一种改进的LZC图像编码算法

摘要提出了一种改进的LZC(1istlesszerotreecoding)图像编码算法,该算法不仅继承了原有LZC算法不使用链表、易于硬件实现的优点,而且针对原始算法子带扫描顺序不尽合理、递归结构算法复杂度较高等缺点,通过改变空间子带的编码顺序,将块的概念引入编码过程在改进算法中完全采用顺序结构等措施进一步提高了原有算法的工作效率、降低了LZC算法的复杂度。实验结果表明,该算法是一种高效的图像编码算法,其不仅具有良好的视觉效果、无方块效应,而且在相同压缩比情况下,该算法的图像重构质量和PSNR均明显优于原始的LZC算法。     

改进的适合低码率的SPIHT图像编码算法

针对小波变换编码SPIHT算法在低码率下效果不佳的情况进行了改进。改进算法对低频系数采用SPECK算法,在当前阈值下高频系数部分有重要系数时,SPIHT算法才开始,而且对SPIHT算法也进行了改进。实验表明,在同压缩比下,改进算法重构图像峰值信噪比PSNR都比标准SPIHT的高。     

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.     

基于改进SPIHT的静态图像编码

本文在零树编码算法分析的基础上,针对SPIHT算法的不足,提出了一种新的零树编码算法。该算法以SPIHT为基础,改进了其零树结构及编码流程,同时引入LZC算法的标志位图思想,在保证恢复图像质量的前提下,降低了内存消耗,提高了编解码速度。仿真实验结果表明,相对于SPIHT算法而言,重构图像的峰值信噪比和直观图像质量,本文算法都表现出了优良的性能,尤其是在低比特率下表现跟明显。     

基于改进SPIHT的医学图像编码

考虑到压缩效率很高的静态图像压缩算法（Set Patitioning in Hierarchical Trees,SPIHT）的压缩效率尚可以进一步提高,提出一种改进的SPIHT算法：在原始算法的基础上,引入一种新的类型树,在初始化时最大限度地保存小波变换后的系数．将改进的SPIHT算法应用到医学图像的压缩中,取得良好的压缩效果．     

一种改进的可变阈值SPIHT图像压缩算法

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、存储量大的问题,首先分析了小波基和小波分解层数的选择,然后提出了一种新的可变阈值的SPIHT算法,该算法利用可变阈值对SPIHT算法中不重要像素列表（LIP）和不重要系数列表（LIS）进行分类得到一种更有效的编码算法。仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SPIHT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。     

结合近似最优比特分配的改进SPIHT算法

SPIHT算法是一种实用、高效的小波零树图像编码算法。针对SPIHT算法存储空间需求大、运算复杂度较高等缺点,提出了一种改进的快速、低存储SPIHT算法,该算法将小波变换所形成的水平、垂直、对角和低频4个子带分成4个处理单元,对每个处理单元分别进行量化编码,并在各单元之间采取近似最优比特分配以提高量化性能。实验结果表明,改进算法在提高峰值信噪比等性能指标的同时,有效地减少了算法的存储需求及运算时间。     

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。     

嵌入式系统中SPIHT算法改进的研究

嵌入式编码的核心问题是小波系数的排序及其按序传输。在嵌入式码流中,对重建图像质量影响最大的信息为最重要信息,应排在码流的最前面,而对重建图像最不重要的信息排在码流的最末。本文在重点分析研究SPIHT算法的基础上,结合现有技术提出一种改进的SPIHT算法。改进的SPIHT算法通过采用提升小波变换、结合人眼视觉特性、对算法的分集排序过程进行优化等措施,进一步提高压缩性能,而且图像复原质量较好。     

适用于硬件实现的零树编码算法

在Listless Zerotree Coding(LZC)算法的基础上提出了一种内存空间更小的静止图像零树编码算法，该算法与SPIHT等经典的零树编码算法的区别在于编解码过程中不使用列表结构，与LZC算法相比则节约了两个位图(Bit Map)，而这些位图为编码算法提供了重要系数和重要后代集合的位置信息．实验结果证明，本文的算法在不降低图像度量的前提下大大降低了零树编码算法的内存要求，有利于硬件实现．     

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。     

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．     

整数(5,3)小波变换结合SPIHT的无损图像压缩

讨论了整数(5,3)小波变换的构造方法,在此基础上提出了一种整数(5,3)小波与SPIH T以及自适应编码相结合的无损图像压缩编码方法,该方法运算速度快,硬件实现简单,实验结果表明,与其他的无损压缩方法相比,压缩比均有提高,是一种有效的无损图像压缩方法。     

基于整数小波变换的静态图像压缩编码技术

目前多媒体和Internet技术的迅猛发展导致了人们对图像编码有了越来越高的要求。由于小波变换所具有的一些特性非常符合图像处理的要求,使得小波变换图像编码得到了广泛关注。本文结合小波变换的特点,对几种经典的小波图像编码算法进行了讨论,并对静止图像编码的研究方向进行了展望。     

基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度,对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法,通过对小波系数排序过程的调整,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

基于改进SPIHT算法的医学图像ROI编码

提出了一种适用于医学图像渐进传输的感兴趣区域编码方法。通过采用交错位平面思想,实现了ROI和BG区域相对质量可调,且支持任意形状ROI编码。结合提升后的位平面特点,提出了基于ROI形状估计的改进SPIHT算法。实验结果表明,相比传统SPIHT算法,改进算法在相同码率下,具有更高的图像质量。     

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。