一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法，然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数，从而必然导致高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，这无疑会大大影响其编码效率，针对EZW编码算法存在的以上不足，提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施，进一步提高EZW算法工作效率，实验结果表明：改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S＋P等编码算法（特别是在高压缩比下）。     

基于快速逐次逼近量化的零树编码图像压缩算法

提出一种基于快速逐次逼近量化的零树编码图像压缩算法。该算法通过以下三项措施提高EZW算法的编码效率:(1)引进子带峰值的概念建立逐次逼近量化的快速算法;(2)对小波边缘子带进行有效处理以消除编码冗余;(3)建立了5个上下文内容模型对重要位符号进行编码。实验结果表明,该算法是一种高效的图像压缩算法,在压缩性能方面优于经典的EZW和SPIH T算法。     

基于高频子带自适应扫描的改进零树图像编码算法

提出了一种基于高频子带自适应扫描的新图像编码算法，该算法以EZW编码方案为基础，能够通过单独编码最低频子带、自适应扫描高频子带内小波系数、采纳复杂关联模型等措施，在一定程度上克服EZW编码算法存在的编解码速度慢、峰值信噪比（PSNR）有待进一步提高等不足。对比实验表明：算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于EZW算法。     

基于形态学膨胀操作的小波图像比率可分级编码研究

图像渐进传输、图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像比率可分级性编码算法的产生，比如嵌入式零树小波图像编码方法（EZW）．Servett等人给出了一种基于形态学方法的图像编码方法（MRWD），该方法根据图像小波分解后各子带中重要系数的聚类特性，利用数学形态学中的膨胀算子直接对各子带中的重要系数进行检测、提取和编码，取得了优于EZW的编码效果。然而，该方法还存在着一些值得改进的地方。该文在分析和改进MRWD方法的基础上，提出一种基于形态学方法的小波图像比率可分级编码的新方法，该方法的主要思想如下：（1）针对小波图像分解的不同层次子带，采用了不同的结构元素来实现各子带重要系数的膨胀操作；（2）对剩余空间的重要系数，根据其在不同分解层次上的分布情况，采用了直接提取和膨胀操作相结合的编码方法；（3）根据小波图像分解最低频子带的特殊性，对其进行了单独处理；（4）采用了逐次逼近的量化模式，使生成的嵌入式码流具有比率可分级的特性。该方法除了具有EZW方法的优点外，在一定程度上克服了MRWD方法的不足，取得了较好的效果。试验结果验证了方法的有效性。     

基于多扫描阈值的图像分割编码算法

针对嵌入零树编码算法的不足,提出一种基于多扫描阈值的图像分割编码算法,该算法对低频子带进行预测编码,对高频子带利用多扫描阈值结构完善逐次逼近量化过程,并在对重要子带扫描时,采用图像分割编码算法,在一定程度上克服了EZW算法的一些不足,提高编码的速度和图像复原的质量.     

一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码(EZW)被认为是静态图象变换编码领域迄今为止最好的压缩算法之一.然而通过分析和实验,发现该算法在一定程度上存在时间复杂度较高和复原图象质量不尽理想等不足.本文提出了一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法,该算法能够通过以下3项措施提高EZW算法工作效率:(1)对最低频子带进行单独编码;(2)采用全新的嵌入小波编码策略,不再利用导致计算量剧增的双亲-子女(Parent-Children)关系;(3)进行嵌入小波编码时,不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号.实验结果表明:本文提出的新图象编码算法在压缩/解压缩速度、图象复原质量等方面均明显优于EZW编码算法.     

基于改进EZW的感兴趣区域图像压缩算法仿真

针对公路收费站牌照拍照系统对于图像压缩的特殊要求，该文提出了一种静止图像的感兴趣区域压缩算法。该方法通过引入快速逐次逼近量化和对小波变换边缘子带的特殊处理，对EZW算法进行了改进。并以改进的EZW算法为基础，对感兴趣区域的图像进行高质量编码，而对背景图像进行粗糙编码。该方法对于那些对感兴趣区域的图像编码质量要求较高，而对背景图像则要求较低的应用场合非常有效。经实验证明，该方法既能够保证感兴趣区域的高质量图像压缩，又节省了大量的存储空间。     

基于关系矩阵的快速嵌入零树小波图像编码算法

为了快速获得更好的图像复原质量,提出了一种基于关系矩阵的快速嵌入零树小波(EZW)图像编码算法。该算法的基本工作步骤为:(1)对原始图像进行小波分解;(2)对最低频小波子带进行DPCM编码;(3)对所有高频子带系数构造零树结构;(4)首先确定初始阈值,并构造小波系数的关系矩阵,然后结合关系矩阵对高频子带系数进行逐次逼近量化编码。实验结果表明,该算法具有较好的图像复原质量和较快的编码速度,整体性能明显优于EZW方案(特别是低比特率下)。     

带噪图像的多扫描阈值分割编码算法的研究

零树编码算法是一种有效的图像编码算法,但是噪声会破坏零树结构特性,影响零树编码算法的效率,针对噪声图像提出一种基于多扫描阈值的图像分割编码算法,该算法利用多扫描阈值结构对噪声图像进行软阈值去噪、并完善逐次逼近量化过程;对重要高频子带采用图像分割编码,只对重要系数进行编码, 将大量非重要系数集中成图像块不予编码,更有效地降低码率.实验结果表明,算法有效地去除了噪声,提高了编码图像的质量和编码效率,在相同的压缩比条件下,算法在编码速度、图像复原质量方面都优于EZW算法.     

基于单队列递归扫描的嵌入式零树图象编码方法

为了提高基于互联网的图象编码的压缩比和多带宽适应性，提出了一种新的嵌入式零树图象编码方法，该方法首先在连续累进量化方法中使用单队列算法，从而不仅无需使用动态队列，而且率失真特性也得到改善；其次设计了一种基于空间树递归扫描的零树编码快速算法，因而完全解决了重复扫描问题；最后基于编码符号的频带内邻域相关性，为自适应算术编码定义一种新的Markov模型，实验结果表明，该算法在保持高粒度多码率特性的同时，压缩效率较EZW算法有明显提高。     

基于EZW的牙颌模型三维数据压缩

针对牙颌模型深度数据的压缩处理问题,阐述了嵌入零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法的基本原理和算法实现,讨论了基于感兴趣区域的EZW算法及其实现,并在实验室进行了深度数据和三维重构图像的基于感兴趣区域的EZW编码实验.实验表明,EZW编码既能实现图像的有损压缩也可实现图像的无损压缩,并具有很大的压缩比.     

基于零树结构的感兴趣区图像编码算法

分析了感兴趣区域的编码算法,对其中的最大移位法进行了改进,提出了一种基于零树结构的感兴趣区图像编码算法,给出了具体算法和实验结果,并与一般EZW压缩算法进行了比较。实验结果表明这种算法既保证了感兴趣区域的图像质量,又有较高的压缩比。     

基于内容的嵌入零树小波图像编码算法

提出了一种基于内容的嵌入零树小波图像编码算法 ,该算法以 EZW编码方案为基础 ,但能够充分依据人眼视觉掩蔽特性自适应确定高频子带系数的扫描顺序 ,从而有效克服 EZW算法低比特率下图像边缘及纹理处复原质量不理想的弱点 .对比实验表明 :本文算法的图像复原质量明显优于 EZW等算法     

基于小波域空间树结构的合成孔径雷达图像压缩

空间树结构SOT(Spatial-Orientation Tree)在基于小波的SAR图像压缩中扮演着及其重要的角色,包括EZW(Embedded Zero-tree Wavelet)和SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)的图像压缩编码方法,都利用了SOT中的父子关系。斑点噪声的存在,严重降低了SAR图像的质量和可压缩性。作为研究不同分辨率小波系数的空间相关性的非常有效的数据结构,SOT在斑点噪声去除中并没有得到很好的利用。提出一种新的SAR图像压缩方法,该方法结合基于SOT结构的斑点噪声去除和EZW嵌入式零树编码算法,对机载合成孔径雷达图像压缩实验的结果显示,该方法优于JPEG和标准EZW算法。     

基于人眼视觉特性的嵌入式小波零树编码改进①

在分析了嵌入式小波零树编码算法(EZW)的基本理论基础上,提出了一种以8个标志位代替原EZW算法中4个标志位的改进算法。改进算法中,重新定义零树的结构,降低了编、解码复杂度节省了存储的空间,且有利于提高压缩比;重新分类重要系数一方面增加了图像边缘信息编码,另一方面极大的减少了零树根的数量,提高了压缩比。仿真结果表明,改进算法重构图像质量及主观视觉效果明显好于原算法。     

基于人眼视觉特性的嵌入式小波零树编码改进①

在分析了嵌入式小波零树编码算法（EZW）的基本理论基础上,提出了一种以8个标志住代替原EZW算法中4个标志位的改进算法。改进算法中,重新定义零树的结构,降低了编、解码复杂度节省了存储的空间,且有利于提高压缩比;重新分类重要系数一方面增加了图像边缘信息编码,另一方面极大的减少了零树根的数量,提高了压缩比。仿真结果表明,改进算法重构图像质量及主观视觉效果明显好于原算法。     

基于结构树集合分割的效能选择性图像编码算法的改进

J．M．Shapiro提出的嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法，以其渐进嵌入的风格和简单高效的特点，开辟了小波变换在图像压缩编码应用中的广阔前景，引起了人们的普遍关注。在EZW算法之后，又有许多对EZW算法进行改进的方案被相继提出。其中由A．Said提出的基于结构树集合分割(SPIHT)的算法对进一步提高EZW算法的压缩比效果尤为明显。而文献[1]又提出了基于结构树集合分割的效能选择性(AS-SPIHT)图像编码算法。本文提出了一种改进的AS-SPIHT(IAS-SPIHT)图像编码算法。该算法首先通过建立四元组模型，简化了SPIHT及AS-SPIHT算法的实现；其次，通过充分利用已检出重要系数的先验知识，进一步提高了压缩比。     

一种改进的基于人眼视觉特性的零树图像编码算法

提出的是一种简单而有效的静态图像压缩算法,它根据图像经小波（wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性（HVS）对Shapiro的EZW算法进行改进。改进后的算法所生成的比流中的比特是根据HVS重要性排序的,所需要的排序信息根据最低频带的系数计算得到,最低频带进行无失真编码,因而该算法不需要额外的信息,从而支持完整意义上的多码率。