基于整数平方阈值和索引表的静止图像编码算法

零树编码对一般小波变换有很多优点，但对能量集中性较差的整型小波变换(IWT)却达不到最佳效果．针对IWT存在的这一特点，结合零树编码的优点给出一种新算法．第1，根据IWT中各子带系数幅值的动态变化范围较小，小波图像能量集中性较DWT差这一特点，提出利用连续的正整数平方作为IWT小波系数量化阈值的整数平方算法；第2，提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码方法，简化了编码与解码过程．实验表明，该算法针对IWT在近无损压缩的情况下较EZW算法和SHPIHT更为简便高效。     

一种基于新量化方案的形状自适应整数小波编码算法

首先提出了基于提升方案的形状自适应整数小波变换算法。然后对整数小波同第一代小波的变换系数分布特性的差异进行了详细的分析．针对整数小波变换系数幅值动态变化范围小，而传统EZW中阈值区间相对较大，不利于形成零树结构的不足，提出了基于奇数平方的阈值选取方法．并在此基础上，提出一种基于二分法的量化逼近方案，与传统的基于住平面的量化方法相比，该方案能用更少的比特来完全重构一个系数．最后，提出了基于整数小波变换和新的量化方案的形状自适应EZW编码算法．实验结果表明，闽值选取方法是合理的，而基于二分法的量化逼近方案是有效的．在相同码率下，与传统阈值选取和量化方案相比，该方法重构图像的峰值信噪比要高出0．5～2dB．     

一种基于整数平方量化阈值的小波图像编码算法

作为JPEG2000的重要组成部分,整数小波变换(IntegerWaveletTransform)和嵌入式零树编码(EmbeddedZerotreeWaveletCoding)有许多优越性,但是图象经整数小波变换(IWT)后各子带系数幅值的动态变化较小,因此其能量集中性较第一代小波变换差很多,不利于零树编码(EZW)。该文从零树编码的量化阈值入手,将传统零树编码中“2的整数次幂”量化阈值改为从1开始的整数平方量化阈值,通过缩短了各量化阈值间的距离,减少了重要系数集中出现在较低量化阈值的机会,增加了编码过程中零树的数量,从而充分利用了整数小波变换能量集中性较低的特点。实验证明,该算法通过整数平方量化阈值有效地将整数小波变换同零树编码结合起来,提高了编码效率。     

整数小波变换和EZW编码在基于ROI图像渐进传输中应用研究

整数小波变换能够克服浮点数小波变换所带来的缺陷,是一种真正意义上的无损可逆小波变换,基于整数小波变换的EZW编码是一种嵌入式编码技术,能够有效地应用于图像的压缩与渐进传输.介绍了整数小波变换和EZW编码的工作原理,然后将它们应用于ROI图像压缩与渐进传输,并给出了实验结果.     

EZW算法中小波分解层数及扫描次数对图像压缩性能的影响

嵌入式零树小波编码方法(EZW)是目前公认的效率最高的小波图像编码方法之一。 EZW算法中,不同的小波分解层数能够影响小波变换的时频分辨率和小波系数的变化范围,从而影响最终的编码效率;扫描次数的多少直接关系到能被编码的有效小波系数,从而影响最终的编码增益。讨论了 EZW 算法中小波分解层数和小波系数的扫描次数对图像压缩性能的影响,为基于EZW算法的小波图像压缩中的选择合适的小波分解层数及扫描次数提供了参考。通过仿真实验可以看出,在相同的扫描次数下,随着小波分解层数的增加,压缩比增大,而峰值信噪比随之下降;而在相同小波分解层数下,随着扫描次数的增加,峰值信噪比显著提升,而压缩比明显下降。     

基于整数小波变换的零树编码的多位平面并行算法

为了解决整数小波变换与传统零树编码(EZW)算法相结合产生的量化阈值的选取问题,有人提出了基于整数平方量化阈值的零树编码(ISZW)算法。但是, 由于ISZW使用连续的整数平方作为量化阈值, 缩短了相邻阈值间的距离,却增加了编码的次数,降低了编码速度。为此设计了基于整数小波变换的零树编码的多位平面并行算法, 其中每个位平面的编码仅需对位平面进行一遍扫描,大大提高了ISZW的编码速度。     

提升方案结合改进EZW的快速图像压缩方法

在EZW算法的基础上,针对零树编码存在的不足,利用图像平滑技术,提出了一种基于提升方案下的整数小波变换,简化了计算过程.并根据静止图像经整数小波变(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zero-tree wavelet coding)的缺点,在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时,提出了新的阅值选取方案..实验结果表明,新的选取方案能够有效地增加零树的数目,从而提高图像的压缩效率.     

基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩

由于遥感图像信息十分宝贵,应尽可能采用无损压缩或近无损压缩方法。本文提出基于"提升"(Lifting)算法实现整数小波变换(IWT)的方法,将变换方法用于去除空间冗余,保证了小波变换后图像信息无损失,再用算术编码对图像进行无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好,实验证明将IWT应用于遥感图像无损压缩是有效的,能达到预期的目的,解码后的图像能无失真的恢复。     

基于提升方法的SPECK算法的研究

集合分裂嵌入块编码算法(SPECK)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法.对SPECK算法的排序过程进行了详细的分析,针对离散小波变换(DWT)在相同压缩比下,SPECK算法重建的图像质量有时比SPIHT算法差的情况,提出基于9-7整数小波变换的改进的SPECK.先对图像整数小波分解,然后通过完善集合分配策略、合理分配比特等处理.实验结果表明,该算法在相同的输出码率情况下不仅得到了更好的恢复效果,而且缩短了编码时间.     

改进的EZW算法在红外人脸图象压缩中的应用

在嵌入式零树小波(EZW)算法基础上提出了一种改进算法,引入提升方案和整数变换以降低复杂度,在编码前对系数按重要性进行排序并定义新的阈值以提高算法性能.实验结果表明,用该算法可以对红外人脸图象进行高效压缩.     

基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法

在分析图象整数小波变换的基础上 ,提出了基于子带比特平面编码的压缩算法 .该算法将整数小波系数按子带分为若干比特平面 ,称之为子带比特平面 ,并采用简单高效的率失真优化算法确定子带比特平面的编码顺序 ,且这一顺序与图象无关 .按此顺序对子带比特平面进行自适应 MQ算术编码 ,便得到嵌入式压缩码流 .该算法可以从无损到有损 ,以任意倍率或质量进行图象压缩 ,压缩效率达到了浮点 EZW算法和 JPEG2 0 0 0整数小波编码方案的水平 ,而速度远快于这两者的速度 .该算法还具有复杂度低 ,占用内存少的优点 .     

一种基于整数小波变换的图像编码算法

针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用"从1开始的整数平方"代替"2的整数次幂"作为零树编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔.通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的零树数量;同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程.实验结果表明,整数平方量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提高了静止图像的编码效率.     

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)。     

基于最佳补偿比例因子的整数小波变换

为了提高提升格式下整数小波变换的有损压缩性能,提出了基于最佳补偿比例因子的优化算法。根据变换后小波系数和滤波器的特性,分别采用子带近似线性逼近和量化补偿噪声取代取整运算的方法,求得小波分解后各个子带的最佳补偿比例因子。利用这个比例因子补偿整数小波变换的非线性带来的近似误差以达到优化目的。实验结果表明,在不增加运算复杂度的情况下,所得压缩图像的峰值信噪比(PSNR)与基于浮点运算的传统离散小波变换几乎一样。     

快速小波图像编解码系统的设计

从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,进而在此基础上实现了整数小波变换,并利用零树编码算法对变换后的系数进行了重新组织。通过综合研究它们各自的特点,设计了同时具有高效压缩性和嵌入式码流特性的图像编解码系统,试验表明该系统可以更好地满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求。