零树框架下整数小波图像编码的改进

整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点，但是图象经整数小波变换（IWT)后，能量集中性较第一代小波变换差很多，不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法，从两方面加以改进。首先，采用“整数平方量化阈值选取算法”，根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小，小波图像能量较一般小波差的特点，选取从1开始的正整数平方作为量化闽值的同时引入可调节的量化阈值系统，根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值，从而增加了零树的数量；其次，提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。实验表明，本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起，改善了压缩质量，提高了压缩效率。     

基于人眼视觉特性的ROI渐进编码算法

一般基于感兴趣区域(ROI)的图像编码算法都没有充分考虑人眼视觉特性,在分析了JPEG2000中感兴趣区域编码的优缺点后,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI图像编码算法。首先将图像小波域中的所有低频系数进行移位处理,而对于小波域中的高频系数,仅对其属于ROI区域的系数进行移位处理,再利用等级树集合分割(SPIHT)算法进行编码传输。仿真实验证明了该算法比原有算法的图像主观质量更好。     

一种利用SA-DWT的任意形状ROI编码方法

对JPEG2000的基于比例移位法进行了有效的扩展,提出了一种基于形状编码的ROI编码方法。此方法应用文中提出的VEDCC（Vertical Edge Differential Chain Coding）算法对任意形状ROI的轮廓进行编码,同时用SA—DWT算法对图像的ROI和背景区域分别进行小波变换。实验结果表明,此方法不仅能够实现多个任意形状的ROI编码,而且重构图像的任意形状ROI边缘不会因为背景区域小波系数的移位而造成图像质量下降。     

基于提升小波变换的SPECK图像编码算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPECK(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPECK图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPECK图像编码。实验结果表明,在相同压缩比下,该算法比EZW(零树小波编码)在重建图像的信噪比方面有所提高,而与SPHIT(多级树集合分列算法)接近。     

图像小波变换实现及EZW编码理论研究

根据图形小波知识,对于图形小波变换实现采取的技术—这个Mallat算法给以深入研究,同时基于Mallat算法采取VC++编程的方法来对图像小波变换进行分析与研究。Mallat算法是将信号处理中的滤波器和计算小波系数联系在一起,组建成塔形分解算法,这样小波系数相关计算简单化了。嵌入式小波零树系数编码(EZW)是将小波变换的各子带系数表示为零树结构。EZW是一种简单而有效的图像编码算法。使用这种算法,编码者可在任一点结束编码,所以允许精确达到一个目标比率,而这时仍能产生同样的图像。有很好空间的小波变换——频域局部特性,关于图像这个可以有效地进行处理。     

基于整数小波变换的实时图像压缩编码算法

随着数字图像压缩编码技术的广泛应用,人们对于压缩编码技术的实时性要求越来越高,如何进行快速有效的图像压缩编码是当前需要解决的关键技术。文中在分析提升算法和基于提升算法的整数小波变换的基础上,介绍了一种新的基于整数小波变换和树特征平面的数字图像编码方法,该算法只需对小波系数进行一次扫描即可完成编码过程,简单易行。实验证明该算法性能优良,并且与零树编码相比大大节约了处理时间。     

基于方向性零树小波的分形图像编码

该文阐述了分形图像方块编码在小波变换域内实现的原理,将零树概念扩展后与小波域的分形仿射变换相结合,提出一种基于方向性零树小波的分形图像编码方法。计算机模拟实验表明,在高压缩比时,其编码性能优于典型的基于四叉树分割的分形图像编码性能,接近于嵌入式零树小波编码（ＥＺＷ）的性能。     

EZW算法在DICOM图像压缩中的研究

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。针对医学DICOM图像的需求和特点，本文提出了一种基于小波变换的EZW算法对DICOM图像进行压缩。     

基于整数提升小波变换的彩色图像零树编码算法

提出了一种易于硬件实现的低存储量，高压缩性能的基于整数提升小波变换的彩色图像无链表SPIHT零树编码算法，该算法采用了一种低频子带优先的线性指针扫描顺序和不同于Wen-Kuo Lin提出的无链表LZC算法的状态比特表及零树分割策略，实验结果表明作者提出的算法在性能上（PSNR）比LZC高约0．5dB左右，和SPIHT算法相比具有同样的压缩性能，但更易于硬件实现。     

一种基于小波系数重要图编码的图像压缩算法

提出了一种新的基于小波系数重要图编码的图像压缩算法。该算法根据量化后的波系数的特点进行了一种期望排序，然后舍掉序列后面大量的零值小波系数，从而得到一个波系数子集，能以少的小波系数来很好地逼近原始图像，省去了零树编码中零树结构带来的大量比特开销。实验表明，该算法与MPEG-4的静止图像压缩算法相比较，重构图像的峰值信噪比（PSNR）值在相同码率下有较大的提高。     

一种改进的嵌入式零树小波编码算法

嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,它可以实现渐进编解码,进行有损或无损压缩,具有较高的压缩比和图像恢复质量.全文在研究嵌入式零树小波编码算法及原理的基础上,表述了算法的应用过程,阐述了具体的实现思路,指出了其不足之处,并在原来方法的基础上进行了有效改进,具有比较好的效果.     

Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients

The embedded zerotree wavelet algorithm (EZW) is a simple, yet remarkably effective, image compression algorithm, having the property that the bits in the bit stream are generated in order of importance, yielding a fully embedded code. The embedded code represents a sequence of binary decisions that distinguish an image from the “null” image. Using an embedded coding algorithm, an encoder can terminate the encoding at any point thereby allowing a target rate or target distortion metric to be met exactly. Also, given a bit stream, the decoder can cease decoding at any point in the bit stream and still produce exactly the same image that would have been encoded at the bit rate corresponding to the truncated bit stream. In addition to producing a fully embedded bit stream, the EZW consistently produces compression results that are competitive with virtually all known compression algorithms on standard test images. Yet this performance is achieved with a technique that requires absolutely no training, no pre-stored tables or codebooks, and requires no prior knowledge of the image source. The EZW algorithm is based on four key concepts: (1) a discrete wavelet transform or hierarchical subband decomposition, (2) prediction of the absence of significant information across scales by exploiting the self-similarity inherent in images, (3) entropy-coded successive-approximation quantization, and (4) universal lossless data compression which is achieved via adaptive arithmetic coding     

整数小波框架下基于阈值分割的静止图像编码

首先,选定分割阈值Th。然后,对大于Th的小波系数采用整数平方阈值进行量化、缩短阈值间的距离,并对阈值平面上的系数采用改进的二进制SPECK编码框架,对小于Th的系数采用2的整数幂作为量化阈值。最后,在每个阈值平面上均采用无乘法的二进制算术编码。通过与嵌入式零树小波(EZW)、SPIHT及SPECK算法的实验结果比较,ETSC算法不仅有较低的计算复杂度,而且提高了整数小波变换(IWT)在低比特率下的编码效率。此外,该算法支持有损和无损解码在单一码流下完成。     

实现图像感兴趣区域渐进编码的新方法——一种改进的嵌入式零树小波编码算法

在分析了Shapiro的嵌入式零树小波编码算法的基础上，针对其效率的不足提出了一种改进方法。本算法通过识别重要子带，而不是EZW中的重要系数，大大减少了需要编码的零树的数量，因而节省了时间。在此改进的基础上，结合坐标数据压缩算法实现了对图像感兴趣区域的渐进编码。该算法可在接收到图像的全部编码数据之前，首先实现感光趣区域的高品质重建，且编码效率也有明显提高。     

Hybrid fractal zerotree wavelet image coding

In this paper, a hybrid fractal zerotree wavelet (FZW) image coding algorithm is proposed. The algorithm couples a zerotree-based encoder, such as the embedded zerotree wavelet (EZW) coder or set partitioning in hierarchical trees, and a fractal image coder; this coupling is done in the wavelet domain. Based on perceptually-weighted distortion-rate calculations, a fractal method is adaptively applied to the parts of an image that can be encoded more efficiently relative to an EZW coder at a given rate. In addition to improving compression performance, the proposed algorithm also allows one to impose desirable properties from each type of image coder, such as progressive transmission, the zerotree structure, and range-domain block decoding.     

基于方向性零树小波的分形图像编码

该文阐述了分形图像方块编码在小波变换域内实现的原理,将零树概念扩展后与小波域的分形仿射变换相结合,提出一种基于方向性零树小波的分形图像编码方法。计算机模拟实验表明,在高压缩比时,其编码性能优于典型的基于四叉树分割的分形图像编码性能,接近于嵌入式零树小波编码(EZW)的性能。     

基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法

在讨论整数小波变换的基础上,分析了嵌入式零树小波算法,针对EZW算法存在的一些问题,提出了一种基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法。讨论了该算法考虑的几点因素的改进方法,详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用一个序列进行测试,测试结果表明,EZIWT算法能够提高压缩率,减少时间复杂度,低比特率时更明显。     

An improved wavelet-based image coder for embedded greyscale and colour image compression

The embedded zero-tree wavelet (EZW) coding algorithm is a very effective technique for low bitrate still image compression. In this paper, an improved EZW algorithm is proposed to achieve a high compression performance in terms of PSNR and bitrate for lossy and lossless image compression, respectively. To reduce the number of zerotrees, the scanning and symbol redundancy of the existing EZW; the proposed method is based on the use of a new significant symbol map which is represented in a more efficient way. Furthermore, we develop a new EZW-based schemes for achieving a scalable colour image coding by exploiting efficiently the interdependency of colour planes. Numerical results demonstrate a significant superiority of our scheme over the conventional EZW and other improved EZW schemes with respect to both objective and subjective criteria for lossy and lossless compression applications of greyscale and colour images.     

Wavelet-based lossless compression of coronary angiographic images

The final diagnosis in coronary angiography has to be performed on a large set of original images. Therefore, lossless compression schemes play a key role in medical database management and telediagnosis applications. This paper proposes a wavelet-based compression scheme that is able to operate in the lossless mode. The quantization module implements a new way of coding of the wavelet coefficients that is more effective than the classical zerotree coding. The experimental results obtained on a set of 20 angiograms show that the algorithm outperforms the embedded zerotree coder, combined with the integer wavelet transform, by 0.38 bpp, the set partitioning coder by 0.21 bpp, and the lossless JPEG coder by 0.71 bpp. The scheme is a good candidate for radiological applications such as teleradiology and picture archiving and communications systems (PACS's).