一种改进的基于小波零树的图象编码算法

针对极低码率下图象的压缩编码问题,在小波零树编码方法的基础上提出了一种新的低码率图象压缩算法,该方法对处于水平和垂直两个方向的高频子带系数采用变换的方法进行了系数重排,以产生新的树结构,这样使得位于这两个方向的高频子带内的重要纱数集中于各个相应子带的低频位置,且所生成树的能量集中性较好,故可以有效地提高编码效率,并能提高对重要系数的传输效率,经过实验证明,使用此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,而且与Shapiro提出的嵌入式零树小波（EZW）算法相比,重构图象的峰值信噪比（PSNR）值在梓同码率的情况下有了较大的提高。     

一种基于行程编码和小波变换的图像压缩编码算法

在对嵌入式零树小波编码算法研究的基础上，针对算法中对零树根（ZTR）及孤立零（IZ）的判断要穿过不同分辨率级的子带来回扫描而时间开销大的问题，充分利用同一子带内元素间的相关性，设计出了一种新的算法。算法中通过使用一个大小可变的模板，以模板内两相邻重要系数（大于或等于阈值的系数）间的不重要系数（小于阈值的系数）的个数即游程提供重要系数的位置信息。对重要系数的符号及幅值联合编码。新算法仍具有EZW算法的渐进传输特性，具有较强的容错性。和EZW算法相比．该算法可获得好的压缩比、信噪比．执行时间有所减少．具有一定的应用价值。     

一种低码率的小波变换静止图象编码方法

本文提出了一种在低码率情况下的静止图象编码方案，采用离散余弦变换与小波变换相混合的变换去除图象的相关性。     

多小波图象编码

首先,与许多有关多小波的文献不同,该文从Ｍａｌｌａｔ多分辨率分析的角度叙述多小波理论,并由此推导出多小波变换的快速算法;其次,结合二种常用的多小波图象变换预处理方法,提出了一种新的预处理方法,最后,揭示了经多小波分解后,同一幅矢量子带图象不同分量图之间的相关性,并利用这种相关性进行图象编码,理论分析和实验数据都表明,多小波图象编码是一种很有潜力的图象编码方法。     

基于小波系数零树结构的分形预测图象编码

提出了一种基于小波系数零树结构的分形预测图象编码方法,首先按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图象上确定要预测的图象块（Ｒａｎｇｅ Ｂｌｏｃｋ）,也就是将这些图象块串起来构成一棵与零树相类似的图象树（Ｒａｎｇｅ Ｔｒｅｅ）;然后,对每一图象块,在同方向低一级分辩率的子带图象上寻找与其最佳分形匹配的相似块（Ｄｏｍｉａｎ Ｂｌｏｃｋ）,而这些相似块也按照零树结构上下延伸,以产生多棵相似树（Ｄｏｍａｉｎ Ｔｒｅｅ）,其中与图象树最接近的相似树就是图象树的预测树,理论分析和实验结果表明,该方法在峰值信噪比稍微下降的情况下,能够获得较高的压缩比。     

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

一种基于分形小波变换的工业电视图象编码方法研究

通过分析工业电视图象的特点,提出了一种基于分形小波变换编码的工业电视图象压缩方法,从而较好地解决了分形编码只能压缩静止图象的不足,该方法不仅适合于煤矿工业电视图象压缩,而且还可用于其它背景区图象相对静止的工业电视图象的压缩编码,实验结果表明,该法可取得较高压缩比和峰值信噪比,因此具有实用价值。     

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（ＤＣＴ）编码,然后再对整幅图象进行小波变换（ＷＴ）与零树编码,从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。     

一种基于小波变换的图象融合算法

基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。     

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。     

一种用于图像编码的双正交插值小波

针对CDF-9／7小波滤波器系数是无理数的缺点,利用小波滤波器的精确重构条件,构造一类仅用一个自由参数表达的双正交插值小波。通过调整自由参数构造一种具有最佳编码增益和二进制（形如k／2^n,t,n∈Z的数）系数的插值小波。实验表明其图像压缩性能与CDF-9／7小波相当,小波变换的计算效率提高50％以上。     

基于小波变换的一种图像编码方法

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码。文中给出了小波图像系数统计数据例子、符号编码定义以及数值编码结构。采用均匀标量量化方法完成小波图像中的低频子图编码。按照EZW的小波树结构组织低频外的其它子图,利用文中定义的方法对系数进行符号编码与数值编码。用标准图像测试编码方法,并把实验结果与EZW方法比较。结果表明:此方法的编码时间较EZW方法短,在相同压缩比下,峰值对数信噪比(PSNR)有明显提高。     

数字图像的小波算法及快速小波变换

小波变换是近几年来兴起的一种新的变换方法 ,主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征 ,因此 ,小波变换在许多领域都得到了成功的应用 ,特别是其离散数字算法在图像分析领域取得了重大突破。但是 ,小波变换的算法一般相对来说比较复杂 ,而其处理速度往往也成为制约其发展的瓶颈。该文从小波变换的基础出发 ,给出了一种针对数字图像的小波矩阵算法 ,并实现了快速小波变换的算法和流程 ,为实际应用编程提供了有效的理论依据     

基于小波变换的图像压缩编码

数字图像压缩在数据通信、存储中有着重要的作用,是信息技术中非常活跃的研究领域．本文利用小波变换,经过量化和熵编码,实现数字图像的压缩,并从阈值和量化级数两个方面对压缩效果进行了比较．其中,阈值的增大会导致压缩比增大,但是复原图像质量下降．而量化级数越多,则复原后的图像质量也越高,但是压缩率越低．     

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。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析，对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码（EZW）、多级树集合分裂算法（SPIHT）、集合分裂嵌入块编码（SPECK）进行比较和讨论，并予以实现。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析,对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码(EZW)、多级树集合分裂算法(SPI-HT)、集合分裂嵌入块编码(SPECK)进行比较和讨论,并予以实现。     

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。     

基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法

在分析小波变换与分形编码特点的基础上,提出了一种新的基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法。根据图像进行小波变换分解为不同空间频带上的子图像这一特性,对其低频子带进行基于遗传算法的分形编码,利用遗传算法的快速全局搜索能力提高分形编码中值域块与定义域块的匹配搜索速度;对其高频子带部分进行阈值去噪处理后进行SPIHT编码,两部分同时进行,提高图像的压缩效率。实验结果表明：同传统的分形编码和SPIHT编码压缩方法相比,该算法在图像的重构质量方面有所提高,尤其是在中低码率下PSNR(峰值信噪比)得到了较大提高,并且算法执行时间明显减少。