基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码

为了提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种改进的低比特率SPIHT算法。算法首先用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,该算法压缩效果优于SPIHT图像压缩方案,特别在低比特率下。     

基于视觉敏感特性的小波域图像编码算法研究

以层树分集(SPIHT)编码方案为基础,结合人类视觉系统的对比度敏感性,提出一种新的小波域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后根据小波系数分布特点,结合人类视觉的对比度敏感性对小波系数进行加权处理;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案(特别是低比特率下).     

基于小波系数特性的低比特率图像压缩编码算法

以层树分集（SPIHT）编码方案为基础,结合最低频子带系数分布特点与高频子带系数相关性,提出了一种新的低比特率小波域图像压缩算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后对最低频子带系数进行优化处理,并自适应确定高频子带系数扫描次序;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案（特别是低比特率下）.     

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）。     

低比特率混合域图像压缩编码算法研究

为了更有效地进行图像压缩,提出了一种新的混合域低比特率图像压缩编码算法。该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据小波系数统计特性,优化处理最低频子带系数;再结合小波分解与方向分解的特点,构造了一种扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩。实验结果表明,该混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是在低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性。     

基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再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;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅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),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数.同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点.实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法.     

基于人眼视觉特性的快速图像编码算法

提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).     

基于人眼视觉系统的自适应小波图像编码算法

本文提出了一种基于自适应小波分解与人眼视觉系统的低比特率图像压缩编码算法,该算法具有以下特点：（1）以子带能量为判别标准,能够根据图像内容进行自适应形式的小波分解;（2）建立了人眼视觉系统的掩蔽模型,并据此给出了全新的小波系数自适应量化策略.仿真实验表明：本文算法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于JPEG2000、EZW、FWP等小波域图像压缩算法（特别是低比特率下）,而且可广泛适用于不同特征的数字图像.     

Contourlet和小波相结合的SPIHT算法

借鉴Contourlet变换和WBCT的思想,采用Contourlet和小波相结合的变换,并根据变换后系数的特殊结构,提出了一种新的空间方向树结构,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码,达到了对图像压缩的目的。实验表明,该算法能更好地恢复图像的纹理和细节信息,并在低比特率下具有较高的峰值信噪比。     

基于主观视觉的小波图像编码方法

通过对不同小波系数加权优化量化步长的方式提出了基于视觉特性的零树编码算法.视觉权值通过刚能鉴别出的失真阈值JND计算出来.而JND的计算则通过人眼视觉系统的频率敏感度、亮度敏感度、图像内容的对比掩盖效应以及边缘掩盖效应4个特性来计算.实验证明,在相同主观质量的情况下,提出的算法优于原始的EZW/SPIHT算法,可以取得更高的压缩比.     

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．     

基于人眼视觉特性的ROI编码

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在ROI图像编码中的应用。根据SPIHT编码方法的特性、ROI区域小波系数提升后整幅图像小波系数的特点及人眼视觉特性,提出改进算法。同时提出质量等级因子的概念并给出了其数学表达式。本文提出的改进算法可在保证ROI质量等级的同时提高整幅图像的主观效果。仿真实验证明了改进方法的有效性及质量等级因子的调节作用和其公式的正确性。     

新的基于分裂层树编码图像的传输方案

提出了一种新的基于分裂层树编码（SPIHT）的实时图像传输方案。该方案首先将图像数据进行小波变换,然后将变换后的小波系数进行合理分块并分别采用 SPIHT编码,以防止在无线信道传输中产生误码扩散。最后为了提高重构图像的恢复质量,提取每一个块中最高一级的小波系数数据进行重复传输,同时采用最优的帧长,提高图像传输系统的吞吐量。理论分析和仿真结果表明,提出的方案比传统的基于SPIHT算法的图像传输方案具有更高的抗误码特性,重构图像的峰值信噪比提高约10dB。     

一种结合SPIHT编码的自嵌入水印算法

针对当前基于DCT(离散余弦变换）的自嵌入水印算法对恢复图像细节能力不足的问题,提出了一种基于小波域内嵌编码的自嵌入水印算法。小波变换克服了DCT在图像压缩中的局限性,SPIHT编码则利用了小波变换系数的特性,提高了压缩性能,在同等的嵌入容量时,使水印含有更多图像信息,从而在保证水印透明性的前提下,较传统方法提高了图像恢复质量。同时,鉴于SPIHT算法为内嵌编码,可根据需要调节水印大小从而改变嵌入强度,这也是传统方法所不具备的。Logistic和Cat双重混沌映射的应用,提高了水印安全性和水印检测的能力。最后,进行了算法性能测试实验,验证了本文算法的有效性。