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。     

一种基于感兴趣区的小波图像编码算法

该文从图像有损压缩后产生的差值图像入手,分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响,结合网络的互动特点,给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论,利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像,求出该图像与原图的差值;然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码,将二次编码的数据熵编码后跟在一次编码数据后面传输或存储,从而实现了基于感兴趣区的小波图像编码算法,实验结果表明,该算法不仅提高了压缩效率,而且满足了对感兴趣区图像质量的要求,其简便灵活的特点可以做为小波零树编码的重要补充。     

基于小波零树图像编码算法的改进

小波变换具有良好空间-频率局部化特性，使小波变换后图像的能量大部分聚集到了低频子图像，利用原始图像在小波分解中不同分辨率级能量分布不均匀的特点，提出了改进的嵌入式小波零树编码算法-保持低频数据无损压缩编码的嵌入式小波零树编码。理论分析和实践表明，该方法能够降低重构图像的均方误差（MSE）、提高重构图像的峰值信噪比（PSNR）。     

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。     

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。     

基于整型小波变换和嵌入式零树编码的医学图像压缩

对给定的医学图像采用基于“提升”算法的整型小波变换，对变换后的小波域图像编码。编码时，针对医学DICOM标准的数据结构，在小波零树编码的基础上，根据不同频率子带的小波系数对恢复图像的重要程度进行不同处理。实验证明，该方法视觉效果良好，实现了医学图像的无损压缩，有较好的压缩比和压缩效果。     

基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

针对指纹图像中频分量丰富,高频和低频分量相对较少的特点,利用小波包分析提出了一种指纹图像分级压缩算法。将小波包变换后的指纹图像按能量多少进行分级,对包含能量较多的中频子图像,采用无损差分脉冲编码调制（DPCM）,对包含能量较少的低频和高频子图像,采用嵌入式零数编码（EZW）算法;并将压缩图像码流与特征点信息相结合进行图像重建。仿真实验表明,该算法在保证重建质量的前提下,比传统的小波零树编码算法压缩比平均提高了约1.832,信噪比平均提高了约4.07,平均运算时间减少了约26%。     

基于整数小波变换和嵌入零树的图像压缩算法

小波变换因其具有良好的时、频局部化性能,在图像压缩编码中得到广泛的应用。尤其提升小波的出现使无损压缩成为可能。该文采用整数小波对图像进行四级二维小波变换,根据系数特点介绍了一种小波零树的图像编码算法,给出了具体的算法编码实例,并用512×512的Lena图像对算法进行了仿真实验。     

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。     

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。     

一种零树与游程相结合的小波图象编码方法

Shapiro的零树编码方法是众多小波图象编码方法中的佼佼者,但通过研究发现,图象的小波系数经过量化和零树编码后,如果按一定的顺序扫描,则零树根会连续出现,因此,若对Shapiro的零树编码方法进行改进,即在零树编码之后,熵编码之前,对连续排列的零树根进行游程编码,则可以进一步提高图象编码的压缩比。理论分析和实验结果均表明,该方法可取得较好的效果。     

提升小波变换的零树分形混合编码算法

为改善图像压缩的效果,在讨论小波提升算法的基本原理与实现流程的基础上,提出了一种改进的基于提升小波变换的零树分形混合图像编码算法。在基本小波提升算法的基础上,考虑到在对小波子树匹配预测时,经提升小波变换后的高分辨率子带自相似性不强的特点,不对高分辨率子块进行分形匹配,而直接用前几个较低分辨子带的匹配结果作为小波子树的匹配结果,改进了基于提升小波系数零树结构的分形预测图像编码方法及过程。实验结果表明,这种改进显著加快了编码速度,编码所花费时间仅为常规方法的十分之一。最后,阐明了小波与分形进行图像压缩相结合的本质和仍需改进的方向。     

小波图像压缩进展

小波分析由于具有多分辨分析特性而在图像压缩中得到了广泛应用,产生了许多行之有效的方法和技术。文中综述了小波图像压缩方法及其进展,如零树编码、小波包图像压缩和多小波图像压缩等,并对这些方法的优缺点进行了总结和对比。实践证明,小波包、多小波的压缩性能都比传统的单小波优越。但是,小波包、多小波图像压缩方法还很不完善,具有自己的不足之处,需要对其进行改进和完善以提高运算速度,改进的方法之一就是和其它压缩方法(如分形)相结合。     

一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码(EZW)被认为是静态图象变换编码领域迄今为止最好的压缩算法之一.然而通过分析和实验,发现该算法在一定程度上存在时间复杂度较高和复原图象质量不尽理想等不足.本文提出了一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法,该算法能够通过以下3项措施提高EZW算法工作效率:(1)对最低频子带进行单独编码;(2)采用全新的嵌入小波编码策略,不再利用导致计算量剧增的双亲-子女(Parent-Children)关系;(3)进行嵌入小波编码时,不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号.实验结果表明:本文提出的新图象编码算法在压缩/解压缩速度、图象复原质量等方面均明显优于EZW编码算法.     

一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码

从研究分形图像编码和零树编码各自的优劣点以及它们之间的结合点出发,寻找了一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码,目的在于充分利用景物特征和人眼的视觉特性,提高分形变换和零树在图像编码领域内的协同能力。该方法利用SPIHT算法位平面编码的渐进特性,用基于灰度模型的统计特征分类方法将分形和SPIHT相结合,得到更符合人眼视觉特性的编码方案。实验结果表明,该方法能进行较好的图像块分类,并取得较高的压缩比,而且在人眼视觉允许的范围内且同时又要求高压缩比的情况下具有优势。     

结合小波零树的分形彩色图像编码

将小波零树的分形图像编码方法推广到彩色图像压缩中，并将彩色图像转换到亮度、色度（YuV）空间进行编码压缩。根据空间能量分布和人眼视觉特性，在亮度空间采用小波零树分形预测编码方法，在色度空间直接采用零树编码方法。仿真实验表明：在YUV空间对彩色图像进行编码，结合小波零树和分形思想的彩色图像编码与用单独一种方法进行编码相比，无论从压缩比还是从解码图像质量看，前者都优于后者。     

基于小波分析的嵌入零树静态图像压缩方法

图像编码技术是多媒体系统的关键技术之一。本文分析了基于小波变换的嵌入零树编码方法的基本原理及该方法的不足，并针对这些不足提出相应的改进措施。实验表明，通过改进，缩短了编码时间，提高了压缩比。     

矢量小波在图像压缩中的应用

为了评估在低比特率情况下矢量小波变换压缩图像的效率，使用一种有效的嵌入式小波系数来实现编码．首先，使用Tan等找到的预滤波器对二维图像进行预滤波；并选择BSA(4／4)^*滤波器进行滤波；然后使用一种经过改进的嵌入式零树小波编码方法来对矢量变换系数进行量化；最后，利用算术编码算法对比特流进行编码．文中给出了一些实验结果来证明本文方法的可行性，并且把它们与标量小波变换和其他矢量变换的结果相比较。     

一种新的嵌入式的图像编码器

实现了一种基于小波变换的嵌入式编码,不但可以通过多量化器集俣实现渐进传输,而且在每次量化下,利用比特平面的编码方式,对每个子带进行扫描,对子带内的0游程值编码,从而实现了两级渐进传输。不但算法的复杂度低于基于零树的算法和基于位率偏差优化的算法,而且性能也具有可比性。文章的算法是基于小波变换的,但是也可以应用到基于块的DCT变换中去。     

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 .