基于零树结构的可伸缩编码方法研究实现

文章利用小波变换多分辨分解特点和Ｓｈａｐｉｒｏ提出的ＥＺＷ编码的优点,实现了一种基于零树结构的可伸缩性编码新方法,其编码特点是可以输出分辨率多位率压缩位流,有效地改进了ＥＺＷ方法只能应用于单一分辨率视频服务的不足。该算法首先对小波变换系数进行一致标量量化;其次对量化后不为零的重要低频系数按照位平面次序进行编码;最后根据零树结构对高频小波系数,从低分辨率开始逐频带搜索得到不为零的重要系数,对搜索到的高频重要系数同样按照位平面次序进行编码,直至最高频带小波系数。该算法的特点是具有可伸缩性,即其编码位流不但可以进行多分辨率解码,而且可以进行多位率解码。实验结果表明,该压缩方法性能优于Ｓｈａｐｉｒｏ的ＥＺＷ方法,能在一定程度上提高峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

基于小波零树的图像编码优化方法

Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法是一种有效的基于小波变换的图像编码方法.通过对Shapiro零树编码方法进行研究,提出了一种利用检索方式保存高频细节分量的方法,有效地消除了同一子带内高频细节分量的数据相关性.仿真实验表明在相同的压缩比下,该算法较原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）。     

基于小波零树结构的图像压缩算法的改进与实现

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法,近几年来得到了广泛的发展,其中最著名的是Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法。文章根据小渡零树的结构,并结合量化编码理论,对EZW算法进行了改进。仿真实验证明,在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率。     

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。     

多码流渐进几何压缩

提出一种几何模型分组渐进压缩算法．利用偏移细分曲面的模型表示方法，通过网格分块准则将模型的控制网格划分为多个chart．在对曲面的偏移量进行小波变换后，采用零树编码算法对每个chart上的小波系数压缩编码，生成多条相互独立的渐进压缩码流．该算法支持动态多分辨率解码，能够从压缩结果中直接获得模型的视点相关多分辨率表示．实验结果表明，该算法有利于提高多分辨率模型表示和绘制的效率，降低分布式系统的网络带宽需求．     

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。     

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．     

一种适用于网络环境的三维网格压缩算法

为了使位流可以适应网络带宽的异构、时变以及各个网络终端的不同图形处理能力，提出了一种基于小波变换的三维网格分块渐进传输的压缩算法。利用细分曲面的模型表示方法，按照控制网格将几何体分块，采用嵌入式位平面编码方法对小波变换后每个小波子带的系数进行独立编码，生成多条独立的渐进压缩码流。该算法支持动态的质量可扩展性和分辨率可扩展性，能够从压缩结果中直接获得视点相关的模型表示。实验结果表明，该算法有利于提高多分辨率表示和传输效率，降低网络带宽需求。     

基于小波子带统计特性的图像量化及质量可分级编码研究

随着数字电视、网上会议和在线点播的出现，越来越多的图像信息需要在网上进行传输，而此时人们不仅要求编码技术具有较好的压缩效果，还要求信息的传输能够满足渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等一系列的要求。本文提出了一种基于位平面的图像质量可分级编码方法，结合小波子带图像的系数分布特性，利用样本标准差作为量化的依据，对各分辨率级进行分级量化，并且采用了位平面编码和算术编码，使得在解码时可以根据给定解码的数率不同对位平面进行重构以实现图像的质量可分级性。实验结果表明，本文提出的方法实现简单，编解码速度快，在保证具有很好的编码效果的前提下，可以实现图像的质量可分级编码。     

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)。     

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 .     

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     

改进的静态图像零树编码算法

Ｓｈａｐｉｒｏ的ＥＺＷ静 图像压缩算法,由于充分利用了小波变换图像的良好性质,引起了图像数据压缩领域的广泛注意,ＥＺＷ算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一,通过分析与实验,发现该算法也存在一些不足,地此该文提出 了一种改进的零树编码算法,在一定 克服了这些不足,该算法编码流包括在发）最低了带图像的编码流,最低频的子带图像包含了原始图像的绝大春系数的绝对值比人它子图的系数要大几个数     

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。