二维表示的电能质量故障数据压缩

高培生,陈新建,吴为麟,宋保明为处理大量的电能质量监测数据,应用图像压缩中的嵌入式零树小波(EZW)算法,压缩二维表示的电能质量故障数据.故障数据按整周期倍数进行截断和重组,一维电能质量故障数据变换为二维;二维小波多分辨率分析分解此二维数据得到小波系数;应用嵌入式零树小波编码完成压缩.数据的二维表示使嵌入式零树小波编码得以直接应用,无需改变算法来适应原一维数据.仿真实验表明,此方法具有压缩率高、速度快和特征不变的特点.压缩时采用7级量化,既节省了67.5%的数据存储空间,又不影响故障数据的特征.     

嵌入式零树小波编码的细胞图像无损压缩研究

探讨了各种整数小波变换应用于骨髓细胞图像无损压缩时的能量特征分布和子带零系数比例分布等，来选取适合骨髓细胞图像的变换形式．实验结果表明，CDF（4，2）整数小波变换对骨髓细胞图像具有较优良的性能．在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时，基于骨髓细胞图像的特点，提出了新的闻值选取方案．实验结果表明，新的选取方案能够有效地增加零树的数目，从而提高骨髓细胞图像的压缩效率．     

基于提升小波的地震数据压缩编码算法

提出了一种基于提升格式小波的地震数据压缩算法,该算法针对地震数据信号及其噪声的特点,首先利用提升格式小波对地震数据进行小波变换,然后结合嵌入式零树编码的思想,对变换后的小波系数采用改进的SPHT算法进行编码.研究结果表明:本文所提出的算法能实现海量地震数据的快速编码,达到了对地震数据的高保真压缩;本算法实现的编解码时间快,同时解压的地震剖面图视觉效果要优于目前的离散小波压缩算法.     

一种新的化工过程历史数据压缩方法研究

为了对化工过程的历史数据进行压缩处理以减少数据的存储空间，给出了一种新的数据压缩方法.该方法基于整数小波变换和多级树集合分割编码，对原始数据进行5层整数小波分解，得到小波系数和相应的时间方向树，使用多级树集合分割编码对小波系数进行编码，输出位平面，再利用自适应算术编码对输出的位平面进行编码，进一步提高压缩比.应用该方法对一造纸厂的温度数据进行压缩和还原，仿真结果表明，该方法无需浮点运算，编码时利用了原始信号在各尺度下小波变换系数的自相似性，具有计算复杂度低、数据压缩速度快、压缩比高和重构误差小的特点.     

一种基于整数小波和SPHIT 算法的静态图像编码方法

自1993 年Shapiro 提出了EZW 编码后, 小波图像编码得到了快速发展.整数小波变换不仅 使信息无损表示, 而且减少了运算时间, 使算法更易于软硬件实现.为了能够快速访问影像数据并 保证图像的高清晰度, 笔者在SPHIT 算法的基础上, 结合使用5/3 整数小波变换并改进了SPHIT 算法的一些不足, 提出了一种可行且高效的图像编码方法, 主要思路是保留LL 子带, 对高频部分 采用类似于零树小波中的Z 字型扫描方法, 依照非线性最优的原理, 通过3 个存储数组完成了由原 SPHI T 算法中的3 个队列反复迭代完成的图像位小波系数的嵌入式码流.实验结果表明:该方法 不仅减少了复杂度和占用的内存量, 而且易于硬件实现.     

一种改进的零树图像压缩算法

小波变换是一种崭新的时-频分析工具.作为一种优秀的编码算法,EZW(嵌入式零树编码)使小波分析在图像压缩中得以广泛应用.本文结合人眼的视觉特性和零树编码的特点,提出了一个改进的零树编码算法.该算法可以减小空间的相关性,提高EZW的效率.     

小波变换分解层次对图像压缩效果的影响

小波分析(wavelet analysis)是近10年迅速发展起来的新兴学科,具有深刻的理论意义和广泛的应用范围.简述了小波分析的基本原理,重点地分析了采用嵌入式小波零树编码时,小波变换分解层次对SST(空间太阳望远镜)图像仿真压缩效果的影响.结果表明,随着压缩倍数的增加,所需小波变换的分解层次亦应增加;但当小波变换的分解层次增加到某一值时,信噪比和峰值信噪比将基本保持不变.压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题,对此进行了较为详细的讨论.     

整数小波变换的优化设计

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升．构造了一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示．随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换．作为构造示例,构造了5种整数小波变换．     

基于提升小波的心电信号P、T波检测快速算法

为解决心电信号中P、T波信号复杂、微弱、识别难度大及识别算法执行效率低且易失效的问题,在分析提升小波算法原理的基础上,利用提升小波对信号进行时-频域分析执行速度快的特性,提出了将提升小波变换与差分运算相结合,构造利用提升小波对心电信号去噪,在重构相应层次的低频信号中利用差分法对P、T波进行识别的复合算法,并提出了一种适应心电信号个体差异和异常心电信号变化的跟随阈值函数。结果表明,提出算法比传统小波识别方法准确率高,且算法执行的速度至少提高一倍,更适合于硬件实现。     

基于嵌入式零树小波编码算法的图像压缩方法研究

零树量化算法的基本思想是在量化小波系数时采用了零树这种数据结构,再结合一些优化的工作,能够得到一个极好的压缩性质,即压缩得到的数据流可以有任意的比特率。基于嵌入式零树小波编码算法,对图像压缩方法进行了初步研究。     

一种改进的零树小波编码图像压缩算法

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法。针对零树小波编码方法存在的缺点，提出了一种改进的零树编码方法。仿真实验表明，这种改进的零树编码方法加快了编码速度，提高了图像压缩质量。另外，该编码方法也能够产生嵌入式码流，支持多码率解码。     

改进的高效EZW遥感图像压缩方法研究

利用经过小波变换后的图像数据的能量大部分聚集在低频子带这一特点,针对小卫星星载计算机处理能力有限的客观情况,提出一种将预测编码和EZW编码相结合的图像压缩编码方法。通过有限的扫描次数,提取高频系数的重要系数。同时结合预测编码的方案,实现对低频系数几乎无损的压缩。实验证明,该方法能够使遥感图像的压缩同时具有较快的压缩速度和较好的压缩效果。     

扩充编码符号的EZW改进算法

为了提高EZW算法的性能,分析发现EZW算法主扫描编码对最高频子带中不重要系数的编码存在冗余,且当重要系数的所有子孙系数都是不重要系数时的编码存在冗余.据此提出了扩充编码符号的EZW改进算法,用最高频子带的坐标作为限制条件来减少不重要系数的编码冗余;通过扩充编码符号和赋予原始EZW算法的4个编码符号新的适用范围的方案来减小第二种编码冗余.实验结果表明,本文算法使峰值信噪比提高0.9～2.3dB,从而证实了本文改进算法的有效性.     

小波零树编码算法的改进与实现

在嵌入式小波零树编码理论的基础上，探讨了一种改进的图像编码算法．通过结合空间方向树结构的分层树集合分割排序编码理论，继承了原小波零树编码算法的逐次逼近量化的思想．改进算法仍然采用了一种零树结构，但不仅把零树作为一个集合，而且把剩余树也作为一个集合进行处理．这样，被去除的节点存储在另一集合里，将不被重复扫描，从而提高了压缩的效率．实验仿真证明，这种改进编码算法能在一定程度上提高图像压缩效率和编码质量。     

一种新的基于零树小波的图像压缩编码算法

在深入研究零树小波压缩编码算法的基础上,提出了一种改进的零树小波编码算法.即首先用haar小波基对图像进行小波分解,分解后的图像作EZW编码后,不立即对图像进行解码,而是在EZW解码之前加入了Huff-man编解码的过程.实验结果证明,该算法较EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率.     

一种小波域自适应图像盲水印算法

对载体图像进行整数小波变换,采用不重复零树小波编码及自适应量化小波系数,在其中高频区域,将水印图像嵌入到重要系数上.实验表明,算法自适应性强,运算速度快,具有较好的不可见性及较强的鲁棒性.     

一种利用游程编码优化EZW的方法

在充分分析嵌入式零树编码 (EZW)原理的基础上 ,提出了一种利用固定码长的游程编码对EZW的输出码流进行优化 ,降低了输出码流中连续零树根的相关性 ,达到进一步压缩数据的目的 .实验结果表明 ,该方法要优于传统的EZW算法     

基于嵌入式零树编码的电力系统数据压缩

在小波包变换的基础上提出了一种新的基于嵌入式零树编码的数据压缩方法，并将其应用于电力系统故障数据压缩中.采用小波包变换方法降低小波系数之间的相关性，再利用树形结构表示小波系数并进行逐次累计量化，进一步减小小波系数之间的相关性.在编/解码过程中数据流根据重要性依次排列，在任一点停止编/解码仍然能够重构出原始信号，适合于实时处理.仿真实验表明，改进后的嵌入式零树编码方法对电力系统故障数据压缩十分有效，并且其嵌入式的特性提高了故障录波器的性能.     

基于人像感兴趣区域的身份照片压缩算法

针对身份照片的压缩 ,提出了一种基于感兴趣区域 (ROI)的 EZW算法。首先通过FC2 VQ(Feature Correction two-stage Vector Quantization)算法检测出感兴趣区域即人的脸部特征 ,然后采用基于感兴趣区域的 EZW算法进行编码。这种编码方法 ,既保证了感兴趣区域的图像质量 ,也使得压缩后的图像存储容量较小