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。     

基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法

在讨论整数小波变换的基础上,分析了嵌入式零树小波算法,针对EZW算法存在的一些问题,提出了一种基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法。讨论了该算法考虑的几点因素的改进方法,详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用一个序列进行测试,测试结果表明,EZIWT算法能够提高压缩率,减少时间复杂度,低比特率时更明显。     

静止图像小波系数嵌入式编码算法的研究

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对静止图像的编解码算法的新的要求在不断提出,即要求在较高的压缩比基础上实现更多新的功能,如嵌入式编解码、从有损压缩到无损压缩等等。嵌入式零树小波编码(EZW),及在其基础上涌现出许多新的改进算法,如分层树的集分割算法(SPIHT),集分割的嵌入块编码(SPECK),最佳截断的嵌入式块编码(EBCOT)等,文中对这些算法的原理和性能进行了讨论,并说明了静止图像编解码的研究方向。     

基于方向性零树小波的分形图像编码

该文阐述了分形图像方块编码在小波变换域内实现的原理,将零树概念扩展后与小波域的分形仿射变换相结合,提出一种基于方向性零树小波的分形图像编码方法。计算机模拟实验表明,在高压缩比时,其编码性能优于典型的基于四叉树分割的分形图像编码性能,接近于嵌入式零树小波编码（ＥＺＷ）的性能。     

基于方向性零树小波的分形图像编码

该文阐述了分形图像方块编码在小波变换域内实现的原理,将零树概念扩展后与小波域的分形仿射变换相结合,提出一种基于方向性零树小波的分形图像编码方法。计算机模拟实验表明,在高压缩比时,其编码性能优于典型的基于四叉树分割的分形图像编码性能,接近于嵌入式零树小波编码(EZW)的性能。     

一种基于EZW图像编码的改进算法

小波变换具有良好的局部特性和空间一频率特性。同时具有描述非平稳图像信号的能力和适应人眼视觉特性的良好性能．故在较高压缩比的图像编码领域中得到广泛研究和应用。嵌入式零树小波（EZW）编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法。文章在研究了EZW算法及原理的基础上,提出了针对该算法的一种改进算法,并通过仿真试验对改进方法的性能进行了验证。     

小波图像编码研究与应用的新进展

首先回顾了现代小波编码的发展历程，以嵌入式零树小波编码（EZW）算法和分层树中的集分割（SPIHT）编码算法为例，对其基础理论和基础思路进行了深入阐述，介绍了该领域的一些新的应用和研究成果，并分析指出了小波图像编码算法进一步改进的研究方向。     

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。     

一种基于HVS和EZW的水印算法

对Inoue提出的基于零树小波编码的水印算法进行了改进,提出了基于人眼视觉特性和零树小波编码的二值图像水印算法。该算法对图像和图像块进行分类,设置不同的视觉权值,并根据重要小波系数和纹理掩蔽函数嵌入水印。在C Builder6.0中对水印算法进行了测试。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,当加入水印后的图像经过常规的信号处理后,该算法仍能够检测到水印的存在。并且该算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,对噪声、滤波等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。     

一种改进的嵌入式零树小波编码算法

基于小波变换的静止图象压缩算法是研究视频图象压缩算法的基础和前提.目前基于小波变换的图象压缩算法已出现很多,文章重点研究了嵌入式零树小波编码算法EZW,并通过实验对算法进行了论证.虽然EZW算法能够达到比较好的图象压缩质量及重构图象质量,但是其运算量却相当大,因此文章根据EZW算法存在的问题,对算法进行了改进,最后通过实验对比可知,经本文算法压缩的图象的PSNR明显优于原有算法.     

二元双正交梅花小波结合SPIHT的图像压缩方法

为了研究不可分小波在图像压缩中的应用，利用陪集构造方法构造了一种特殊的二元不可分双正交小波：梅花小波，并将其和SPIHT编码相结合研究了其在图像压缩中的性能。该算法可以实现无浮点的乘法运算，运算速度快，易于硬件设计。     

基于免疫克隆选择的图像压缩算法研究

针对在图像压缩过程中压缩质量与压缩时间相互间存在矛盾,文中提出了一种基于免疫克隆选择的图像压缩算法。该算法结合免疫克隆算法的抗体的多样性、全局寻优和小波变换多分辨率分析的特点。在压缩过程中不仅采用了小波分解后的低频分量,还加入了一定的高频部分,使压缩后的图像信噪比更低,从而保证了图像的质量。实验结果表明,所提出的图像压缩方法具有相对较高的压缩比和良好的压缩效果。     

M带小波变换在图像压缩中的应用

利用小波变换进行图像压缩一直是人们感兴趣的问题。本文根据M带小波变换理论，分析了图像经M带小波变换后的数据结构特性，利用人眼视觉特征，提出了图像的压缩编码算法。实验结果证实，该方法对图像压缩行之有效。     

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。     

一种基于小波包树的图像压缩方法

在过去十年中对图像压缩的研究呈持续增长趋势,在这个领域里最有效和最具代表性的方法是离散小波变换。图像的压缩包括变换、量化和编码。提出了图像的变换和量化方案。该算法采用小波包实现变换,在香农熵的基础上重建最佳树,并且为了量化采用了自适应阈值。相对小波变换的压缩,提供了一种很好的压缩实现。最后实验结果显示了该算法的优越性。     

适于医学图像实时压缩的小波基选择

小波编码算法是图像压缩编码算法中的一种重要方法,在进行小波变换时,小波基的选取至关重要,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较,得出小波基与实时图像压缩编码之间的关系。     

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。     

一种改进的嵌入式图像EZW编码算法

介绍了在利用小波变换进行图像压缩时,小波基选择一般需要考虑的几个方面.并通过实验数据说明了不同的小波基对BMP类图像压缩产生的影响.然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的EZW编码算法的原理进行了分析,并通过实验对EZW算法进行了性能分析及其改进,给出了实验结果.     

多层离散小波变换系数的稀疏向量构造的改进

融合离散小波变换和压缩感知的图像压缩方案很好避免了采用离散余弦变换和压缩感知时所带来的块效应,但当前基于单层离散小波变换的算法压缩比较低,基于多层离散小波变换的算法重构质量不佳。为了解决这些不足,根据离散小波变换系数的特点,对现有基于多层离散小波变换的算法提出了改进。图像经小波变换后,保留图像最高层低频系数,高频系数的构造方式给予适当改进。实验结果表明,与现有算法相比,重构图像的PSNR值得到2～4 dB提高。     

基于DM6446与小波的图像压缩系统设计

对小波变换原理及DM6446平台架构进行了探讨,并在DSP平台上设计实现了一个图像压缩系统。该系统选用提升小波变换算法对图像进行整数到整数的变换,再对变换结果进行嵌入式零树编码,实现图像压缩。实验测试该系统对静态图像进行101∶的压缩率下还能获得很好的图像质量,且系统集成度高,成本低,为实时应用环境下的图像压缩提供了一个很好的范例。