基于小波树和四叉树的图像分形编码算法研究

图像经过多级小波分解后,各级小波子带具有明显的相似性,可利用小波变换和分形编码的优势进行图像压缩编码.对最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带,将水平、垂直和对角3个方向的小波子带结合起来考虑,形成小波树结构,设定一个阈值,小波树所有系数小于等于阈值则直接置零;大于阈值的小波树采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于阈值,则记录分形编码参数,否则进行四叉树分裂.对算法进行了Matlab仿真,结果表明,在保证一定解码图像质量的情况下,运算速度有较大提高.     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。     

基于方向提升小波变换的多描述图像编码

本文提出一种基于方向提升小波变换的多描述图像编码方法, 以避免压缩图像在互联网和无线网络环境下因数据包传输出错或丢失而导致的图像质量严重下降. 基本思想是在空域将一幅图像按梅花形下采样为两个描述, 为解决传统空域下采样多描述编码技术编码效率低的问题, 提出能充分利用相邻像素相关性的方向提升小波变换, 并通过四叉树的分割实现方向的组织和选择. 边缘信道解码出的低分辨率图像, 通过插值算法实现原始分辨率单描述的图像重建. 中央信道解码出的图像, 通过数据融合算法实现两描述的图像重建, 进而进一步改善图像视觉质量     

一种基于改进SPIHT的图像压缩算法研究

通过引入子带分块编码的思想,提出了一种基于提升小波变换的改进SPIHT算法。该算法不但具有传统SPIHT算法的优点,而且能实现码流多分辨率表示和ROI区域编码。最后,给出了一种有效的基于提升小波变换的图像压缩系统。该系统把图像分割成小块后,单独进行提升小波变换及编码处理,并在解码端恢复后进行重新组合。试验结果表明本方法能取得满意的结果,显示了本方法在图像压缩中的应用前景。     

基于零树结构的可伸缩性编码方法研究实现

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统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）。     

基于纹理四叉树的快速HEVC帧内编码算法

针对高效视频编码(HEVC)中编码单元(CU)进行四叉树递归遍历时间较长的问题,提出一种基于纹理四叉树的快速HEVC帧内编码算法。采用Sobel算子对当前视频图像提取边缘,利用最大类间方差法剔除弱边缘并保留强边缘。通过递归方式对边缘图中的每个64×64单元建立纹理四叉树,使用视频图像的纹理四叉树结构对CU最优分割组合进行预测。对于不同大小的分割单元,无需完全递归遍历所有的CU深度,从而缩小CU搜索范围,节省编码时间。实验结果表明,与HEVC标准算法相比,该算法亮度分量的码率平均增加了0.50%,信噪比和编码时间分别减少了0.03d B和28.70%。     

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）。     

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。     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

基于子带四叉树合并的图像位平面编码

利用图像经过小波变换后系数的分布特点，能够有效地进行图像编码。为了充分利用小波系数的带内相关性和带间相关性，提出了一种有效的位平面编码算法。该算法将各个子带四叉树合并成一棵扫描树，然后再根据扫描树提供的扫描信息进行位平面编码。该算法能够有效地对纹理丰富的图像区域进行编码，比EZW和SPIHT算法具有更好的编码效果。除此之外，该算法还具有实现简单、执行速度快和消耗存储空间资源少等特点，降低了硬件实现的难度，具有很强的实用性。