一种改进的基于零树集合的小波图像压缩算法

提出了一种新的基于零树和集合的图像压缩方法,它是对ＳＰＩＨＴ方法的改进。ＳＰＩＨＴ算法是Ａｍｉｒ Ｓａｉｄ和Ｗ．Ａ．Ｐｅａｒｌｍａｎ提出的一种高效的压缩算法,其性能优于ＥＺＷ算法,它在不同比特平面上对幅值较大的元素首先进行编码,从而使重建图像令人满意时,例如３０ｄＢ以上时,达到较高的压缩比。本文认为,在ＳＰＩＨＴ中,不同情况下的比特分配有一些不尽合理之处。本文根据大量图像的统计特性得出更合理的比特     

基于小波分析的一种自适应图像压缩编码

文章在研究近年来基于小波变换的图像压缩编码方法的基础上,提出了一种自适应的小波分解方案。即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,并由此导出自适应小波分解树和可调压比方案,然后结合自适应小波分解树的特性,给出恰当的小波系数量化、比特分配以及各层子图像的编码方案。实验表明,该文算法广泛适用于不同特征的数字图像,在较高压缩比时仍有较好的重建图像质量,而且压缩比在一定范围内可以调节。在相近压缩比的情况下,主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于JPEG标准。     

超光谱图像的三维小波嵌入零块压缩编码

超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大多数超光谱图像在各个方向上具有非对称的统计特性,所以利用非对称三维小波变换去除图像的谱间和空间冗余.与传统的对称三维小波变换相比,非对称的三维小波变换能够更有效地去除相邻谱段间的冗余.提出了一种改进的3DSPECK(3D set partitioning embedded block)算法--非对称三维集合分裂块算法(asymmetric transform 3DSPECK,简称AT-3DSPECK),并被用于编码变换后的系数.根据变换系数的能量分布特点,三维零块分裂和三维octave子带分裂方法被有效地结合在所提出的AT-3DSPECK算法中.为了优化率失真和加速编码速度,也给出了一种零块优化排序的快速算法.实验测试表明:AT-3DSPECK算法的平均PSNR(peak signal to noise ratio)分别比AT-3DSPIHT(asymmetric transform 3D set partitioning in hierarchical trees)和3DSPECK算法高0.4dB和1.4dB.此外,AT-3DSPECK还具有比零树算法更快的编码速度.     

基于SPIHT的图像压缩算法研究

随着数字通信技术的迅猛发展,图像数据量呈现指数增长,图像压缩成为图像处理领域的研究热点问题之一。传统多级树集合分裂(SPIHT)算法在阈值较大情况下对所有的小波系数都进行扫描编码,所以0位的输出较多,降低了编码效率。笔者提出了一种改进的SPIHT算法,在对不重要子集表(LIS)进行扫描编码之前,判断当前阈值LIS列表中是否有重要的小波系数。对不重要系数表(LIP)进行扫描编码时,增加一个标志位,检测是否所有的重要系数都已编码完成。如果都已编码,则跳过对LIP的编码。实验表明与原始算法相比,在相同压缩率情况下,笔者提出的SPIHT算法取得了更高的重构图像质量,特别是在比特率较低情况下,峰值信噪比(PSNR)提高更为明显。     

一种改进的基于小波变换的SAR图像压缩编码

由于SAR数据图像与光学传感器数据特点有所不同,因此一般的适合光学图像的压缩算法并不一定适合雷达图像。文章根据SAR图像的特点对SPECK算法进行了改进。用此改进方法对SAR图像进行处理,通过与SPIHT算法的比较分析可以看出,该算法从各个方面都明显优于传统的SPIHT算法,而且这种方法有较好的视觉特征,有利于进行图像的校准和目视解译。     

基于提升小波变换和EZW编码的图像压缩算法

嵌入式零树小波编码(EZW)是一种有效的图像编码方法,对其进行研究后发现,输出流中出现大量连续的零数根并且压缩所需的压缩时间较长.为了降低编码零数根所需的位数,本文提出一种利用定长的游程编码算法对连续零数根进行编码;为了提高EZW的编码效率采用了提升方案的小波变换.实验结果表明,与传统的EZW算法相比,本算法能够提高图...     

一种小波图像压缩编码的抗干扰算法

提出了一种基于小波树搜索方式的改进了的小波图像压缩算法,算法保留和继承了EZW和SPIHT算法的所有优点,改进了它们难于抵御干扰的弱点,重点探讨了搜索规则、格点矢量编码方法以及责任中结命令 道纠错的沸合编码选择,并给出了在模拟的噪声环境下,用该算法进行编解的峰什玲噪比及其与SPIHT算法的比较。     

一种新的无损小波图像压缩算法

基于Daubechies 5-3旋转小波，本文提出了一种无损图像压缩新算法，这一工作证实了小波压缩的如下问题，小波压缩具有与JPEG那样快的运行速度，在不改变变换系数的条件下，采用序贯处理方法能急剧地减小存储器的需要量，能用小波实现图像的无损压缩，对比实验表明，这种快速，有效的无损图像压缩技术比标准的JBIG和无损的JPEG性能要优越。     

一种新型的小波图像压缩编码

在借鉴前人研究成果的基础上,对SPIHT算法进行改进并提出一种新型的小波图像压缩编码。利用人眼视觉特性对小波系数进行加权,更加注重人的主观因素对图像压缩的影响;高频子带引入最大值表,系数扫描时只需将最大值内相应数据同阈值进行比较。实验结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果和峰值信噪比上都得到了提高。     

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。     

Efficient compression algorithm for hyperspectral images based on correlation coefficients adaptive 3D zerotree coding

The authors propose an efficient compression algorithm for hyperspectral images, which is based on the correlation coefficients adaptive asymmetric tree three-dimensional (3D) set partitioning in hierarchical trees (AT-3DSPIHT) coding of the asymmetric 3D wavelet transform (A3D-DWT) coefficients. According to the characteristics of the correlation coefficients between adjacent spectral bands, a binary tree spectral band grouping algorithm is carried out to divide the adjacent spectral bands into different mode groups. Along with this, an appropriate A3D-DWT with the corresponding decomposition levels and a proper AT-3D zerotree are determined adaptively. Several airborne visible/infrared imaging spectrometer images are used to evaluate the proposed algorithm. Compared with the state-of-the-art 3D-DWT based algorithms, the proposed adaptive AT-3DSPIHT achieves the best compression performance at lower bit rates. Moreover, at the low correlated adjacent bands, the proposed algorithm also outperforms the 2DSPIHT algorithm.     

Near lossless compression of hyperspectral images based on distributed source coding

Effective compression technique of on-board hyperspectral images has been an active topic in the field of hyperspectral remote sensintg.In order to solve the effective compression of on-board hyperspectral images,a new distributed near lossless compression algorithm based on multilevel coset codes is proposed.Due to the diverse importance of each band,a new adaptive rate allocation algorithm is proposed,which allocates rational rate for each band according to the size of weight factor defined for hyperspectral images subject to the target rate constraints.Multiband prediction is introduced for Slepian-Wolf lossless coding and an optimal quantization algorithm is presented under the correct reconstruction of Slepian-Wolf decoder,which minimizes the distortion of reconstructed hyperspectral images under the target rate.Then Slepian-Wolf encoder exploits the correlation of the quantized values to generate the final bit streams.Experimental results show that the proposed algorithm has both higher compression efficiency and lower encoder complexity than several existing classical algorithms.     

Distributed near lossless compression algorithm for hyperspectral images

This paper presents a new near lossless compression algorithm for hyperspectral images based on distributed source coding. The algorithm is performed on blocks that have the same location and size in each band. Because the importance varies from block to block along the spectral orientation, an adaptive rate allocation algorithm that weights the energy of each block under the target rate constraints is introduced. A simple linear prediction model is employed to construct the side information of each block for Slepian–Wolf coding. The relationship between the quantized step size and the allocated rate of each block is determined under the condition of correct reconstruction with the side information at the Slepian–Wolf decoder. Slepian–Wolf coding is performed on the quantized version of each block. Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is competitive with that of state-of-the-art compression algorithms, making it appropriate for on-board compression.     

基于标签化医学图像的多阈值三维重建算法

针对传统面绘制重建方法 MC无法一次性提取多个阈值器官的问题,提出一种将MRI图像中靶区及其周边组织进行标签化分割的多阈值三维重建算法。该算法通过将二维图像中的多阈值器官标签化为简单的整数,降低提取等值面时的数据存储量,进而提高等值面的绘制速度。同时,定义了多阈值三维重建时体素顶点索引方式和等值面相交形态,减少了传统MC算法提取多个阈值器官时存在三角面片与顶点复用的情况,且仅需一次性扫描即可重建多个器官等值面。实验结果表明,本文算法较传统MC算法,重建器官数量越多,器官彼此结构越紧密,三角面片与顶点复用情况减少越明显,在保证重建效果的同时,绘制速度可提高30%。     

四叉树分块的高光谱图像分布式无损编码

目的 近年来随着光谱成像技术的快速发展,使得高光谱遥感图像能够提供更加丰富的地物信息,然而其所具有的极大数据量给图像的存储、传输和实用带来较大的困难。因此,如何对高光谱遥感图像进行有效编码成为研究热点。方法 基于陪集码的分布式信源编码因其具有良好的压缩性能和较低的编码复杂度而受到重视,在此基础上提出一种基于自适应四叉树分块的高光谱图像分布式无损编码方案。设每个高光谱帧组的第1帧为关键帧,其他帧为普通帧,首先对关键帧进行自适应四叉树分块,然后对每一块与普通帧相应的块进行最佳线性预测,进而根据预测残差确定所需传输的陪集码索引位数以及每个像素的k个最低比特位。结果 本文通过自适应四叉树分块,增强了所形成陪集码的自适应性。所提出的编码方案很好地实现了压缩效果和编码效率的折中。结论 提出的方案能够较好地适应低复杂度环境下对高光谱图像无损编码的需求。     

基于PDC编码的中文文本压缩算法

针对中文文本结构的特点以及传统压缩算法对中文文本压缩的不足,提出并实现了一个基于PDC编码的中文文本压缩算法。该算法采用的是字典压缩方式。根据单个汉字在中文文本出现的概率,采用Huffman编码方式进行前缀变长编码;定义由某个汉字为前缀的词组和短语的深度;对具有相同前缀和相同深度的词组和短语进行局部的定长编码,构成一部压缩编码字典。通过对相同文本分别使用该算法和传统的LZW和LZSS编码算法压缩后得到的数据结果对比,压缩率有2.53%~40.48%的提高,表明该压缩算法有较好的压缩效果。     

Development and investigation of a hierarchical compression algorithm for storing hyperspectral images

The characteristics of SpecTIR and AVIRIS 16-bit hyperspectral images are analyzed. The requirements for compression of such images are formulated. The aspects of using the hierarchical compression algorithm in hyperspectral images storage are studied. Spectral component approximation algorithms are considered that allow both an increased compression ratio and retrieval of particular components. Interpolation algorithms are considered and a rank interpolator is offered for hyperspectral images compression. Real 16-bit hyperspectral images are used in computational experiments to investigate the efficiency of the proposed algorithms. The best parameters of these algorithms are found experimentally and general recommendations on how to tune the proposed hierarchical compression algorithm to suit hyperspectral images storage problems are given.     

一种新的基于三维小波变换的序列图像编码算法

介绍了由时间轴一维与帧内二维组合而成的准三维小波变换结合运动补偿的编码器结构，并针对运动变化较缓慢的序列图像，观察实验数据特点，提出了改进零树编码与像素点编码相结合的编码策略。计算机仿真实验证明，采用该方法，可有效降低计算复杂度，提高执行效率，同时在压缩比达到400∶1时，图像恢复质量仍在29dB 以上。