一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法，然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数，从而必然导致高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，这无疑会大大影响其编码效率，针对EZW编码算法存在的以上不足，提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施，进一步提高EZW算法工作效率，实验结果表明：改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S＋P等编码算法（特别是在高压缩比下）。     

汽车电子导航中基于图像渐进编码的SPIHT算法研究

网络图像的渐进传输是基于小波变换静止图像压缩技术的一个典型实例,目前网络流行的传输图像压缩格式有JPEG和GIF格式,但以这种压缩格式传输往往要耗费较长时间才能显示整幅图像,随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求.多级树集合分裂算法SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)小波编码较好地实现了这一思想,它是嵌入式零树小波编码EZW(Embedded Zerotree Wavelets)的改进算法.对SPIHT编码算法从原理到算法进行了分析和讨论,并指出了嵌入式图像编码的研究方向.     

基于小波零树结构的图像压缩算法的改进与实现

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。文章根据小渡零树的结构,并结合量化编码理论,对EZW算法进行了改进。仿真实验证明,在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率。     

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上，提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号，然后根据各符号出现的概率，按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明，这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。     

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。     

EZW算法中小波分解层数及扫描次数对图像压缩性能的影响

嵌入式零树小波编码方法(EZW)是目前公认的效率最高的小波图像编码方法之一。 EZW算法中,不同的小波分解层数能够影响小波变换的时频分辨率和小波系数的变化范围,从而影响最终的编码效率;扫描次数的多少直接关系到能被编码的有效小波系数,从而影响最终的编码增益。讨论了 EZW 算法中小波分解层数和小波系数的扫描次数对图像压缩性能的影响,为基于EZW算法的小波图像压缩中的选择合适的小波分解层数及扫描次数提供了参考。通过仿真实验可以看出,在相同的扫描次数下,随着小波分解层数的增加,压缩比增大,而峰值信噪比随之下降;而在相同小波分解层数下,随着扫描次数的增加,峰值信噪比显著提升,而压缩比明显下降。     

基于SPIHT的感兴趣区域编码

感兴趣区域(ROI)编码是一种重要的图像编码思想,可用来解决图像质量与压缩比之间的矛盾,特别适合应用到医学图像压缩中.提出了一种基于层次树集合划分(SPIHT)算法的感兴趣区域编码方法,通过附加ROI掩模信息,无需提升小波系数,使得ROI优先于其它区域编码和传输.     

基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法

提出一种基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法，该算法通过以下4项措施提高EZW算法的工作效率：（1）对最低频子带进行单独编码；（2）定义多阈值以完善逐次逼近量化过程；（3）个性嵌入编码策略以消除编码冗余；（4）采纳关联模型以提高算术编码效率。实验结果表明，该算法是一种高效的图像压缩算法，其编解码速度、图像复原质量等关键技术指标均优于EZW和SPIHT等编码算法。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析，对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码（EZW）、多级树集合分裂算法（SPIHT）、集合分裂嵌入块编码（SPECK）进行比较和讨论，并予以实现。     

基于小波变换的数字图像压缩编码方法研究

本文首先介绍了在利用小波变换进行图像压缩时,小波基选择一般需要考虑的几个方面.并通过实验数据说明了不同的小波基对BMP类图像压缩产生的影响.然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的EZW和SPIHT编码算法的原理进行了分析、比较,并通过实验对EZW算法进行了性能分析及其改进,并给出了实验结果.     

基于小波零树的图像编码优化方法

Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法是一种有效的基于小波变换的图像编码方法.通过对Shapiro零树编码方法进行研究,提出了一种利用检索方式保存高频细节分量的方法,有效地消除了同一子带内高频细节分量的数据相关性.仿真实验表明在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率.     

基于小波域空间树结构的合成孔径雷达图像压缩

空间树结构SOT(Spatial-Orientation Tree)在基于小波的SAR图像压缩中扮演着及其重要的角色,包括EZW(Embedded Zero-tree Wavelet)和SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)的图像压缩编码方法,都利用了SOT中的父子关系。斑点噪声的存在,严重降低了SAR图像的质量和可压缩性。作为研究不同分辨率小波系数的空间相关性的非常有效的数据结构,SOT在斑点噪声去除中并没有得到很好的利用。提出一种新的SAR图像压缩方法,该方法结合基于SOT结构的斑点噪声去除和EZW嵌入式零树编码算法,对机载合成孔径雷达图像压缩实验的结果显示,该方法优于JPEG和标准EZW算法。     

改进的嵌入式小波零树编码算法

EZW静态图像压缩算法,由于充分利用了小波变换图像的良好性质,引起了图像数据压缩领域的广泛注意.EZW算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一.通过对EZW算法及其改进算法的介绍,分析了这些算法存在的不足,并提出一种简单而有效的静态图像压缩算法,根据图像经小波分解后系数的特点和人眼视觉特性对Shapiro的EZW算法进行改进.由于人眼对图像的边缘信息的丢失非常敏感,改进后的算法更加注重边缘信息的编码,实验结果表明,重构后的图像更加清晰,尤其在低比特率时更加明显.     

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。     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

嵌入式零树小波编码算法研究

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，从有损到无损压缩，具有较高的压缩比和图像恢复质量，在图像编码中具有非常重要的地位。文中对嵌入式零树小波编码算法及其改进算法的原理、方法和性能进行了介绍和比较，并指出了嵌入式图像编码的研究方向。