一种改进的嵌入式零树小波图像编码算法

文中分析了嵌入式零树小波图像编码算法(EZW),发现算法中对重要系数进行的重复扫描编码是可以避免的,于是提出了新的算法,通过采取“剔除重要系数”步骤,避免了EZW算法中对重要系数进行的重复扫描编码;并且在算术编码前对符号流进行游程编码,减少了零树间的冗余,实验证明这些对提高压缩比都具有不可忽视的作用。     

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。     

基于小波变换的点量化图像编码算法

首先扼要介绍小波理论，分析小波变换的统计特性和重要系数的分布特点，着重对几种最具代表性和生命力的点量化图像编码算法进行详细的论述，并对它们进行比较；然后，重点讨论基于时间轴小波变换的视频分割算法在视频图像编码上的应用，提出今后研究的方向。     

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。     

基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法

提出一种基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法，该算法通过以下4项措施提高EZW算法的工作效率：（1）对最低频子带进行单独编码；（2）定义多阈值以完善逐次逼近量化过程；（3）个性嵌入编码策略以消除编码冗余；（4）采纳关联模型以提高算术编码效率。实验结果表明，该算法是一种高效的图像压缩算法，其编解码速度、图像复原质量等关键技术指标均优于EZW和SPIHT等编码算法。     

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上,提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号,然后根据各符号出现的概率,按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明,这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。     

一种改进的嵌入式零树小波图像编码方法

嵌入式零树小波图像压缩算法使图像压缩编码技术大大前进了一步，文章针对它在效率上的不足，提出了一种结合双正交小波变换的改进的EZW算法，实验结果表明在不提升码率的前提下，提高了编码速度，有利于实时编码。     

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     

改进的嵌入式小波零树编码算法

在分析EZW算法的基础上,提出一种改进的图像编码算法,把小波系数分解成2组较小的小波系数,分别对其进行编码,并移除EZW算法中的副扫描过程,从而省去了存储重要系数的位置信息的比特数,减少了EZW算法中扫描次数,在很大程度上提高编码速度,缩减需要编码的符号数目,是种快速的编码算法。实验结果表明,运用该算法处理得到的图像质量能够满足大多数的应用需求。     

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。     

零树小波图像编码中的一种选择性系数扫描算法

针对图像作小波分解后各子带系数的分布特征,提出一种自适应的系数顺序选择算法,用于基于零树结构的图像编码中,结果表明,该算法在不增加编解码复杂度和码率的前提下,较为有效地保存了原图像的高频细节,改善了重建图像的视觉效果,在低码率的视频和图像编码应用中,该算法对视觉质量的改进尤为显著。     

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。     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

一种基于嵌入式零树小波的图像编码算法

在分析嵌入式零树小波图像编码算法的基础上,针对零树小波算法的不足之处,实现了一种改进的零树编码算法,主要包括:单独编码低频子带系数和不重复编码重要系数。改进算法充分利用了小波的特点,同时避免了重要系数进行重复编码,实验证明该算法优于嵌入式零树小波算法。     

一种基于小波变换的分形零树混合编码方法

为了降低分形编码的复杂度和提高编码效率 ,提出了一种基于小波变换的分形零树混合图象编码方法 .该方法首先利用小波变换将图象分解为不同方向不同分辨率的子图象 ,然后分别在不同分辨率层将这些子图象以类似于零树的结构 ,构成一棵棵的小波子树 (wavelet subtree) ,最后在编码时 ,对每一棵小波子树进行具体的分析 ,或采用分形编码 (fractal coding) ,或采用零树编码 (zerotree coding) .与传统的基于小波变换的分形编码相比 ,此算法在充分利用子带图象间的相似性和块内存在的自相似性的同时 ,也充分利用了小波变换后子图象块内 ,特别是高分辨层的子图象块内所存在的大量局域性的冗余性 .实验结果表明 ,此方法在较大的压缩范围内 ,都能够获得较好的压缩效果 .     

基于小波变换的数字图像压缩编码方法研究

本文首先介绍了在利用小波变换进行图像压缩时,小波基选择一般需要考虑的几个方面.并通过实验数据说明了不同的小波基对BMP类图像压缩产生的影响.然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的EZW和SPIHT编码算法的原理进行了分析、比较,并通过实验对EZW算法进行了性能分析及其改进,并给出了实验结果.