基于二叉树的改进SPIHT算法

为在保持多级树集合分裂(SPIHT)算法编码速度的同时提高其性能,提出一种基于二叉树的改进SPIHT算法。对D型集合分裂得到的4个系数进行二叉树编码,优先编码L型集合的重要性,并以较高的概率提前判断二叉树根节点的重要性,从而提高编码效率。实验结果表明,该算法的执行速度与SPIHT算法相当,且具有较高的峰值信噪比。     

基于改进SPIHT的图像无损压缩算法研究

针对应用于图像无损压缩的传统SPIHT算法没有充分利用小波系数低频子带带内的相关性且存在编码冗余的不足之处,提出了基于改进SPIHT的图像无损压缩算法。首先对原始图像进行整数小波变换,然后对小波变换后的低频子带和高频子带分开编码,即对低频子带进行预测编码;对高频子带,当阈值小于等于2时,改变了传统SPIHT算法的编码方式,减少了比特输出。实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,比特率平均降低了0.0653bpp。     

基于小波包分解的 SAR图像压缩 *

针对 SAR图像含有丰富的中、高频信息 ,而基于小波变换的图像压缩方法会丢失高频细节信息 ,提出了基于小波包分解的 SAR图像编码算法。小波包变换对 SAR图像进行完全分解 ,再用与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索 ,然后根据各子带小波包系数的重要性进行加权 ,采用多级树集合分裂算法 ( SPIHT)编码。实验结果表明 ,该算法更好地保留了 SAR图像的细节信息 ,获得了同压缩比下优于传统 SPIHT算法的编码性能 ,更有利于后续图像处理。     

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数.同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点.实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法.     

基于结构树集合分割的效能选择性图像编码算法的改进

J．M．Shapiro提出的嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法，以其渐进嵌入的风格和简单高效的特点，开辟了小波变换在图像压缩编码应用中的广阔前景，引起了人们的普遍关注。在EZW算法之后，又有许多对EZW算法进行改进的方案被相继提出。其中由A．Said提出的基于结构树集合分割(SPIHT)的算法对进一步提高EZW算法的压缩比效果尤为明显。而文献[1]又提出了基于结构树集合分割的效能选择性(AS-SPIHT)图像编码算法。本文提出了一种改进的AS-SPIHT(IAS-SPIHT)图像编码算法。该算法首先通过建立四元组模型，简化了SPIHT及AS-SPIHT算法的实现；其次，通过充分利用已检出重要系数的先验知识，进一步提高了压缩比。     

改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法

基于中频和高频子带小波系数中的不重要数的相关性，对SPIHF算法提出一些改进．在改进SPIHT算法中，利用一个组合函数来减少相应位置中频子带的不重要小波系数的冗余．构造集合d来减少高频子带带间的冗余．实验结果表明，改进SPIHT算法相对于改进前SPIHT算法有理想的压缩效果，峰值信噪比和人眼视觉效果都有所提高．     

基于9-7整数小波变换的SPIHT的改进

对SPIHT进行了研究，提出了基于9-7整数小渡变换的改进的SPIHT。它首先对图像进行整数小渡分解，然后对低频子带图像采用DPcM预测编码，对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按照频率优先的原则输出系数。实验结果表明算法在相同的输出码率情况下不仅得到了更好的恢复效果，而且缩短了编码时间。     

一种基于系数状态表的SPIHT图像编码算法

提出了一种新的基于系数状态表的SPIHT(LPS-SPIHT,list of p ixel stata-set partition ing in h ierarch icaltrees)图像压缩编码算法,该算法具有以下5个特点:第一,定义了一种扩展的空间方向树,使1个结点含有2×2相邻的4个系数,并将基本EZW(嵌入式小波零树)的符号定义应用于扩展树;第二,用1个廉价的系数状态表代替了SPIHT算法中的LIS(不重要集合表)、LIP(不重要像素表)、LSP(重要像素表)等3个数据表,节省了内存;第三,通过扫描系数状态表,可一次性完成对图像数据的编码,使分类过程与细化过程合二而一;第四,利用一种树指数避免了重复计算,提高了处理速度;第五,通过重新组织编码过程,省去了对大量可推知位的编码,提高了压缩效率。实践证明,与目前公认的最为有效的SPIHT算法相比,该算法不仅性能优越,而且计算简单,容易实现。     

充分减小树间冗余的优化三维VSPIHT视频编码方法

用 3D- DWT及 3D -SPIHT算法获得高压缩率的视频编码近年来受到人们的关注 ,在现有算法的基础上 ,提出一种优化的 2D&MT 3D- VSPIHT方法 该方法尽可能地消除了树间冗余 ,改进了编码的每一个细节 ,有效地减少了SPIHT算法中的冗余扫描 ,合理地处理了最低频子带系数 实验结果证明 ,在同样的压缩倍数下 ,编解码后视频图像的PSNR比现有的三维SPIHT方法高 1～ 5dB     

基于SPIHT和分类比特编码的无损图像压缩

在整数小波变换的基础上提出了一种基于SPIHT分类比特平面上下文编码的无损图像压缩算法,和其他方法比较,把变换后的系数分成符号模板、高位比特位、低位比特位三类,对高位比特位的系数用SPHIT算法进行编码,而符号模板和低位比特位用基于上下文的算术编码,在低位比特位的上下文编码中不仅考虑了同一位平面的相邻位置相关的上下文,也考虑位平面之间的上下文。实验表明,提出的方法具有较好的压缩效果。     

基于联合优化技术的信源信道联合编码新策略

针对多媒体无线通信的特点，提出了结合了自适应纠错技术与联合优化技术所提出的一种新策略．充分考虑了联合编码的自适应纠错特性和联合优化特性，在联合优化特性下分析了优化的信源编码算法和优化的信道编码算法．实验仿真的结果表明，该方法能够使图像数据在高码率下达到较好的抗噪性能．     

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。     

基于内嵌块优化等级树(EBOHT)算法的图像编码

该文提出一种图像编码的新算法（EBOHT），该算法先将图像进行小波变换，然后按空间位置对应关系将小波系数分成若干块，每一块数据采用一种新等级树编码，比传统的SPITH方法增加了预测过程，进一步利用了相邻小波系树的相关性，块间进行基于率失真曲线的优化方法，使每一块图像有合理的比特分配，同时由于数据是分块编码的，因此该算法较SPITH有更好的容错能力，且易于实现感兴趣区（ROI）编码。     

适合网络传输的鲁棒小波低比特率视频编码

提出了一种适合包交换网络传输的基于离散小波变换的视频编码方案,通过对SPIHT小波系数编码算法进行复杂度降低、纹理分割等修改,来适应视频编码在编码效率和鲁棒性方面的要求,为解决网络数据包丢失造成的帧质量骤降,方案对数据包的重要性进行了均衡,每一个数据包中均包含帧内信息和帧间信息,利用改进的SPIHT算法生成混合比特流。试验表明,该方案运算复杂度低,对网络传输中的包丢失不敏感,并且能很好地抑制错误传播。     

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。     

优化的等级树集分割编码方法

通过对等级树集分割编码方法的研究及对图像小波系数的分布特征的分析，发现等级树集分割编码码流还存在一些冗余。基于此提出了一种优化的等级树集分割编码方法，理论分析和仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于混合域的改进SPIHT图像编码算法

为使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩比和较好的图像复原质量,提出了一种基于Contourlet与小波变换的混合域图像编码方案,并在分析SPIHT算法的基础上进一步改进,取消了SPIHT算法中对LIS表的分类,统一按照先子代后孙代的小波空间树顺序进行编码.仿真实验结果表明,提出的混合域图像压缩编码方案是一种高效的数字图像压缩算法,与SPIHT算法相比,该算法的重建图像具有更好的视觉效果,而且提高了编码速度.     

一种基于Contourlet的图像低码率SPIHT算法

Contourlet是一种优于小波的不可分离图像表示方法，它除了具有一般小波变换的多尺度、局部性外，还具有方向性、各向异性。为此，本文提出了一种基于Contourlet变换的SPIHT编码方法。首先，对图像Contourlet变换各子带系数的分布情况进行了统计分析；进而设计了一种基于Contourlet变换的空间方向树结构，该结构具有类似图像小波变换域中“零树”的特性；在此基础上实现了一种基于Contourlet变换的渐进式编码算法（CSPIHT），该算法除了具有一般基于小波变换的零树编码算法的特性外，还具有方向性和各向异性的特点，特别对图像的边缘方向信息和纹理信息具有很好的捕捉能力和解码的视觉效果。实验结果表明，所提出的算法CSPIHT在低码率下其重构图像的PSNR要高于SPIHT算法；而对于中等码率，尽管重构图像的PSNR略低于SPIHT，但重构图像纹理和边缘区域的视觉效果要优于SPIHT。