用整数小波结合改进SPIHT编程实现静止图像无损压缩

无损图像压缩是图像处理中的一个重要领域，传统的基于熵编码地无损压缩编码方式存在一定的局限。利用提升算法构造整数小波变换，然后针对无损压缩特点，对SPIHT算法加以改进，实现了一种可行的图像无损压缩编码方案。实验表明，优于传统熵编码和直接采用SPIHT的无损压缩方法。     

用整数Haar小波变换和分块DPCM实现静止图像数据的信息熵保持型压缩编码

本文首先讨论了整数Ｈａａｒ小波的构造方法,然后利用分块ＤＰＣＭ与整数Ｈａａｒ小波变换进行信息保持图像数据压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实验结果表明,该方法是一种有效的图像数据压缩方法。     

基于整数提升小波变换的彩色图像零树编码算法

提出了一种易于硬件实现的低存储量，高压缩性能的基于整数提升小波变换的彩色图像无链表SPIHT零树编码算法，该算法采用了一种低频子带优先的线性指针扫描顺序和不同于Wen-Kuo Lin提出的无链表LZC算法的状态比特表及零树分割策略，实验结果表明作者提出的算法在性能上（PSNR）比LZC高约0．5dB左右，和SPIHT算法相比具有同样的压缩性能，但更易于硬件实现。     

针对静止图像压缩的整数小波优化设计

为了提高整数小波变换(IWT)的有损图像压缩效率,提出一种基于最优缩放因子(OSF)的整数小波优化设计方案——OSF-IWT。通过对变换前图像系数的适当放大2的整数幂倍,减少尾数截断对变换系数幅值的影响。同时选取提升框架中的OSF,优化小波系数的分布特性,提高小波图像的能量集中性,使有损压缩效果达到最佳。采用SPIHT编码的实验结果表明,在保持原IWT的低计算复杂度和可逆性同时,有损编码条件下,OSF-IWT的峰值信噪比(PSNR)超过采用Daubechies(Db)917的离散小波变换(DWT)0．3～0．6dB。     

SPIHT算法研究及改进

由于SPIHT算法中存在的重复扫描和编码冗余,使得算法复杂度较高,工作效率较低.为了使算法更易于软、硬件的实现,通过调整小波系数矩阵的排序过程,使小波系数按从大到小排列,从而减少排序扫描的次数.实验表明,本算法在保持较高的信噪比的同时,仍具有较快的计算速度,明显的降低了处理复杂度,并节省了存储空间.     

一种基于标准Walsh变换的改进SPIHT算法

在图像压缩领域,SPIHT被认为是目前最先进的嵌入式零树编码方法之一。利用SPIHT编码算法的优越性,结合Walsh变换的能够将矩阵能量向矩阵左上角集中的特点,提出了一种基于标准Walsh变换的改进SPIHT算法。仿真试验结果表明,在压缩比相同的情况下,算法的信噪比明显高于SPIHT算法信噪比。     

SPIHT静止图像压缩技术研究

JPEG2000的静止图像压缩算法具有很多优良特性,其核心算法是EBCOT,构造复杂、硬件实现难度大。而基于SPIHT算法的图像压缩效率接近EBCOT,但结构简单、易于硬件实现。通过对SPIHT和JPEG2000算法进行融合,提出了一套压缩比高、可实现由有损到无损、码流渐进传输的静止图像编码方案,并对SPIHT算法与(9,7)小波提升算法的融合方法进行分析研究,所构造系统性能与JPEG2000算法接近,具有较好的应用前景。     

基于快速整数提升小波变换的硬件设计

讨论了快速整数提升小波变换（FILWT）算法易于硬件实现的优点，提出了基于该算法的一种硬件设计，对所实现的硬件系统实际测试表明，该设计具有实现简单、实时性强、处理数据速度快等特点。     

基于改进SPIHT的医学图像压缩

为了满足医学数据的存储和传输的需要,在SPIHT算法的基础上,提出了一种基于改进SPIHT的医学图像压缩算法,实现了对医学图像的编码。该算法在减少编码时间的同时,能够得到较高的压缩比,重建图像的峰值信噪比也有明显的提高。选取几幅医学图像进行有效性的验证,试验结果表明:此算法可以更好地保留图像的客观质量,提高了编解码的效率,获得了较好的压缩效果。     

整数小波框架下基于阈值分割的静止图像编码

首先,选定分割阈值Th。然后,对大于Th的小波系数采用整数平方阈值进行量化、缩短阈值间的距离,并对阈值平面上的系数采用改进的二进制SPECK编码框架,对小于Th的系数采用2的整数幂作为量化阈值。最后,在每个阈值平面上均采用无乘法的二进制算术编码。通过与嵌入式零树小波(EZW)、SPIHT及SPECK算法的实验结果比较,ETSC算法不仅有较低的计算复杂度,而且提高了整数小波变换(IWT)在低比特率下的编码效率。此外,该算法支持有损和无损解码在单一码流下完成。     

基于整数小波变换的实时图像压缩编码算法

随着数字图像压缩编码技术的广泛应用,人们对于压缩编码技术的实时性要求越来越高,如何进行快速有效的图像压缩编码是当前需要解决的关键技术。文中在分析提升算法和基于提升算法的整数小波变换的基础上,介绍了一种新的基于整数小波变换和树特征平面的数字图像编码方法,该算法只需对小波系数进行一次扫描即可完成编码过程,简单易行。实验证明该算法性能优良,并且与零树编码相比大大节约了处理时间。     

基于小波变换的遥感图像无损压缩算法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益增大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。在应用中,常要对遥感图像进行无损压缩存储,但是由于遥感图像自身的特点,其能够达到的无损压缩效率一直较低。文中探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术,并研究三维整型DCT变换的无损压缩方法。     

基于整数小波变换的无人机侦查图像的压缩

基于传统小波变换过程复杂的特点和SPIHT编码算法过程重复运算、存储量大,并且侦查图像的目标像素小且目标数量大,相关性低,提出了一种基于差分脉冲编码调制和整数小波变换相结合的改进混合编码算法。首先以压缩效果为准则,以侦查图像为标准训练图像,以压缩比、峰值信噪比为参数来确定最优的小波基。然后以（9,7）整数提升小波对图像进行分解,对低频子带的重要系数先进行DPCM编码。最后对整个变换后的子带进行SPIHT编码。实验结果表明该算法在相同的比特率下得到的重构图像的PSNR值高于原算法,而且侦查图像的低频近似效果得到了改善。     

基于整数小波变换的准无失真图像压缩技术

 本文首先讨论了一般整数小波的构造方法,然后利用分块DPCM与整数小波变换进行遥感图像的准无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实验结果表明,该方法是一种有效遥感图像压缩方法.     

基于双正交小波变换的航空图像压缩研究

提出一种基于提升方案的双正交小波变换结合SPIHT编码的图像压缩方法.小波提升方案是继多分辨分析之后,另一种非常有效的构造小波滤波器的方法,在双正交条件下按所需的小波性能自由构造双正交小波基,并能加快小波变换的执行速度.分析了应用提升方案构造双正交小波的算法,选用性能优良的双正交小波,结合SPIHT编码,进行图像压缩.实验表明,通过该方法进行图像压缩,图像重建质量较高.     

基于改进SPIHT的多波段遥感图像无损编码

首先利用基于地物反射特性的方法去除谱间相关性,再对残差图像采用S+P变换去除空间相关性,然后,利用改进的分级树的集合划分(SPIHT)方法,实现遥感图像的高效无损编码,实验表明本方法能取得满意的结果,显示了本方法在多波段遥感图像压缩中的潜力.     

整数双正交小波图像压缩及其DSP实现

对于高分辨率相机所成图像,数据量非常巨大,仅用软件压缩远远不能满足实时性要求.本文提出一种适于硬件实现图像压缩算法--整数双正交小波变换的提升算法,并用DSP(Digital Signal Processing)芯片实现该种算法.由于输入的图像的灰度值是整数,为减少误差,我们把滤波器的参数也设计成整数形式,这种小波的计算只需两个浮点运算和16个整数运算,降低运算的复杂度,减少存储空间,进而提高实时性.并结合SPIHT编码方法提高压缩比(可达到31.25).