基于人眼视觉特性的嵌入式小波零树编码改进①

在分析了嵌入式小波零树编码算法(EZW)的基本理论基础上,提出了一种以8个标志位代替原EZW算法中4个标志位的改进算法。改进算法中,重新定义零树的结构,降低了编、解码复杂度节省了存储的空间,且有利于提高压缩比;重新分类重要系数一方面增加了图像边缘信息编码,另一方面极大的减少了零树根的数量,提高了压缩比。仿真结果表明,改进算法重构图像质量及主观视觉效果明显好于原算法。     

基于小波零树结构的图像压缩算法的改进与实现

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法,近几年来得到了广泛的发展,其中最著名的是Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法。文章根据小渡零树的结构,并结合量化编码理论,对EZW算法进行了改进。仿真实验证明,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。     

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）。     

基于零树结构的感兴趣区图像编码算法

分析了感兴趣区域的编码算法,对其中的最大移位法进行了改进,提出了一种基于零树结构的感兴趣区图像编码算法,给出了具体算法和实验结果,并与一般EZW压缩算法进行了比较。实验结果表明这种算法既保证了感兴趣区域的图像质量,又有较高的压缩比。     

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.     

一种改进的嵌入式零树小波图像编码算法

文中分析了嵌入式零树小波图像编码算法(EZW)，发现算法中对重要系数进行的重复扫描编码是可以避免的，于是提出了新的算法，通过采取“剔除重要系数”步骤，避免了EZW算法中对重要系数进行的重复扫描编码；并且在算术编码前对符号流进行游程编码，减少了零树间的冗余，实验证明这些对提高压缩比都具有不可忽视的作用。     

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。     

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。     

基于结构树集合分割的效能选择性图像编码算法的改进

J．M．Shapiro提出的嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法，以其渐进嵌入的风格和简单高效的特点，开辟了小波变换在图像压缩编码应用中的广阔前景，引起了人们的普遍关注。在EZW算法之后，又有许多对EZW算法进行改进的方案被相继提出。其中由A．Said提出的基于结构树集合分割(SPIHT)的算法对进一步提高EZW算法的压缩比效果尤为明显。而文献[1]又提出了基于结构树集合分割的效能选择性(AS-SPIHT)图像编码算法。本文提出了一种改进的AS-SPIHT(IAS-SPIHT)图像编码算法。该算法首先通过建立四元组模型，简化了SPIHT及AS-SPIHT算法的实现；其次，通过充分利用已检出重要系数的先验知识，进一步提高了压缩比。     

改进的无链表零树编码算法

通过对SPIHT算法和LZC算法的研究,提出一种改进的无链表零树编码算法。该算法改进了树编码过程,降低了编码复杂度,易于硬件实现,并且用小波系数的最高比特位来存储标志图,使得编码所需内存进一步减少。实验结果表明在相同的压缩比下,新算法重建图像的峰值信噪比明显优于LZC算法,而仅比SPIHT算法有略微的降低。     

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     

改进的嵌入式小波零树编码算法

在分析EZW算法的基础上,提出一种改进的图像编码算法,把小波系数分解成2组较小的小波系数,分别对其进行编码,并移除EZW算法中的副扫描过程,从而省去了存储重要系数的位置信息的比特数,减少了EZW算法中扫描次数,在很大程度上提高编码速度,缩减需要编码的符号数目,是种快速的编码算法。实验结果表明,运用该算法处理得到的图像质量能够满足大多数的应用需求。     

基于小波变换的卫星云图压缩方法

本文使用改进后的小波变换零树编码压缩算法压缩卫星云图资料，在压缩比为30：1以上、PSNR大于33的条件下，将发送云图的延迟时间从约16分钟缩短到约40秒钟。     

基于小波域空间树结构的合成孔径雷达图像压缩

空间树结构SOT(Spatial-Orientation Tree)在基于小波的SAR图像压缩中扮演着及其重要的角色,包括EZW(Embedded Zero-tree Wavelet)和SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)的图像压缩编码方法,都利用了SOT中的父子关系。斑点噪声的存在,严重降低了SAR图像的质量和可压缩性。作为研究不同分辨率小波系数的空间相关性的非常有效的数据结构,SOT在斑点噪声去除中并没有得到很好的利用。提出一种新的SAR图像压缩方法,该方法结合基于SOT结构的斑点噪声去除和EZW嵌入式零树编码算法,对机载合成孔径雷达图像压缩实验的结果显示,该方法优于JPEG和标准EZW算法。     

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.     

基于嵌入式零树小波的心电信号压缩算法及实现

针对便携式无线心电监护设备在数据存储及传输上的局限性,结合心电信号的特点,提出了一种基于嵌入式零树小波(Embedded Zero-tree Wavelet,EZW)算法的压缩算法。通过对EZW算法第一、二次迭代加以合并,并预先判断和标记第一次迭代出现的零树是否在整个编码过程中始终是零树,以提高算法的压缩率和运算效率。以MIT-BIH心律不齐数据库为样本数据集进行仿真,同时在MICAZ节点上作实际运行测试。实验证明,该算法相比于EZW算法压缩率更高,能更好地应用于无线设备上的心电信号压缩。