基于多小波的零树编码

多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像压缩方法,该方法以多小波变换为基础。根据多小波性质的不同采用与之对应的改进编码方法。实验证明,压缩效果良好,在一定的压缩比下可达到很高的峰值信噪比(PNSR)。     

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.     

基于小波变换的视频压缩新方法

提出了以小波变换为核心技术的视频压缩系统的具体实现方法，设计了系统的整体框架，对各个模块都提出了改进和具体实现的算法。对于帧内图像的编码，提出了Mallat小波变换的改进延拓算法，加入了感觉加权量化。对于帧间图像的编码，针对低码率电视会议的特点改进了三步搜索法，在保持低复杂度的基础上提高了搜索的精度，同时为了提高编码效率，对运动补偿后的残差图像也进行小波编码。实验表明，这种算法的性能优于传统的视频压缩方法。     

基于小波变换的嵌入式图像压缩编码算法

小波变换具有良好的空间一频率局部化特性，给图像编码算法提供了广阔的发展空问。嵌入式图像编码算法能很好地满足图像编码的新要求，因此也成为了静态图像编码新标准JPEG2000的基础。对基于小波变换的嵌入式图像编码方法进行了研究，分析比较了几种典型的编码算法的原理和编码性能，指出了改进方案和适用性，探讨了小波图像压缩研究的发展方向。     

抗误码的小波图像编码

提出了一种改进的SPIHT算法，可以把错误的影响控制在局部范围内，极大地提高了小波压缩图像传输的抗误码性能。实验证明该算法是有效并且可行的。     

基于正交多小波变换的图像压缩方法

本文讨论用正交多小波变换对图像进行压缩处理。选择具有最优时频性质的正交多小波，采用改进的零树编码，试验结果表明该方法优于单小波压缩方法。     

基于零树小波图像压缩编码的方法

本文讨论了基于零树小波图像压缩的基本方法及在此方法上各种改进方法,对这些方法进行了比较,并探讨了基于小波的静止图像压缩方法的发展方向。     

EZW编码中一种改进的小波零树系数分类算法设计

本文提出了图像EZW编码中一种新的分类算法，它采用从细层到粗层的扫描顺序进行分类，克服了由粗到细的分类过程中来回扫描零数结构的不足，能够减少编码中的扫描工作量，有利于提高编码速度。     

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．     

基于简化集合定义及其分割排序的新图象编码算法

提出了一种基于简化集合定义及其分割排序的新图象编码算法(简称为ISPIHT)，该算法能够通过以下措施提高SPIHT算法工作效率：(1)重新简化定义零树集合以提高内存空间利用率；(2)改进完善集合分割排序策略以降低编码时间。     

一种零树与游程相结合的小波图象编码方法

Shapiro的零树编码方法是众多小波图象编码方法中的佼佼者,但通过研究发现,图象的小波系数经过量化和零树编码后,如果按一定的顺序扫描,则零树根会连续出现,因此,若对Shapiro的零树编码方法进行改进,即在零树编码之后,熵编码之前,对连续排列的零树根进行游程编码,则可以进一步提高图象编码的压缩比。理论分析和实验结果均表明,该方法可取得较好的效果。     

一种基于整数小波变换的图像编码算法

针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用"从1开始的整数平方"代替"2的整数次幂"作为零树编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔.通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的零树数量;同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程.实验结果表明,整数平方量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提高了静止图像的编码效率.     

基于小波分析的嵌入零树图像编码

文章提出了一种基于小波分析的嵌入零树编码方法,主要探讨嵌入零树编码的编、译码流程和方法,并通过编码示例给出编码过程和试验结果。该方法在压缩编码中不要求使用原始图像,能在保持良好的图像质量的同时大大减少计算量,和现有的文献给出结果进行比较,该算法得到了较好的图像质量和高压缩比。     

多小波零树图像编码方法研究

多小波变换兼有对称性、正交性、光滑性和有限支撑等信号处理中的十分重要的性质,特别适用于图像的压缩编码。该文采用能量集中率很高的多小波预处理方法,对多小波变换系数采用多门限逐级量化方法,提出了一种新的多小波零树图像编码方案,仿真试验表明了该方法的优越性。     

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）。     

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。     

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.     

基于区域分割的小波分解运动补偿编码算法

为了提高视频运动估值的速度和运动矢量编码的效率，提出了一种基于区域分割的小波分解运动补偿的视频编码算法，该算法的几个核心部分的特点如下：（1）运动估值部分，在基本的可变块多分辨率运动估值算法的基础上，充分利用了小波分解后各子带所表征的运动结构相关性，因而提高了运动矢量的编码效率，同时提出了基于区域分割的多分辨率运动估值算法，因而在有效减少运动估值时间消耗的同时，进一步提高了运动矢量的编码效率；（2）在量化部分，提出了一种基于人的视觉系统的量化方法；（3）采用改进的高效的零树小波编码算法对帧内和帧间信息进行编码，实验结果表明，所提出的算法是有效的。     

基于小波变换的点量化图像编码算法

首先扼要介绍小波理论，分析小波变换的统计特性和重要系数的分布特点，着重对几种最具代表性和生命力的点量化图像编码算法进行详细的论述，并对它们进行比较；然后，重点讨论基于时间轴小波变换的视频分割算法在视频图像编码上的应用，提出今后研究的方向。     

一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码

从研究分形图像编码和零树编码各自的优劣点以及它们之间的结合点出发,寻找了一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码,目的在于充分利用景物特征和人眼的视觉特性,提高分形变换和零树在图像编码领域内的协同能力。该方法利用SPIHT算法位平面编码的渐进特性,用基于灰度模型的统计特征分类方法将分形和SPIHT相结合,得到更符合人眼视觉特性的编码方案。实验结果表明,该方法能进行较好的图像块分类,并取得较高的压缩比,而且在人眼视觉允许的范围内且同时又要求高压缩比的情况下具有优势。