An improved partial SPIHT with classified weighted rate-distortion optimization for interferential multispectral image compression

Based on the property analysis of interferential multispectral images, a novel compression algorithm of partial set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) with classified weighted rate-distortion optimization is presented.After wavelet decomposition, partial SPIHT is applied to each zero tree independently by adaptively selecting one of three coding modes according to the probability of the significant coefficients in each bitplane.Meanwhile the interferential multispectral image is partitioned into two kinds of regions in terms of luminous intensity, and the rate-distortion slopes of zero trees are then lifted with classified weights according to their distortion contribution to the constructed spectrum.Finally a global ratedistortion optimization truncation is performed.Compared with the conventional methods, the proposed algorithm not only improves the performance in spatial domain but also reduces the distortion in spectral domain.     

基于主成分分析和分层树集合划分的Huffman算法图像压缩研究

互联网的飞速发展,产生了大量的图像信息.为了减少图片占用的存储空间,提高图像质量,提出了一种将主成分分析（PCA）和分层树集合划分（SPIHT）压缩算法相结合的有损图像压缩算法.首先对图像进行主成分分解,选取主要特征值进行压缩,再利用SPIHT算法将图像分解成不同子带的小波系数进行压缩,对SPIHT压缩系数进行哈夫曼编码,实现图像二级压缩.将本文提出的算法与SPIHT、SPIHT的哈夫曼编码、JEPG2000、PCA压缩算法进行了比较,结果表明本算法较其他压缩算法具有更好的性能,在压缩比相同的情况下能获得更高的PNSR和SSIM.     

卫星干涉多光谱图像压缩新算法

根据卫星干涉多光谱图像的成像特性,提出一种基于分类权值率失真优化截取和自适应编码深度控制的部分SPIHT光谱图像压缩算法.首先根据干涉区域类型和编码平面的重要性,对各棵零树各个编码过程赋予不同的重要性权值,然后采用部分SPIHT算法对每棵零树独立编码,编码时根据比特平面层中重要系数的统计概率自适应地进行3种编码模式的选择,同时依据重要性权值和深度控制因子自适应地控制每棵零树的编码深度,最后在编码深度内,根据不同干涉区域的零树对恢复光谱的失真贡献,采用分类权值率失真方法对码流进行优化截取,使码流分配与失真达成最优.实验结果表明,本算法比传统算法更好地保护了光谱信息.     

An Improved 3D SPIHT Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

In this paper, an improved 3D SPIHT compression coding method, naming 3D BCSPIHT, based on wavelet zero tree compression coding (EZW), is used to exploit redundancy in 3D hyperspectral imagery data. The experimental results show that this method can obtain the compression ratio 200 for 224 spectral band data without any K-L transformation (KLT) to remove the spectral correlation, and the total compression performance of this method is better than the method of KLT and other two dimensional transformation (such as 2D DCT and 2DWT) to remove the spectral correlation and spatial redundancy. To compare with the total compression ratio of KLT+JPEG method and KLT+BBZTC method, this method reaches 200 folds at the average PSNR of 32.531 dB. This method enhances 2～5 dB in PSNR at same compression ratio to KLT+BBZTC method, and the average compression rate improves above 15 fold.     

小波变换传递误差、尺度、加权量化对分层树剖分编码图象压缩质量影响的研究

详细研究了小波变换传递误差、尺度、快速Mallat算法加权量化对分层树剖分(SPIHT)编码图象压缩质量的影响,并给出了基于VC++的仿真结果,结果表明,小波变换尺度对图象压缩编码效果有明显的影响,通常要在大于4的尺度上作图象压缩编码才可以得到较好的压缩效果,不同的边界延拓,不同尺度的取整重构、加权量化对图象压缩效果的影响是不同的,恰当选取加权量化步长能达到更好的图象压缩效果,一般而言,同一尺度下随加权量化步长的增加,压缩效果变差.     

An Improved 3D SPIHT Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｅｎｃｏｄｉｎｇｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｄａｔａ .Ａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｇｏａｌｏｆｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｂｉｔｒａｔｅｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｒｓｔｏｒａｇｅｗｈｉｌｅｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇａｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｆｉｄｅｌｉｔｙｏｒｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙａｖｏｌｕｍｅｏｆ 3Ｄｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙｄａｔａｎｅｅｄｓｕｃｈｐ…     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

适合DSP处理的低内存并行SPIHT算法

针对SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)算法的编码过程具有重复运算、存储量大等问题,提出了一种适合于DSP(digital signal processors)处理的低内存并行SPIHT算法。该算法采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和编码能够同时进行。通过引入基于行的整型提升方案,使得只需经少量行变换就能进行列变换,提高了小波的变换速度。根据DSP的并行特性和SPIHT算法的缺点,采用“改进的最大幅值求取方法”、“误差位数以及绝对零值和绝对零集合”、“最大值与零值图”和“单棵零树编码”等多种方法对其进行了改进,大大缓解了对内存的压力,减少了算法的运算量。该算法与LZC(listless zerotree coding)算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,但速度提高了2倍,能满足一般的实时压缩要求。     

基于SPIHT的图像加密与压缩关联算法

为了研究图像压缩与加密同步进行问题, 本文提出了一种在变换域下的图像加密与压缩关联算法在该算法中, 加密过程发生在小波变换与SPIHT编码之间它充分利用了离散小波变换和基于层次树的集合划分(set partitioning in hierarchical trees, SPIHT)编码属性, 扩散过程被限制在单个子带内部. 此外, 混淆过程保留了SPIHT编码中两个最重要的位和符号位, 它包含了图像的重要信息. 实验结果表明, 算法具有良好的安全性、图像重构视觉质量以及很高的加/解密速度.     

基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度;采用量化截断的预处理技术,省去大量不重要高频系数的量化编码,解决了提升变换后SPIHT算法编码效率低的问题;去除了最外层高频系数的分解和编码,有效地减少了变换和编码的能耗;理论分析和仿真结果均表明,在保证一定重建图像质量的前提下,该算法大大降低了图像压缩能耗,提高了算法的压缩效率和执行效率,非常适合于资源受限的WMSNs中的图像压缩。