一种基于嵌入式零树小波的图像编码算法

在分析嵌入式零树小波图像编码算法的基础上,针对零树小波算法的不足之处,实现了一种改进的零树编码算法,主要包括:单独编码低频子带系数和不重复编码重要系数。改进算法充分利用了小波的特点,同时避免了重要系数进行重复编码,实验证明该算法优于嵌入式零树小波算法。     

基于图像边缘度的零树压缩最优分解层的选择

在研究零树图像编码方案的基础上,分析了被压缩图像的空间冗余度(称为图像边缘度)与零树压缩结果的关系,提出了零树压缩存在小波最优分解层的概念,给出了不同压缩比、不同小波分解层与不同类型图像的零树压缩结果的关系,并对相应的压缩时间进行了分析。综合实验结果表明:在进行高比特率压缩时,提倡采用三层小波分解;而进行低比特率压缩时,应采用四层小波分解。这一结论可作为进一步研究具有自适应能力的改进零树算法的基础。     

基于EZW的牙颌模型三维数据压缩

针对牙颌模型深度数据的压缩处理问题,阐述了嵌入零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法的基本原理和算法实现,讨论了基于感兴趣区域的EZW算法及其实现,并在实验室进行了深度数据和三维重构图像的基于感兴趣区域的EZW编码实验.实验表明,EZW编码既能实现图像的有损压缩也可实现图像的无损压缩,并具有很大的压缩比.     

基于提升小波变换和EZW编码的图像压缩算法

嵌入式零树小波编码(EZW)是一种有效的图像编码方法,对其进行研究后发现,输出流中出现大量连续的零数根并且压缩所需的压缩时间较长.为了降低编码零数根所需的位数,本文提出一种利用定长的游程编码算法对连续零数根进行编码;为了提高EZW的编码效率采用了提升方案的小波变换.实验结果表明,与传统的EZW算法相比,本算法能够提高图...     

基于人眼视觉特性的嵌入式小波零树编码改进①

在分析了嵌入式小波零树编码算法(EZW)的基本理论基础上,提出了一种以8个标志位代替原EZW算法中4个标志位的改进算法。改进算法中,重新定义零树的结构,降低了编、解码复杂度节省了存储的空间,且有利于提高压缩比;重新分类重要系数一方面增加了图像边缘信息编码,另一方面极大的减少了零树根的数量,提高了压缩比。仿真结果表明,改进算法重构图像质量及主观视觉效果明显好于原算法。     

小波基和图像分解层数对不同类型图像EZW算法的性能的影响

嵌入式零树小渡（EZW）编码方法是一种简单而高效的图像编码算法。影响EZW算法性能的因素有很多,本文主要从图像类型、小渡基和小波分解层数这3种因素出发通过大量的实验数据对它们对EZW算法性能的影响进行了比较,并通过对实验结果的分析与讨论,获取了相关的一些结论。这些结论将有助于更好地发挥EZW算法的性能,同时对在EZW基础上发展起来的改进算法的使用也具有一定的指导作用。     

基于人眼视觉特性的的嵌入式零树图像编码改进算法

根据人眼对中间频率较为敏感这一特性,对小波子带系数进行掩膜加权,加权后发现中间子带的小波系数变大,在对其进行压缩编码时则需要更多的比特数。针对这一问题,本文提出了一种改进的EZW算法对加权后的小波系数进行编码。实验结果表明,与经典EZW算法相比,重构图像的客观评价指标PSNR和重构图像的主观评价指标HVSNR都有不同程度的提高具有更好的视觉效果     

基于人眼视觉特性的嵌入式小波零树编码改进①

在分析了嵌入式小波零树编码算法（EZW）的基本理论基础上,提出了一种以8个标志住代替原EZW算法中4个标志位的改进算法。改进算法中,重新定义零树的结构,降低了编、解码复杂度节省了存储的空间,且有利于提高压缩比;重新分类重要系数一方面增加了图像边缘信息编码,另一方面极大的减少了零树根的数量,提高了压缩比。仿真结果表明,改进算法重构图像质量及主观视觉效果明显好于原算法。     

基于内容的嵌入零树小波图像编码算法

提出了一种基于内容的嵌入零树小波图像编码算法 ,该算法以 EZW编码方案为基础 ,但能够充分依据人眼视觉掩蔽特性自适应确定高频子带系数的扫描顺序 ,从而有效克服 EZW算法低比特率下图像边缘及纹理处复原质量不理想的弱点 .对比实验表明 :本文算法的图像复原质量明显优于 EZW等算法     

空管系统中运用EZW图像编码算法的优化策略

为了在空管系统中高效率传输景象数据,在嵌入式零树小波图像编码算法（EZW）的基础上进行了按步骤的整体优化,对低频子带进行无损编码,对同一级的不同子带根据人眼视觉特性进行加权合并,用Huffman编码对符号流进行二次编码,实验结果表明,该方法要优于传统的EZW算法。     

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。     

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.     

基于高频子带自适应扫描的改进零树图像编码算法

提出了一种基于高频子带自适应扫描的新图像编码算法，该算法以EZW编码方案为基础，能够通过单独编码最低频子带、自适应扫描高频子带内小波系数、采纳复杂关联模型等措施，在一定程度上克服EZW编码算法存在的编解码速度慢、峰值信噪比（PSNR）有待进一步提高等不足。对比实验表明：算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于EZW算法。     

基于分块变换-融合滤波的改进EZW算法

针对EZW算法变换和编码不能同时进行,因而不能实现完整意义上的子图像编码,以及该算法在全图像的小波变换未完成前,算法不能被执行,从而带来算法复杂度较高等问题,通过对EZW算法的深入分析,从算法的变换阶段入手,提出一种基于分块变换．融合滤波的改进EZW算法。实验结果证明,该改进算法在保持EZW算法主要优点的同时,能较好地实现完整意义上的子图像编码,同时可以大幅度降低计算复杂度。     

一种基于整数平方量化阈值的小波图像编码算法

作为JPEG2000的重要组成部分,整数小波变换(IntegerWaveletTransform)和嵌入式零树编码(EmbeddedZerotreeWaveletCoding)有许多优越性,但是图象经整数小波变换(IWT)后各子带系数幅值的动态变化较小,因此其能量集中性较第一代小波变换差很多,不利于零树编码(EZW)。该文从零树编码的量化阈值入手,将传统零树编码中“2的整数次幂”量化阈值改为从1开始的整数平方量化阈值,通过缩短了各量化阈值间的距离,减少了重要系数集中出现在较低量化阈值的机会,增加了编码过程中零树的数量,从而充分利用了整数小波变换能量集中性较低的特点。实验证明,该算法通过整数平方量化阈值有效地将整数小波变换同零树编码结合起来,提高了编码效率。     

基于结构树集合分割的效能选择性图像编码算法的改进

J．M．Shapiro提出的嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法，以其渐进嵌入的风格和简单高效的特点，开辟了小波变换在图像压缩编码应用中的广阔前景，引起了人们的普遍关注。在EZW算法之后，又有许多对EZW算法进行改进的方案被相继提出。其中由A．Said提出的基于结构树集合分割(SPIHT)的算法对进一步提高EZW算法的压缩比效果尤为明显。而文献[1]又提出了基于结构树集合分割的效能选择性(AS-SPIHT)图像编码算法。本文提出了一种改进的AS-SPIHT(IAS-SPIHT)图像编码算法。该算法首先通过建立四元组模型，简化了SPIHT及AS-SPIHT算法的实现；其次，通过充分利用已检出重要系数的先验知识，进一步提高了压缩比。     

基于小波的嵌入式零树编码分析

EZW(嵌入式零树编码)是一种具有良好的压缩效果,嵌入式的编码方式,执行起来非常快速地图像压缩方法,本文对EZW的数据结构及算法作了详细的分析和讨论。     

基于嵌入式零树小波的心电信号压缩算法及实现

针对便携式无线心电监护设备在数据存储及传输上的局限性,结合心电信号的特点,提出了一种基于嵌入式零树小波(Embedded Zero-tree Wavelet,EZW)算法的压缩算法。通过对EZW算法第一、二次迭代加以合并,并预先判断和标记第一次迭代出现的零树是否在整个编码过程中始终是零树,以提高算法的压缩率和运算效率。以MIT-BIH心律不齐数据库为样本数据集进行仿真,同时在MICAZ节点上作实际运行测试。实验证明,该算法相比于EZW算法压缩率更高,能更好地应用于无线设备上的心电信号压缩。     

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）。     

一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码(EZW)被认为是静态图象变换编码领域迄今为止最好的压缩算法之一.然而通过分析和实验,发现该算法在一定程度上存在时间复杂度较高和复原图象质量不尽理想等不足.本文提出了一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法,该算法能够通过以下3项措施提高EZW算法工作效率:(1)对最低频子带进行单独编码;(2)采用全新的嵌入小波编码策略,不再利用导致计算量剧增的双亲-子女(Parent-Children)关系;(3)进行嵌入小波编码时,不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号.实验结果表明:本文提出的新图象编码算法在压缩/解压缩速度、图象复原质量等方面均明显优于EZW编码算法.