一种快速零树编码的小波图像压缩算法

研究了一种新的小波变换零树编码方法,通过定义多级零树根和使用编码信息表和最优量化的方法,对不同方向的小波子带系数采用不同大小的门限和量化码书。充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性,取得了很好的压缩效果,对小波系数只作一次零树编码,大大节约了编码时间。     

一种基于小波系数零树的游程编码方法

针对零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点,提出一一种有效的零游程的编码方案,主要包括：采用变长零游程,游程编码与零树编码统一进行,一次完成。实验表明,图像经该游程编码后压缩比得到了很大的提高。     

快速图像小波分解和零树编码优化方案

在图象小波分解方面,引用了区间插值法（ＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｎｇＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ）和自举法（ＬｉｆｔｉｎｇＳｃｈｅｎｍｅ）这两种快速波波分解与重构地,实验证明它们比一般所说的小波快速算法,即发解算法（ＦＷＴ）还快,尤其是自举法,和乎快了近一倍,零树编码方法是目前国际上最先进的方法之一,就此方法提出了几点优化方案。最后,对零树量化编码后产生的比特流,用了自适应算术编码耿进一步提高压缩     

一种改进的零树图像压缩算法

小波变换是一种崭新的时-频分析工具.作为一种优秀的编码算法,EZW(嵌入式零树编码)使小波分析在图像压缩中得以广泛应用.本文结合人眼的视觉特性和零树编码的特点,提出了一个改进的零树编码算法.该算法可以减小空间的相关性,提高EZW的效率.     

一种基于小波系数方向性的矢量分类方法

针对基于小波变换和矢量量化的图像压缩算法,利用小波变换后系数具有明显方向性的特点以及带内小波系数的相关性,提出一种基于小波系数方向性的矢量分类方法,同时采用一种基于小波系数排序截断的阈值选取方法.实验表明该分类方法原理简单易于实现,提高了算法的整体效率,对不同的图像具有分类效果稳定的优点.     

一种基于小波包分析的图像压缩方法

讨论小波包的基本原理,并把其运用于图像压缩、提出一种新的编码和量化的方法:在最低频部分采用DPCM编码,在高频部分,根据能量分布的不同,采用不同的量化编码方法.实验结果标明该方法精细度高,具有很强的局部分析能力和自适应性强的特点.     

一种改进的零树编码方法

在对零树编码方法研究的基础上,针对零树编码方法没有充分利用HVS特性来有效消除视觉冗余的缺点,提出了一种基于小波系数的零树编码方案。其主要包括对最低频子带单独进行无损压缩编码,对最高频对角方向子带舍去不编码,对其余各子带视觉特点的不同,分别分配不同的比特数并按其进行零树量化,最后再游程编码。实验表明,该方法是一种比较有铲的方法。     

基于小波变换的静态图像压缩的一种方法

介绍了一种基于小波变换的静态图像的压缩方法,给出该算法实现的整个过程和结果,最后得出有关其应用价值方面的结论。     

基于小波变换的简单变长编码图像压缩方法

简单变长编码是一种高效的编码方法，在符号概率的几种分布上效率接近哈夫曼编码，误差不超过1%，且通常可用很少的比特数来传输码字。针对哈夫曼编码软、硬件实现复杂、费时较长的缺点，通过对图像信号的小波分解，在不同的子带上采用改进的简单变长编码方案，获得了更高的压缩比，结果表明，该算法简单有效、易于编辑实现，是一种高效的图像压缩方法。     

基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

基于公共知识库和小波变换的混合图像编码

概述了小波变换编码的基本方法,根据工业电视图像的特征,提出了一种在工业电视图像压缩中基于公共知识库和小波变换的混合编码方法,并对其关键技术－利用一维小波变换实现图像压缩进行了实验验证。理论研究和试验表明,该方法具有译码图像质量好、算法简单、抗信道误码能力强等优点,具有一定的理论价值和实用性。     

一种基于小波变换图像压缩编码方法

提出了一种新的小波变换图像编码方案,即改进的零树法混合量化编码方案.先对图像进行四层小波变换,再舍去第一层小波变换后的高频分量,然后对余下的数据进行零树法量化编码,最后,对零树法量化编码的结果进行游程编码.实验结果表明,该方案优于直接零树法量化编码方案.     

一种基于分块的小波编码图像压缩技术

提出了一种基于改进的分块小波图像压缩技术.在小波分解的基础上给出了一种分块编码的图像编码算法.该算法利用小波变换系数子带内和子带间的相关性以及小波系数的分布特点,有效地对高频子带数据进行了压缩,然后使用其他几种比较简单的编码方法实现图像的进一步压缩.该方法实现简单,可达到很好的压缩效果.     

Julia集在分形压缩编码中的应用

目的构建一固定的压缩字典.改变传统的一副图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法.提出了分形图在分形图像压缩算法中的应用.方法采用f(z)=z2 C,对不同的C,有不同的曲线.用灰度值量化规则进行量化,得到一幅图像.这样可以得到丰富的压缩字典.将量化后的4×4 Julia量化曲线与原图的4×4图像块进行比较,选取豪斯多夫度量最小的Julia量化曲线.解码过程读取压缩字典,重建原图像.结果通过与传统的分形图像压缩算法比较,该算法编码过程生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高.并且比传统分形图像压缩算法的压缩比高,解码速度快.结论用固定分形图像压缩编码字典替代变化的分形图像压缩编码字典,使得压缩字典和要处理的图像不再一一对应.将父类进行简单的分类,减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行.图像压缩理想,效果很好.     

一种基于提升小波变换和快速分形的混合编码

分形图像编码是目前可达到的压缩比最高的编码技术,但由于编码时间长阻碍了它的发展。本文首先介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出快速提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。实验结果表明,该算法加快了图像的编码速度,同时压缩比也有很大提高。     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合分形编码和小波编码的优点，提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为，将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码，剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明，该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应，与传统的分形编码相比，大大节约了编码时间，说明该算法具有一定合理性与优越性。     

标量量化嵌入式小波变换图像编码

给出了一种基于分层标量量化的二维小波图像压缩编码方案。该方案具有支持多解码嵌入式码流的特点,这种多解码支持不是简单的依位率要求的顺序解码,而是采取最优位分配策略,从而获得更好的图像解码质量。试验表明该方案在图像压缩效率优于或相当于JPEG方案时,其多解码实现具有实际应用价值。     

哈夫曼编码和分形编码图像压缩技术初探

随着信息技术的发展,各种影像、语音、文字、数据等信息都以数字化的方式存储起来,给信息的存储带来极大的压力。＂资料压缩＂成为解决信息储存不可缺少的工具。本文通过介绍常见的图像压缩技术——哈夫曼编码和分形编码,提出了一些改进的方法。