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基于改進SPIHT的圖像無損壓縮算法研究_武永紅
小波變換由于具有良好的時-頻局部化性能及去相關(guān)能 力,有效地克服了基于 DCT 變換所產(chǎn)生的方塊效應(yīng),從而使小 波變換廣泛地應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域。SPIHT 算法是基于小波變 換的經(jīng)典算法,它是 EZW 算法的改進算法,繼承了 EZW 算法 的優(yōu)點,利用了不同級子帶間的相關(guān)性,支持漸進式傳輸及無 損壓縮等。但該算法忽略了小波低頻系數(shù)子帶內(nèi)的相關(guān)性較強 及低頻子帶與高頻子帶的相關(guān)性弱等特點,對低頻子帶和高頻 子帶統(tǒng)一編碼,影響圖像的壓縮率;此外,在編碼過程中,當(dāng)閾 值降低到一定程度時,重要的系數(shù)集合個數(shù)占絕大多數(shù),再對 集合的重要性進行編碼,則存在編碼冗余,即增加了編碼量。 本文針對應(yīng)用于無損壓縮的傳統(tǒng) SPIHT 算法存在的不足, 提出了改進措施:(1)改變傳統(tǒng) SPIHT 算法對低頻子帶和高頻子 帶統(tǒng)一編碼的方式;(2)對高頻子帶,當(dāng)閾值小于等于 2 時,改變 傳統(tǒng) SPIHT 算法的編碼方式。該算法簡單,且與傳統(tǒng) SPIHT 算 法相比,充分利用了小波系數(shù)低頻子帶的帶內(nèi)相關(guān)性和不同級 子帶之間的相關(guān)性,去除了 SPIHT 編碼過程中的編碼冗余,降 低了比特率,提高了壓縮率。
小波變換由于具有良好的時-頻局部化性能及去相關(guān)能 力,有效地克服了基于 DCT 變換所產(chǎn)生的方塊效應(yīng),從而使小 波變換廣泛地應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域。SPIHT 算法是基于小波變 換的經(jīng)典算法,它是 EZW 算法的改進算法,繼承了 EZW 算法 的優(yōu)點,利用了不同級子帶間的相關(guān)性,支持漸進式傳輸及無 損壓縮等。但該算法忽略了小波低頻系數(shù)子帶內(nèi)的相關(guān)性較強 及低頻子帶與高頻子帶的相關(guān)性弱等特點,對低頻子帶和高頻 子帶統(tǒng)一編碼,影響圖像的壓縮率;此外,在編碼過程中,當(dāng)閾 值降低到一定程度時,重要的系數(shù)集合個數(shù)占絕大多數(shù),再對 集合的重要性進行編碼,則存在編碼冗余,即增加了編碼量。 本文針對應(yīng)用于無損壓縮的傳統(tǒng) SPIHT 算法存在的不足, 提出了改進措施:(1)改變傳統(tǒng) SPIHT 算法對低頻子帶和高頻子 帶統(tǒng)一編碼的方式;(2)對高頻子帶,當(dāng)閾值小于等于 2 時,改變 傳統(tǒng) SPIHT 算法的編碼方式。該算法簡單,且與傳統(tǒng) SPIHT 算 法相比,充分利用了小波系數(shù)低頻子帶的帶內(nèi)相關(guān)性和不同級 子帶之間的相關(guān)性,去除了 SPIHT 編碼過程中的編碼冗余,降 低了比特率,提高了壓縮率。
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