基于DCT变换的内嵌静止图像压缩算法

提出了一种有效的基于离散余弦变换(DCT)的内嵌子带图像编码算法.Xiong等人提出的EZDCT算法采用零树结构实现了一种内嵌DCT编码器,且其性能优于JPEG.本文指出DCT的零树结构在内嵌DCT算法中并非很有效,同时提出了一种不依赖零树结构的简便、高效的内嵌DCT子带编码算法.实验结果表明本文算的压缩性能(PSNR)比EZDCT高约0.5~1.5dB,且接近当前最通用的内嵌小波SPIHT算法,在对某些图像压缩时还优于SPIHT算法.     

一种改进的无表零树编码的图像压缩方法

本文对SPIHT算法进行了改进,得到一种在编码和解码过程中都不用链表的小波零树编码方法,称为改进的无表零树编码.这种编码方法大大地减少了内存消耗,降低了编码复杂度,提高了编码速度.实验表明,在相同压缩比下本文算法比LZC算法提高了0.66dB,因此为硬件实现图像压缩编码提供了一种有效的方法.     

改进的SPIHT算法

SPIHT算法是一种高效的嵌入式的零树编码算法,然而,它需要大量的内存空间,不利于DSP或VLSI的实现。LZC算法可以极大地降低编解码器的内存需求,但同时也降低了编解码器的性能。该文利用LZC算法的思想,改进了原来的SPIHT算法,使得在仅仅在LZC算法的内存需求基础上,达到SPIHT算法的性能要求。同时又提出了一种近似搜索算法来提高编码器的速度。     

一种新的嵌入零树小波图像编码算法

本文提出了一种新的嵌入零树小波图像编码算法。该算法能够通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施进一步提高SPIHT算法的工作效率。实验结果表明：本文算法是一种高交的图像编码算法，其压缩速度、图像复原质量等关键性技术指标均明显优于SPIHT算法。     

一种基于Contourlet的无表零树图像编码算法

该文提出一种低存储量、高压缩性能的基于Contourlet变换的无表零树编码算法。通过对Contourlet系数的重新组合,该算法采用类似LZC的零树结构;为了充分利用Contourlet变换对二维分段光滑函数的良好表达能力,设计了不同于LZC 算法的扫描顺序和标志图表示,降低了编解码复杂度。实验结果表明,该算法用于图像编码是有效的,在相同压缩比下,其主观视觉质量和PSNR都明显优于基于小波变换的LZC和SPIHT算法,尤其对于含有丰富纹理的图像。     

基于小波图像编码算法的改进及实现

针对现有SPIHT算法存在的不足,提出了一种新的改进编码方案。该算法通过引入图像平滑预处理和边缘检测,很好地提高了图像视觉效果和重构图像的PSNR值,并且进一步改进了编码传输策略,对最低频子带单独进行编码,对高频子带采用无链表SPIHT算法。实验结果表明:该算法有效地克服了SPIHT算法存在的不足,其编码速度和图像恢复质量,均优于SPIHT算法(特别是对纹理丰富的图像)。     

小波图像编码研究与应用的新进展

首先回顾了现代小波编码的发展历程，以嵌入式零树小波编码（EZW）算法和分层树中的集分割（SPIHT）编码算法为例，对其基础理论和基础思路进行了深入阐述，介绍了该领域的一些新的应用和研究成果，并分析指出了小波图像编码算法进一步改进的研究方向。     

一种新的小波分形变换图像编码算法

提出了一种基于平滑双正交小波和自适应分割算法的小波域分形图像编码算法，在基于离散有限方差(DFV)最优准则下得到了适合图像编码的一种新的平滑双正交小波，从而改善了分块效应。在小波域的分形编码中，提出了一种基于图像信息分布特征的自适应分割算法，实验表明，该文算法在相同压缩比的情况下，解码图像的主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于SQS方法、基本分形图像编码方法和SPIHT方法。     

H.264快速帧间编码模式选择算法

本文提出了一种用于H.264编码的快速帧间编码模式选择算法。首先对低分辨率缩略图进行编码和R-D优化,选出该分辨率下帧间编码宏块中每个8x8块使用的最优帧间编码模式,然后将该模式映射为原始分辨率图像中对应16x16宏块的候选帧间编码模式子集,最后用通常的R-D优化方式从中选出原始分辨率下的最优模式。这种算法有效地减少了原图像编码过程中待测编码模式的数量,从而提高了编码速度。测试表明,此算法能够使编码速度提高将近一倍,同时码率增加不超过3%,PSNR下降不超过0.2dB。     

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。     

基于内嵌小波变换的遥感图像编码

本文针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交小波变换和改进SPIHT算法的内嵌小波编码方案.实验结果表明,本文的方法能够在几乎不降低恢复图像质量的前提下降低了计算复杂度,提高了编码速度,有利于实时编码.     

结合矢量量化的SPIHT算法用于多光谱图像压缩

针对多波段遥感图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱的特点,提出了结合矢量量化的SPIHT压缩算法。将经过小波变换后的遥感图像谱间相同位置的系数聚集构成矢量,根据高频子图的局部块纹理强弱进行自适应性的量化。使基于标量的SPIHT算法能够方便的处理矢量,有效去除数据间各类相关。实验表明,该方法对多波段遥感图像的压缩可以收到良好的效果,且算法具有良好的实时性,对单幅图像的压缩比和峰值信噪比(PSNR)均优于普通的二维SPIHT算法。     

一种结合Contourlet和小波变换的图像编码算法

该文提出了一种Contourlet变换和小波变换相结合,使用新的空间方向树的类似SPIHT编码算法。该算法先对图像进行Contourlet变换,再对变换后的低频子带进行多级小波变换,然后根据变换后系数的结构特性,借鉴小波SPIHT编码思想,构造了一种新的空间方向树,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码。仿真实验结果表明,该算法与小波变换,Contourlet变换和基于小波的Contourlet变换的SPIHT算法相比,重构图像保留了更多的纹理和细节信息,并且在低比特率下具有较高的峰值信噪比。     

一种新颖的中子辐照图像压缩算法

分析了中子辐照图像的持点,提出一种适合于数字中子照相系统的图像压缩算法。将小波和方向滤波器组（DFB）结合,得到非冗余的图像变换WDFB;通过WDFB系数的重新组合,提出一种新颖的图像压缩方案,该方案类似于无表零树编码（LZC）算法;为了充分利用WDFB变换对二维分段光滑函数的良好表达能力,该算法引入线性索引技术并采用不同于LZC算法的零树表达策略。实验结果表明,该算法用于中子辐照图像压缩是有效的,在相同压缩比下,其主观视觉质量和峰值信噪比（PSNR）都明显优于LZC算法,和多级树集合分裂编码（SPIHT）算法相比,具有相当的压缩性能但更易于硬件实现。     

基于小波变换的遥感图像编码

针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交变换和SPIHT算法的遥感图像小波零树编码方案.实验证明,对于给定的遥感图像可以获得比较满意的重构图像质量.     

基于DCT系数小波重组的图像压缩算法

论文提出一种与小波变换结构近似的嵌入式编码—MSESPIHT。将图像8×8子块进行DCT变换后的系数按照小波变换结构重新组合,运用均值去除法降低低频段系数的冗余度。之后,运用基于分层树集合分割排序的编码算法对图像进行压缩编码。实验表明,采用MSESPIHT处理的图像,在相同压缩比的情况下,图像质量得到改善,当码率为1.00bpp时,EZW、MSEDCT、SPIHT、MSESPIHT、峰值信噪比分别为39.55dB、39.75dB、39.97dB、40.12dB。     

提升小波变换与分形结合的图像压缩算法

遥感图像在环境监测、军事侦察等多方面有着广泛应用,然而遥感图像包含信息量大,对其进行压缩来提高存储效率具有重要意义.传统分形编码由于压缩比大的特点被广泛应用到遥感图像压缩中,但是传统分形编码存在压缩时间太长的问题.提出提升小波变换与改进分形结合的压缩方法,把提升小波变换后的低频分量进行基于最小方差搜索法的分形压缩.实验结果表明,提升小波变换与改进的分形结合的压缩方法与小波变换与分形结合的压缩方法相比,在峰值信噪比保持在35 dB不变的情况下,压缩时间大约可以缩短8倍,图像压缩比也有提高.     

基于自适应小波变换的嵌入图像压缩算法

针对遥感、指纹、地震资料等图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱等特点,文章通过实施自适应小波变换、合理确定系数扫描次序、分类量化小波系数等措施,提出了一种高效的图像压缩编码算法.仿真结果表明,相同压缩比下,本文算法的图像复原质量明显优于SPIHT算法(特别是对于纹理图像,如标准图像Barbara).