基于零树和位平面的小波图像压缩算法

通过有机结合零树编码、位平面编码和算术编码,提出了一种基于零树和位平面的小波图像压缩算法ZBP(Zerotree and bit plane).ZBP不仅充分利用了零树符号之间的相关性,而且从位数据的层面上挖掘出了小波系数值之间的相关性,从而提高了算术编码的性能.实验结果表明,ZBP的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法.     

窄带宽环境下的动态图像压缩

实现窄带宽环境下的动态图像传输需要对图像数据进行有效压缩。提出采用改进的小波零树编码算法，在零树编码过程中，对连续零树根所采用的游程编码以及对非零小波系数的编码采用了一种新的码扩展算法，与通常的码扩展法相比具有单位比特拥有更大信息量的特点，并且运用图像拼接技术缓解了小波图像压缩在小尺寸图像上不理想的问题。     

基于小波变换的有损图像压缩算法研究

文章从实际应用角度出发,全面系统地阐述了小波变换基本理论,提出了一种基于小波变换的有损图像压缩算法。该算法首先利用小波变换对图像进行分解,然后根据各子图像特点对小波系数进行相应的向量量化编码,从而实现图像压缩目的。实验结果表明：该图像压缩算法的使用,可以在图像质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图像质量。     

基于区域联合编码的小波图像压缩方法

提出了基于区域联合编码的小波图像压缩方法,适合于编码纹理图像。该算法充分地利用了小波系数的带内特性,根据小波系数的概率分布特性提出区域联合编码算法,算法复杂度低。实验结果表明,该算法在编码纹理图像时编码性能优于目前最成功的小滤零树编码ＳＰＩＨＴ算法,编码缓变图像时性能逼近ＳＰＩＨＴ算法。     

基于小波变换的声呐图像压缩方法

提出了一种新的基于小波变换的声呐图像压缩方法：对于小波变换后的系数采用基于零块的编码，充分挖掘小波系数能量集中的特点；在熵编码时使用上下文量化技术来减少上下文个数以提高编码效率。实验结果表明，使用本文的算法压缩声呐图像能够得到较高的压缩比和较好的图像质量。     

基于小波包变换的分层预测图像压缩算法

将基于上下文的算法编码方法和位平面编码方法有机结合,得到了基于小波包变换的分层预测图像压缩算法ＢＰＰ,为了充分利用小波系数间的各种相关性,在组合父子,邻居和兄弟相关性基础上得到了其它四种相关性,提出了小波包基选择方法既保持了父子相关性,彰关,根据二类拉数据的特点,进行了相应的预测和编码,对比分析表明ＢＰＰ的压缩效果 一的其它小波图像压缩算法。     

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。     

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上，提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号，然后根据各符号出现的概率，按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明，这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。     

基于神经网络的几种新的数据压缩方案

本文首先采用非统计的方法给出了基于神经网络的无损数据压缩新方案。基于神经网络的无损数据压缩新方案的特点是无损的、能压缩一些已用熵编码压缩过的数据，且在一些情况下压缩比接近2．58。然后把该新方案嵌入Huffman编码系统，获改进的无损数据压缩方法，提高了Huffmn编码系统的压缩比。最后把基于神经网络的无损数据压缩新方案嵌入一小波图像压缩系统得基于小波与神经网络的图像压缩方案，部分解决了小波图像压缩系统中‘高压缩比’与‘高保真’不能协调统一的矛盾。     

应用人眼视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

鉴于Contourlet变换存在冗余,小波变换不能准确捕获图像特征等不足,提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种基于人眼视觉特性的混合域图像压缩编码算法。算法对原始图像进行小波分解,对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;根据人眼视觉特性（HVS）,对不同子块变换系数进行加权处理;结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,提出的混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案（特别是低比特率下）。     

嵌入式零树小波编码算法研究

嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法，它可以实现渐进编解码，从有损到无损压缩，具有较高的压缩比和图像恢复质量，在图像编码中具有非常重要的地位。文中对嵌入式零树小波编码算法及其改进算法的原理、方法和性能进行了介绍和比较，并指出了嵌入式图像编码的研究方向。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术,它不像传统的压缩技术,JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波.嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础,改进其算法,实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

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.     

基于小波零树的图像编码优化方法

Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法是一种有效的基于小波变换的图像编码方法.通过对Shapiro零树编码方法进行研究,提出了一种利用检索方式保存高频细节分量的方法,有效地消除了同一子带内高频细节分量的数据相关性.仿真实验表明在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率.     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

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。     

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。     

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.     

一种基于改进EZW算法的图像压缩方法*

在EZW算法的基础上提出了一种适合大型图像压缩的改进算法,该算法首先将巨型图像分解为若干幅小的图像块,对这些小图像子块进行小波变换后,先用EZW对其进行编码,再用Huffman技术对其进行二次编码。该方法既能够保证利用小波系数之间的层次关系,又能提高图像的压缩率。还提出了一种自适应读写图像的方法,根据图像的大小自动调用不同的读写方式,为大型图像在Web上实时发布和漫游提供了技术基础。     

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