基于零树小波与分形图像的编码算法结合研究

通过有机结合零树小波编码、分形图像编码，提出了一种基于零树小波和分形图像的小波图像压缩算法，讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理，提高了算术编码的性能，并对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较，实验结果表明，JPEG2000的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法。     

JPEG2000压缩算法研究

由于JPEG2000采用零树编码方式实现压缩,编码过程中零树的形成个数与压缩效率CE密切相关;对小波滤波器及JPEG2000零树熵编码进行研究,发现高的小波变换层数和5／3滤波器的使用有利于增加零树个数,从而提高压缩率;实现基于拼接块小波变换的JPEG2000压缩算法,结果显示图像分成拼接块会影响编码效率和解码保真度;对JPEG和JPEG2000进行比较,得出在超低码率下,JPEG2000解码图像虽然没有采用JPEG时出现的“方块”效应,但有“飞萤”效应。     

一种基于感兴趣区的小波图像编码算法

该文从图像有损压缩后产生的差值图像入手,分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响,结合网络的互动特点,给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论,利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像,求出该图像与原图的差值;然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码,将二次编码的数据熵编码后跟在一次编码数据后面传输或存储,从而实现了基于感兴趣区的小波图像编码算法,实验结果表明,该算法不仅提高了压缩效率,而且满足了对感兴趣区图像质量的要求,其简便灵活的特点可以做为小波零树编码的重要补充。     

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上，提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号，然后根据各符号出现的概率，按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明，这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。     

基于整数小波变换和嵌入零树的图像压缩算法

小波变换因其具有良好的时、频局部化性能,在图像压缩编码中得到广泛的应用。尤其提升小波的出现使无损压缩成为可能。该文采用整数小波对图像进行四级二维小波变换,根据系数特点介绍了一种小波零树的图像编码算法,给出了具体的算法编码实例,并用512×512的Lena图像对算法进行了仿真实验。     

基于整型小波变换和嵌入式零树编码的医学图像压缩*

对给定的医学图像采用基于“提升”算法的整型小波变换,对变换后的小波域图像编码。编码时,针对医学DICOM标准的数据结构,在小波零树编码的基础上,根据不同频率子带的小波系数对恢复图像的重要程度进行不同处理。实验证明,该方法视觉效果良好,实现了医学图像的无损压缩,有较好的压缩比和压缩效果。     

基于小波零树的图像编码优化方法

在研究Shapiro零树方法进行图像小波编码的基础上,提出了一种基于小波零树的图像编码优化方法.本方法引入了门限调整因子的概念、改变了零树的传统定义,并通过定义多级零树根和最高频子带单独编码等措施,对Shapiro零树编码方法进行了改进.实验表明,该方法不仅可以加快编码速度,而且可以获得具有较高压缩比、信噪比和较好视觉效果的恢复图像.     

基于整型小波变换和嵌入式零树编码的医学图像压缩

对给定的医学图像采用基于“提升”算法的整型小波变换，对变换后的小波域图像编码。编码时，针对医学DICOM标准的数据结构，在小波零树编码的基础上，根据不同频率子带的小波系数对恢复图像的重要程度进行不同处理。实验证明，该方法视觉效果良好，实现了医学图像的无损压缩，有较好的压缩比和压缩效果。     

基于小波零树结构的图像压缩算法的改进与实现

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。文章根据小渡零树的结构,并结合量化编码理论,对EZW算法进行了改进。仿真实验证明,在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率。     

一种基于小波零树的图像编码算法

小波变换因具有良好的时、频局部化性能,在图像压缩编码中得到广泛应用。文章在图像的二维快速小波变换基础上,根据小波系数的特点介绍了一种小波零树的图像编码算法,给出了树中不同类型点的编码数据结构,并用512×512×8的lena图像对算法进行仿真实验。