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。     

易于硬件实现的内嵌图像编码算法

EZBC算法综合利用了子带内和子带间系数的相关性．把零树／零块结构和基于上下文编码的优点有机结合在一起,获得了比SPHIT算法更好的压缩性能,比EBCOT更高的压缩效率。但是EZBC算法编码中的两个排序链表需要很大且非固定的存储空间,这使得EZBC算法的硬件实现非常困难。在EZBC算法的基础上提出了一种易于硬件实现、低存储量、高压缩性能的内嵌零块图像编码算法。该算法利用比特平面节点重要性状态表和上下文查找表来完成整个编码过程和形成上下文。实验结果表明,所提出的算法具有与EZBC算法基本相同的高压缩性能,但所需存储空间约为EZBC算法的四分之一,所以该算法更易于硬件实现。     

基于背景位平面向低位位移的ROI压缩算法研究

针对JPEG2000中一般位移法消耗大量的比特数编码形状信息和最大位移法不能控制感兴趣区域(ROI)与背景(BG)区域相对质量的问题,以及经典多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法中忽略小波子带兄弟间相关性的缺点,提出了一种应用于ROI压缩编码的BG位平面向低位位移的移位方法,并对SPIHT压缩编码算法的零树结构进行了改进,在解码端即使BG部分未被反向平移,仍能有较好的结果。通过缩小BG幅值及改进零树结构的SPIHT压缩算法的仿真实验表明,该方法实用有效,适用于较大压缩比及低码率传输的情况。     

基于小波等级树的分组集合划分图像编码

本文提出了一种基于小波等级树分组集合划分的图像压缩算法,它是对基于等级树集合划分算法(SPIHT)的一种改进算法。在本算法中,通过引进组的概念,扩展节点集合的类型以及定义各子带的子带上限等方法,获得了比SPIHT算法更好的压缩效果。对多幅图像的实验结果也表明了本算法的有效性。     

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。     

层式余弦变换的零树编码法

提出一种层式余弦变换的零树图像编码方法 (EZLDCT)。与EZDCT相比 ,能较好地消除方块效应 ,且对复杂的图像在相同压缩比的情况下有更高的PSNR值。     

基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法

为了更好地利用图像多小波域系数的相似性进行编码,提出了一种基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法。在SPIHT改进算法中首先定义了一种新型空间方向树把多小波域中不同子带的相似系数和每个子带中各个子块的相似系数组织在一起,然后根据树的结构改进了算法中分裂排序过程。实验结果表明,SPIHT改进算法与原来的SPIHT算法相比,在相同的压缩比下可以获得更高的峰值信噪比。     

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.     

基于H.264的子带DCT快速算法

DCT快速算法是H.264编码的关键问题之一。该文根据H.264中44块残差系数的分布特征及DCT系数的能量分布特性,提出一种基于DCT系数子带划分的子带DCT快速算法。该算法在DCT和量化前预判出为零的DCT系数,节省了这些系数的DCT和量化计算开销,提高编码效率。该文提出了划分DCT系数子带的判断标准,预判出子带中量化后为零的DCT系数后,仅计算非零的DCT系数,相应地也减少量化(Q),反DCT(IDCT),反量化(IQ)的计算。实验结果表明,该文算法在保持图像质量和码率的同时,极大地节省了DCT, Q,IQ,IDCT的计算量,提高了H.264的编码效率。     

Image coding using lapped biorthogonal transform

The wireless sensor network utilizes image compression algorithms like JPEG, JPEG2000, and SPIHT for image transmission with high coding efficiency. During compression, discrete cosine transform (DCT)–based JPEG has blocking artifacts at low bit-rates. But this effect is reduced by discrete wavelet transform (DWT)–based JPEG2000 and SPIHT algorithm but it possess high computational complexity. This paper proposes an efficient lapped biorthogonal transform (LBT)–based low-complexity zerotree codec (LZC), an entropy coder for image coding algorithm to achieve high compression. The LBT-LZC algorithm yields high compression, better visual quality with low computational complexity. The performance of the proposed method is compared with other popular coding schemes based on LBT, DCT and wavelet transforms. The simulation results reveal that the proposed algorithm reduces the blocking artifacts and achieves high compression. Besides, it is analyzed for noise resilience.     

Listless block-tree set partitioning algorithm for very low bit rate embedded image compression

This paper presents a listless implementation of wavelet based block tree coding (WBTC) algorithm of varying root block sizes. WBTC algorithm improves the image compression performance of set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) at lower rates by efficiently encoding both inter and intra scale correlation using block trees. Though WBTC lowers the memory requirement by using block trees compared to SPIHT, it makes use of three ordered auxiliary lists. This feature makes WBTC undesirable for hardware implementation; as it needs a lot of memory management when the list nodes grow exponentially on each pass. The proposed listless implementation of WBTC algorithm uses special markers instead of lists. This reduces dynamic memory requirement by 88% with respect to WBTC and 89% with respect to SPIHT. The proposed algorithm is combined with discrete cosine transform (DCT) and discrete wavelet transform (DWT) to show its superiority over DCT and DWT based embedded coders, including JPEG 2000 at lower rates. The compression performance on most of the standard test images is nearly same as WBTC, and outperforms SPIHT by a wide margin particularly at lower bit rates.     

基于DCT变换的渐进式图像编码方法

本文将DCT变换与SPECK算法相结合,提出了一种基于DCT变换的渐进式图像编码方法.该方法充分利用了DCT变换实现简单的特点,还能充分发挥零树编码的优势实现对图像的高效压缩.输出码流具有嵌入的特性,便于码率控制,具有一定的抗误码能力.同时计算复杂度低,比较适合于低复杂度的图像编码与传输.     

基于DCT的彩色图像水印算法

提出了一种基于DCT的彩色图像水印算法,通过修改彩色图像绿色分量的DCT系数实现水印的嵌入。原始二值水印图像经Arnold置乱加密后,嵌入到绿色分量的DCT中频系数中,并能够根据原始图像提取出来。实验证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、裁剪、加噪、图像增强等攻击,具有良好的不可感知性和很强的鲁棒性。     

Joint Optimization of Run-Length Coding, Huffman Coding, and Quantization Table With Complete Baseline JPEG Decoder Compatibility

To maximize rate distortion performance while remaining faithful to the JPEG syntax, the joint optimization of the Huffman tables, quantization step sizes, and DCT indices of a JPEG encoder is investigated. Given Huffman tables and quantization step sizes, an efficient graph-based algorithm is first proposed to find the optimal DCT indices in the form of run-size pairs. Based on this graph-based algorithm, an iterative algorithm is then presented to jointly optimize run-length coding, Huffman coding, and quantization table selection. The proposed iterative algorithm not only results in a compressed bitstream completely compatible with existing JPEG and MPEG decoders, but is also computationally efficient. Furthermore, when tested over standard test images, it achieves the best JPEG compression results, to the extent that its own JPEG compression performance even exceeds the quoted PSNR results of some state-of-the-art wavelet-based image coders such as Shapiro's embedded zerotree wavelet algorithm at the common bit rates under comparison. Both the graph-based algorithm and the iterative algorithm can be applied to application areas such as web image acceleration, digital camera image compression, MPEG frame optimization, and transcoding, etc.      

改进的快速SPIHT算法

SPIHT算法是一种简单、有效的嵌入式零树编码算法,但是,它需要大量存储空间,而且存在多次重复运算,因而复杂程度高,时间消耗大,不利于实时压缩。改进的SPIHT算法针对原算法的不足引入了“最小阈值”和“最小输出位”,同时改变了原算法的扫描顺序,降低了算法的复杂程度,并使其更有利于并行优化处理。实验证明,改进后的算法减少了编解码过程中的存储容量和时间消耗,而重建图像的峰值信噪比和人眼视觉效果与原算法相当。     

基于子带金字塔结构的彩色图像小波编码

本文改进了分层树集分割算法(SPIHT),重新设计了一种子带金字塔的数据结构来组织图像的二维小波变换系数,既减少了存储空间又加快了编码速度.在彩色图像的YUV空间按位平面的顺序依次对YUV三个分量编码,输出颜色分量完全嵌入式的码流.实验结果表明改进后算法对彩色图像的编码能获得很好的率失真性能,而且适用于高分辨率、不规则图像的编解码.     

利用二维非分离型嵌入式子波系数的零树图象编码

本文讨论利用二维非分离型滤渡器组的嵌入式零树子波(Embedded Warder Zerotree，简称EWZ)图象编码。文中讨论了二维非分离型滤波器组完全重构的充要条件，还讨论了子带图象的分割和五点式抽样的问题。实验表明嵌入式零树编码方法可以用在非分离型二维子波变换情况，在低比特率时有很好的巅值信噪比PSNR。