一种基于小波系数重要图编码的图像压缩算法

提出了一种新的基于小波系数重要图编码的图像压缩算法。该算法根据量化后的波系数的特点进行了一种期望排序，然后舍掉序列后面大量的零值小波系数，从而得到一个波系数子集，能以少的小波系数来很好地逼近原始图像，省去了零树编码中零树结构带来的大量比特开销。实验表明，该算法与MPEG-4的静止图像压缩算法相比较，重构图像的峰值信噪比（PSNR）值在相同码率下有较大的提高。     

一种改进的基于小波变换的快速EZW算法

研究了一种适合在高速DSP上运行的基于小波变换的快速嵌入式零树编码（EZW）算法。通过分析传统EZW的数据压缩流程以及DSP的处理机制,对EZW算法进行了改进,使之在DSP上运行的速度得到了极大的提高,并已在某高输入数据率的图像压缩项目上使用,效果良好。     

一种改进的EZW图像压缩编码算法

该文介绍了嵌入零树小波编码的基本思想,分析了EZW算法的优缺点,提出了一种改进算法,并给出了相应的实验结果。     

一种新的图像压缩编码算法

对图像压缩编码算法进行了改进。首先,将小波分解后的3个高频系数进行预处理:将高频部分进行球坐标变换,降低了同一尺度内系数的相关性;基于小波域和球坐标域的两个前提,定义了多尺度模积的概念,用来控制收缩函数对小波高频部分进行收缩处理。这样,可以去除那些不影响视觉效果的小波系数以及噪声信息,达到较高的压缩比。然后,对小波变换的低频部分进行单独编码(DPCM),对球坐标下的高频部分采用改进的多级树集合分裂(SPIHT)编码。针对SPIHT编码中重复扫描的问题,引入了最大值矩阵MMP(matrix of maximum pixel),这种策略能够有效降低比较次数。仿真实验表明,本文提出的算法具有较好的编码效率。     

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.     

基于提升算法的整数小波变换在零树小波编码图像压缩中的应用

研究了提升算法和基于提升算法的整数小波变换,并将该算法应用于零树小波编码图像压缩,改进了压缩算法性能.最后,给出了实验结果,结果表明在降低了运算复杂度的情况下,仍然提高了峰值信噪比,具有良好的压缩效果.     

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。     

实现图像感兴趣区域渐进编码的新方法——一种改进的嵌入式零树小波编码算法

在分析了Shapiro的嵌入式零树小波编码算法的基础上，针对其效率的不足提出了一种改进方法。本算法通过识别重要子带，而不是EZW中的重要系数，大大减少了需要编码的零树的数量，因而节省了时间。在此改进的基础上，结合坐标数据压缩算法实现了对图像感兴趣区域的渐进编码。该算法可在接收到图像的全部编码数据之前，首先实现感光趣区域的高品质重建，且编码效率也有明显提高。     

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。     

基于多阈值与嵌入零树小波的图像压缩算法

本文提出了一种基于多阈值与嵌入零树小波的新图像压缩算法（简称为MEZW）,该算法能够通过以下3项措施提高EZW算法工作效率：（1）通过定义多阈值以完善逐次副近量化过程;（2）通过修改嵌入编码策略以消除编码冗余;（3）通过采纳关联模型以提高算术编码效率。     

一种改进的零树结构编码算法研究

现在大部分图像压缩技术都利用了小波变换后图像不同分辨率反相同方向子带之间的相关性。采用双正交提升小波将图像变换到小波域,通过增加熵编码的符号集,提出了一种基于正交小波变换的增广零树压缩编码算法,在整个编译码过程中仅使用一个系数列表,况且不进行任何排序操作。通过相关实验,证实该方法能有效进行图像压缩,提高了压缩率。     

基于多尺度对比度塔和方向滤波器组的图像融合

本文从图像的特性出发,将方向信息与多分辨分析相结合,提出了基于方向滤波器组的融合思想.进而考虑到人眼的视觉特性,利用对比度塔分解(CP)捕获图像的低频分量,利用方向滤波器组(DFB)获得图像的高频分量,提出了一种基于多尺度对比度塔和方向滤波器组(CPDFB)的图像融合方法,同时分析了该方法的融合机理和计算复杂度,较好地实现了复杂图像的融合.仿真实验验证了其可行性和有效性.     

基于方向性小波子树分形图像编码的改进算法

本文在分析混合分形零树小波图像编码算法(FZW)优缺点的基础上，提出一种新的基于方向性小波子树的分形图像编码算法。该算法结合零树小波编码和分形编码，通过在匹配搜索过程中使用方向性range和domain子树，提高匹配精度，改善了传统分形小波图像压缩中的方块效应，更大限度的保留了图像的边缘信息。实验结果表明，该算法在提高压缩比和去除图像的方块效应方面，均取得了良好的效果。     

改进SPIHT算法对医学图像的压缩

医学图像是医学诊断和疾病治疗的重要根据。为了实现图像的存储和远程医疗中快速传输图像的要求,必须对图像进行压缩。先分析CT医学图像经过小波变换后系数的统计特性,在基于小波变换的基础上,用SPIHT算法对CT医学图像进行压缩编码。提出了2种针对CT医学图像压缩编码改进的SPIHT算法。一是细化扫描产生的有效值,二是将小波变换后系数的低频近似部分按二进比特进行传输。用Matlab进行仿真,仿真结果表明改善了峰值信噪比。     

一种具有抗误码性能的树块压缩算法

星载图像编码系统要求图像压缩算法具有一定压缩比、低复杂度的特点,同时希望尽可能减少码流比特错误造成的误码扩散。为了减少误码扩散,提出了一种易于硬件实现、低复杂度、抗误码强的树块数据无损压缩算法。图像数据经过小波变换后,将各级分辨率的系数按照树的结构进行排序,并由若干棵相邻的树构成树集合,称之为树块,每个树块独立进行比特平面编码,产生的码流独立进行打包。结果表明,这种编码方法有较低复杂度,易于硬件实现,能够有效优化,使输出码率达到最短,而且可以有效提高系统的抗误码性能。     

基于小波变换的图像压缩编码研究综述

图像压缩是指以尽量少的比特数代表原来图像的技术.小波变换由于在时域和频域同时具有局域化特性,弥补了DCT变换的不足,其多分辨率特性还便于与人眼视觉特性相结合.小波图像编码还便于与其它新兴图像编码方法相结合,成为当前研究热点.文中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,并指出存在的主要问题,最后展望小波图像压缩编码的发展前景.     

适于医学图像实时压缩的小波基选择

小波编码算法是图像压缩编码算法中的一种重要方法,在进行小波变换时,小波基的选取至关重要,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较,得出小波基与实时图像压缩编码之间的关系。     

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。     

一种改进的图像自适应零树编码方法

在研究Shapiro零树图像编码方案的基础上,提出了一种改进型的自适应嵌入式零树编码方法.本算法利用自适应的小波系数,增加了编码过程中零树个数,提高了编码效率,使在相同压缩率情况下,提高PSNR约为0.1~0.6dB,同时该编码方案仍保持零树编码产生嵌入式码流、支持多码率解码的特点.     

基于整数小波变换和改进嵌入零树编码的图像压缩

整数小波变换(IWT)具有输入输出都是整数、只需进行位内运算、便于硬件实现等优点,特别适于图像的无损压缩;而在有损压缩方面,其效果通常稍逊于传统的离散小波变换(DWT)。为了提高IWT图像有损压缩的性能,该文采用基于提升格式的IWT,结合基于形态膨胀运算的改进嵌入零树小波编码(EZW)方法。实验结果表明,在没有增加运算复杂度的情况下,此算法与传统的DWT相比,提高了峰值信噪比(PSNR),具有较好的有损压缩效果。