基于视觉掩蔽特性的EZW算法

文中算法以EZW编码方案为基础，能够通过以下两项措施提高工作效率：(1)对小波图像的最低频子带系数进行单独DPCM编码；(2)全面考虑高频子带的分解层次与方向、背景亮度值、像素点所在区域的纹理复杂度等诸多因素，并依此确定视觉掩盖特性值，进而根据视觉掩盖特性值自适应确定小波图像高频子带系数的扫描优先级，以完成嵌入编码，对比实验表明：文中算法在编解码速度、图像复原质量等方面优于EZW算法、形态结构表示法和选择系数扫描法。     

基于小波零树结构的一种图像压缩

本文分析了图像小波分解系数的特点及零树结构，提出了一种基于小波零树结构的图像压缩编码方法，描述了小波图像矩阵及多分辨率、多方向的矩阵元素，给出了求取每个子带中最大绝对值小波系数及忽略此子带引起的均方误差计算公式，定义了编码结构，并用Lena图对该编码方法进行仿真实验．仿真结果与EZW编码方法进行比较，结果表明：此方法在相同的PSNR下，获得了较高压缩比，具有较好性能．     

DPCM与EZW混合编码在医学图像中的应用研究

现代医疗成像设备产生了大量高价值的医学图像,如何对信息进行有效的存储、查询以及网络传输是一个亟待解决的问题。利用整数小波变换和零树编码算法对医学图像进行了压缩研究,在对嵌入零树小波编码（Embedded Zero-tree Wavelet,EZW）算法研究的基础上提出一种基于小波系数的嵌人零树小波编码算法。其主要包括：对小波图像的低频子带（LL）进行单独DPCM编码;对高频子带改变扫描方式以获得最佳编码排序,最后用游程编码（RLE）实现输出。实验结果表明,该方法是一种比较有效的编码方法。     

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)。     

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。     

空管系统中运用EZW图像编码算法的优化策略

为了在空管系统中高效率传输景象数据,在嵌入式零树小波图像编码算法（EZW）的基础上进行了按步骤的整体优化,对低频子带进行无损编码,对同一级的不同子带根据人眼视觉特性进行加权合并,用Huffman编码对符号流进行二次编码,实验结果表明,该方法要优于传统的EZW算法。     

一种基于图像融合的图像放大处理方法

提出了一种结合图像融合与小波变换的图像插值方法.首先利用一种常用图像插值方法获得初步放大图像,再将初步放大图像进行小波分解,源图像与小波低频子图进行直方图匹配后作为新的低频子图.将初步放大图像小波分解得到的不同方向的高频系数子图结合新的低频子图作为融合图像的多分辨率金字塔.最后进行小波逆变换得到融合图像,也即放大图像.实验结果表明该方法可提高图像插值的主客观效果,峰值信噪比相对常用方法可提高2dB以上.     

变深度嵌入小波零树自然图像压缩算法

为了提高小波嵌入压缩算法的速度，提出了可变深度嵌入小波压缩算法。由图像小波变换能量聚集和子带间的幅度衰减性等特性，在小波分层嵌入编码过程中，对不同的重要图，部分小波子带的系数幅度不会超过当前的阈值，从而可以忽略不计，即小波树的深度随着重要图的不同而改变，也就是变深度嵌入编码。实验结果显示，对于自然图像来说，不需要考虑的层中的小波系数幅值几乎全部小于当前的阈值，从而和EZW算法相比，编码不会影响压缩率（或图像质量），而编解码过程中的运算量明显下降。     

一种小波变换域彩色图像压缩编码方案

提出了一种基于人眼视觉特性与局部相关的小波域彩色图像编码方案．该方案以嵌入零树小波（EZW）编码思想为基础，通过建立可逆彩色空间变换，丢弃部分高频细节子带、单独编码最低频子带、高频子带自适应EZW编码及多关联预测算术编码等措施，实现彩色图像的自适应压缩编码．实验结果表明，文中算法具有较好的压缩效果和较强的通用性．     

一种基于改进EZW算法的图像压缩方法*

在EZW算法的基础上提出了一种适合大型图像压缩的改进算法,该算法首先将巨型图像分解为若干幅小的图像块,对这些小图像子块进行小波变换后,先用EZW对其进行编码,再用Huffman技术对其进行二次编码。该方法既能够保证利用小波系数之间的层次关系,又能提高图像的压缩率。还提出了一种自适应读写图像的方法,根据图像的大小自动调用不同的读写方式,为大型图像在Web上实时发布和漫游提供了技术基础。     

基于谱图小波变换的图像压缩编码方法

针对小波变换图像压缩编码方法在高压缩比下得到的重构图像质量往往较差的问题,提出了一种基于谱图小波变换的编码方法.该方法首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减,然后根据谱图小波系数的特性对SPECK算法进行改进,最后对谱图小波系数进行量化,利用改进的SPECK算法对量化后的系数进行压缩编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像.实验结果表明,该编码方法对自然图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比.     

基于局部最小熵的小波系数预测编码方法

提出了一种基于局部最小熵的预测模型构造方法,能够更好地区分待编码位的不同概率分布,从而实现对小波系数的高效压缩。首先,根据小波系数间的相关性选择预测系数,并构造相关性预测函数来综合多个系数的预测效果;以熵值的最小化作为准则,采用逐步筛选法对预测函数划分的多个分类进行选择合并,建立了一种局部最优的预测分类模型;结合熵编码实现对小波系数的高效压缩。实验结果表明,与图像压缩标准JPEG2000相比,所提方法的恢复图像主客观质量均有改善,客观质量平均提高0.4 dB。     

第二代小波变换应用于图象的无损压缩编码

第二代小波变换构造方法的特点是：①继承了第一代小波变换的多分辨率特性：②不依赖傅立叶变换;③小波变换后的系数是整数;④图象的恢复质量与变换时边界采用何种延拓方式无关,利用了“整数经过第二代小波变换后的系数仍为整数”的特性,将第二代小波变换用于图象的无损压缩编码,并和Ｈｕｆｆｍａｎ编码、第一代小波变换压缩编码进行了比较,从比较结果来看,在能够无损重建图象的同时,第二代小波变换的压缩比要高于Ｈｊｆｆｍ     

基于三进制表示的小波系数预测编码方法

提出了一种新的小波系数表示及编码方法,探索了提高图像压缩性能的新途径。在统计各进制表示下小波系数熵值的基础上,分析了三进制表示的可行性和合理性;针对三进制表示的符号特点,充分利用小波系数之间的相关性,建立了高效的预测分类模型,设计实现了相应的图像压缩算法。实验结果表明,在各压缩倍数下,相较于典型的位平面编码方法,该方法的恢复图像主客观质量均有提高,充分说明其有效性及在提升压缩性能方面的潜力。     

基于区域联合编码的小波图像压缩方法

提出了基于区域联合编码的小波图像压缩方法,适合于编码纹理图像。该算法充分地利用了小波系数的带内特性,根据小波系数的概率分布特性提出区域联合编码算法,算法复杂度低。实验结果表明,该算法在编码纹理图像时编码性能优于目前最成功的小滤零树编码ＳＰＩＨＴ算法,编码缓变图像时性能逼近ＳＰＩＨＴ算法。     

一种基于形态小波的遥感影像压缩编码算法

与一般图像不同,由于遥感影像具有纹理复杂、局部相关性较弱的特点,而且影像经过小波变换后系数的空间聚类特性较明显,因此遥感影像压缩具有一定的特殊性,可是目前大多数基于小波的压缩编码算法都没有考虑小波系数的空间聚类特性,为了进一步提高编码效率,提出了一种基于形态小波的遥感影像压缩算法。该算法首先对遥感影像进行多尺度快速小波变换,然后依据遥感影像的小波能量聚类特性,采用一种形态膨胀编码算法来实现遥感影像的高效压缩编码。试验结果表明,对一般遥感图像,该算法在高倍率压缩的情况下要优于目前的JPEG2000算法;而且对多波段的遥感影像,该算法也取得了较好的压缩效果。     

基于可逆整数小波变换的遥感图像的无损压缩

针对遥感数据的特点，将可逆整数小波引入遥感图像压缩领域，与SPIHT编码相结合，试验选用了几种可逆整数小波对几幅遥感图像和标准测试图像进行图像无损压缩试验，结果与JPEG2000相比都所有提高。     

基于小波包变换的分层预测图像压缩算法

将基于上下文的算法编码方法和位平面编码方法有机结合,得到了基于小波包变换的分层预测图像压缩算法ＢＰＰ,为了充分利用小波系数间的各种相关性,在组合父子,邻居和兄弟相关性基础上得到了其它四种相关性,提出了小波包基选择方法既保持了父子相关性,彰关,根据二类拉数据的特点,进行了相应的预测和编码,对比分析表明ＢＰＰ的压缩效果 一的其它小波图像压缩算法。     

用整数小波和非均匀移位算法实现ROI编码

针对图像感兴趣区域压缩问题,提出了整数小波和非均匀移位的ROI编码算法。该算法利用整数小波对图像进行变换,对量化后生成的小波系数进行非均匀移位,不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复,还实现了使图像的渐近恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对雷达图像的仿真,该算法效果明显,具有广泛的应用价值。