一种基于人眼特性的改进SPIHT图像压缩算法

对SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）进行了研究,提出了一种基于人眼视觉特性的改进SPIHT算法。它首先对图像进行整数小波分解,然后根据图像经小波分解后系数的特点以及人眼对图像的边缘信息更加敏感的特性,对SPIHT算法进行改进。由于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,尤其在低比特率时候效果更加明显。     

基于二叉树的改进SPIHT算法

为在保持多级树集合分裂(SPIHT)算法编码速度的同时提高其性能,提出一种基于二叉树的改进SPIHT算法。对D型集合分裂得到的4个系数进行二叉树编码,优先编码L型集合的重要性,并以较高的概率提前判断二叉树根节点的重要性,从而提高编码效率。实验结果表明,该算法的执行速度与SPIHT算法相当,且具有较高的峰值信噪比。     

一种改进的基于零树集合的小波图像压缩算法

提出了一种新的基于零树和集合的图像压缩方法,它是对ＳＰＩＨＴ方法的改进。ＳＰＩＨＴ算法是Ａｍｉｒ Ｓａｉｄ和Ｗ．Ａ．Ｐｅａｒｌｍａｎ提出的一种高效的压缩算法,其性能优于ＥＺＷ算法,它在不同比特平面上对幅值较大的元素首先进行编码,从而使重建图像令人满意时,例如３０ｄＢ以上时,达到较高的压缩比。本文认为,在ＳＰＩＨＴ中,不同情况下的比特分配有一些不尽合理之处。本文根据大量图像的统计特性得出更合理的比特     

一种基于改进SPIHT的图像压缩算法研究

通过引入子带分块编码的思想,提出了一种基于提升小波变换的改进SPIHT算法。该算法不但具有传统SPIHT算法的优点,而且能实现码流多分辨率表示和ROI区域编码。最后,给出了一种有效的基于提升小波变换的图像压缩系统。该系统把图像分割成小块后,单独进行提升小波变换及编码处理,并在解码端恢复后进行重新组合。试验结果表明本方法能取得满意的结果,显示了本方法在图像压缩中的应用前景。     

基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度,对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法,通过对小波系数排序过程的调整,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

一种SPIHT的改进算法

针对原SPIHT算法存在扫描的重复且没有充分考虑人眼的视觉特性(HVS)等不足,通过引入人眼视觉特性、DPCM编码及建立最大值表等思想对原算法进行了改进.仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果、峰值信噪比和编解码效率上都得到了提高.     

基于小波零树结构的一种图像压缩

本文分析了图像小波分解系数的特点及零树结构，提出了一种基于小波零树结构的图像压缩编码方法，描述了小波图像矩阵及多分辨率、多方向的矩阵元素，给出了求取每个子带中最大绝对值小波系数及忽略此子带引起的均方误差计算公式，定义了编码结构，并用Lena图对该编码方法进行仿真实验．仿真结果与EZW编码方法进行比较，结果表明：此方法在相同的PSNR下，获得了较高压缩比，具有较好性能．     

改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法

基于中频和高频子带小波系数中的不重要数的相关性，对SPIHF算法提出一些改进．在改进SPIHT算法中，利用一个组合函数来减少相应位置中频子带的不重要小波系数的冗余．构造集合d来减少高频子带带间的冗余．实验结果表明，改进SPIHT算法相对于改进前SPIHT算法有理想的压缩效果，峰值信噪比和人眼视觉效果都有所提高．     

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.     

零树小波图像压缩算法的改进

针对零树小波编码等常用图像压缩算法存在的压缩速度慢，压缩比小，重构复原图像效果不理想等问题，本文充分考虑人的视觉特性，结合不同方向不同尺度子带之间的相关性（横向相关），提出了一种基于高频带面的新零树小波编码算法（以下简称为改进的零树小波编码算法）。实验结果表明：改进的零树小波编码算法在压缩比，编码时间，解码时间，重构复原图像质量等方面均优于零树小波编码算法。     

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.     

用改进的SPIHT算法实现遥感图像压缩

遥感图像纹理复杂,采用传统的SPIHT算法进行图像压缩编码存在运算量大、效率低、压缩率不高,压缩后仍有很大的编码冗余等缺陷。根据遥感图像小波变换后系数的特点改进算法,对高低频分量采用不同的编码方法,且对SPIHT算法的运算流程进行改进,得到一种更有效的编码方法。通过实验仿真证明,该算法各方面的性能均明显优于原算法。     

基于整数提升小波正变换的改进SPIHT算法研究

本文提出了一种基于整数提升小波正变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复读取的操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率.     

基于多小波的SPIHT改进算法

为了进一步提高图像编码效率,利用多小波子带上各个分量间的相关性以及分量间能量分布的特点,提出了一种SPIHT改进算法。该算法是根据高频子带第1分量无效值的分布来预测其他3个分量上不重要系数的位置信息,由于减小了无效集判别过程中的扫描范围,从而可加快编码速度。实验结果表明,该算法既提高了编码效率,又保持了压缩性能。     

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.     

一种改进的无表SPIHT算法

SPIHT算法是一种基于小波变换,压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法,传统的SPIHT算法主要基于软件实现.本文提出一种改进的更易于硬件实现的无列表SPIHT算法：采用状态标示符取代动态链表操作来记录集合分割信息,进而把整个编码过程都简化为简单的逻辑运算.基于本算法设计出了SPIHT编码器FPGA的有效实现.实验表明,该算法易于实现、节约资源、效率高、运算速度快,为硬件实现高速图像压缩编码提供了一种新的有效的方法.     

基于单队列递归扫描的嵌入式零树图象编码方法

为了提高基于互联网的图象编码的压缩比和多带宽适应性，提出了一种新的嵌入式零树图象编码方法，该方法首先在连续累进量化方法中使用单队列算法，从而不仅无需使用动态队列，而且率失真特性也得到改善；其次设计了一种基于空间树递归扫描的零树编码快速算法，因而完全解决了重复扫描问题；最后基于编码符号的频带内邻域相关性，为自适应算术编码定义一种新的Markov模型，实验结果表明，该算法在保持高粒度多码率特性的同时，压缩效率较EZW算法有明显提高。