,利用总能量和各层的能量角等效表示子带的小波系数;根据给定的压缩比,选择合适的代价函数构建最佳能量树,然后对其进行量化和编码,通过自适应的比特率分配实现小波图像压缩。实验结果表明,该算法实现简单,重构图像质量好,与当前多种主流的小波图像压缩算法相比,压缩性能有了明显提高。     

静态图像零树小波编码算法分析与实现

零树小波编码实现图像的高效压缩,能够有效的节省存储空间,提高Internet传输效率。其中的提升小波变换实现图像整数到整数的变化,给图像的无损压缩提供理论基础。零树小波编码非常好地适应高压缩比应用领域的要求。程序实现了对一幅静态图像进行零树小波编码压缩,将压缩后的文件保存在指定路径下。编码结束后,程序会显示压缩文件的存储容量,便于与压缩前的图像进行对照。在解码中,打开压缩文件,进行解码操作后,程序重新显示出图像。     

基于分形和小波变换的自适应混合图像编码

待编码图像经过金字塔型离散小波变换后的系数在小波域内可以组成分层树状数据结构一个小波树，这些跨越不同分辨率的小波树之间存在一定的相似性，可以通过分形变换来描述，本文正是构造小波树的基础邮基于分形和小波变换的自适应混合图像压缩算法，实验证明，我们提出的图像压缩方法与ＪＰＥＧ相比，能够在相近的压缩比的情况下（６０：１～７０：１）使得重建图像的ＰＳＮＲ（〉２９．５ｄＢ）增加约５．４ｄＢ并且图像的主观视觉     

一种新的小波分形变换图像编码算法

提出了一种基于平滑双正交小波和自适应分割算法的小波域分形图像编码算法，在基于离散有限方差(DFV)最优准则下得到了适合图像编码的一种新的平滑双正交小波，从而改善了分块效应。在小波域的分形编码中，提出了一种基于图像信息分布特征的自适应分割算法，实验表明，该文算法在相同压缩比的情况下，解码图像的主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于SQS方法、基本分形图像编码方法和SPIHT方法。     

Dilation-run wavelet image coding

The run-length coding and the morphological representation are two classical schemes for wavelet image coding. The run-length coders have the advantage of simplicity by recording the lengths of zero-runs between significant wavelet coefficients but at the expense of yielding an inferior rate-distortion performance. The morphology-based coders, on the other hand, utilize the morphological dilation operation to delineate the clusters of significant coefficients for improving coding performance. In this paper, a novel dilation-run image coding algorithm is developed by taking the advantages of both schemes, in which the clustered significant coefficients are extracted by using the morphological dilation operation and the insignificant coefficients between the extracted clusters are coded by using the run-length coding method. The proposed dilation-run image coder is implemented in the framework of bitplane coding for producing embedded bitstreams. Compared with several state-of-the-art wavelet image coding methods, the proposed dilation-run image coding method achieves comparable rate-distortion coding performance, especially more attractive for fingerprint type of imageries.     

一种基于混合变换的分层图像表示与编码

提出一种基于混合变换的分层图像编码算法，它将原始图像划分成包含不同结构特征的图像平面，如平滑边缘层和纹理层等等，然后采用不同的压缩算法对不同的图像层进行编码，从而达到对整幅图像最优编码的目的。本文实际上给出了一种新的编码框架，在这个框架内综合了不同的信号变换方式，将它们有机结合起来能够提供一种有效的图像表示方式。实验结果表明，与采用单一小波图像编码算法相比，本文算法能够获得更好的图像恢复质量。     

提升小波变换与分形结合的图像压缩算法

遥感图像在环境监测、军事侦察等多方面有着广泛应用,然而遥感图像包含信息量大,对其进行压缩来提高存储效率具有重要意义.传统分形编码由于压缩比大的特点被广泛应用到遥感图像压缩中,但是传统分形编码存在压缩时间太长的问题.提出提升小波变换与改进分形结合的压缩方法,把提升小波变换后的低频分量进行基于最小方差搜索法的分形压缩.实验结果表明,提升小波变换与改进的分形结合的压缩方法与小波变换与分形结合的压缩方法相比,在峰值信噪比保持在35 dB不变的情况下,压缩时间大约可以缩短8倍,图像压缩比也有提高.     

A compression method for a massive image data set in image-based rendering

In image-based rendering with adjustable illumination, the data set contains a large number of pre-captured images under different sampling lighting directions. Instead of individually compressing each pre-captured image, we propose a two-level compression method. Firstly, we use a few spherical harmonic (SH) coefficients to represent the plenoptic property of each pixel. The classical discrete summation method for extracting SH coefficient requires that the sampling lighting directions should be uniformly distributed on the whole spherical surface. It cannot handle the case that the sampling lighting directions are irregularly distributed. A constrained least-squares algorithm is proposed to handle this case. Afterwards, embedded zero-tree wavelet coding is used for removing the spatial redundancy in SH coefficients. Simulation results show our approach is much superior to the JPEG, JPEG2000, MPEG2, and 4D wavelet compression method. The way to allow users to interactively control the lighting condition of a scene is also discussed.     

基于自适应小波变换的嵌入图像压缩算法

针对遥感、指纹、地震资料等图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱等特点,文章通过实施自适应小波变换、合理确定系数扫描次序、分类量化小波系数等措施,提出了一种高效的图像压缩编码算法.仿真结果表明,相同压缩比下,本文算法的图像复原质量明显优于SPIHT算法(特别是对于纹理图像,如标准图像Barbara).