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基于SPIHT的无表零树图像编码算法

作　者: 高玲
导　师: 范文兵
学　校: 郑州大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 图像压缩 小波变换 图像编码算法 SPIHT LZC 无表零树
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


自20世纪80年代末,快速小波变换被引入图像处理以来,因其时域和频域良好的局部化性能、以及良好的去相关性能,而广泛应用于图像压缩编码领域,并获得了良好的压缩效果,成为图像压缩编码的主要技术之一小波变换编码方法总体上有两类：一类是树型结构算法,另一类是块型结构算法。其中树型结构算法因其简单高效和压缩比可控等优点,奠定了其在图像压缩编码领域的地位。本文将基于此类编码算法展开研究,在概括地介绍了图像压缩编码基础理论以及小波变换理论之后,详细介绍了三种树型结构图像编码算法：嵌入式零树小波EZW算法、等级树集合分裂SPIHT算法和无表零树编码LZC算法,并对每一种编码算法的优缺点进行了分析。SPIHT算法快速小波变换过程中,需要做大量的卷积运算,计算复杂,影响压缩算法的实时性,给DSP芯片的实时实现增大了难度。编解码算法需要3个集合链表存储已编码信息,内存消耗量大,不利于硬件实现。在排序和按序传输小波系数时,没有充分利用小波变换的能量聚集性,降低了图像复原质量。LZC算法相对于SPIHT算法降低了内存需求量。但由于采用深度搜索策略,降低了编码器的性能。而且,该算法采用递归结构实现,因而算法复杂度增加,编码速度降低,给DSP芯片的实时实现增大了难度。针对SPIHT算法和LZC算法的不足,提出了一种新的无表零树编码算法。该算法以SPIHT编码方法为基础,重新定义了零树结构,在充分利用小波分解后各子带间系数相关性的同时,还利用了最低频子带内相邻系数间的相关性；引入提升小波变换构造双正交D9/7小波；改进了扫描编码顺序；并吸收了LZC算法的状态位图思想。本文分别采用新算法和SPIHT算法对三幅512×512×8bit标准灰度图像(Lena、Goldhill和Barbara)进行了测试。测试结果显示：在低比特率情况下,采用SPIHT算法获得的重构图像存在严重的边缘失真现象,一些细节信息己不能分辨,而采用新算法获得的重构图像边缘失真不明显,视觉效果优于SPIHT算法的重构图像；新算法重构图像的峰值信噪比PSNR值也高于SPIHT算法。由测试结果可得出结论：新算法整体性能优于SPIHT算法。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-10
1 绪论  10-20
  1.1 引言  10
  1.2 图像压缩的信息理论基础  10-12
    1.2.1 信源熵  10-11
    1.2.2 信源编码定理  11-12
  1.3 图像压缩的可行性  12-14
    1.3.1 图像数据的冗余  12-13
    1.3.2 人眼的视觉特性  13-14
  1.4 图像压缩的分类  14-15
    1.4.1 根据压缩过程的可逆性分类  14
    1.4.2 根据压缩机理的不同分类  14-15
  1.5 图像压缩编码的评价指标  15-17
    1.5.1 压缩比  15
    1.5.2 重构图像质量  15-17
    1.5.3 压缩和解压缩速度  17
  1.6 图像压缩编码方法  17-20
    1.6.1 第一代图像压缩编码  17-19
    1.6.2 第二代图像压缩编码  19-20
2 小波分析理论  20-34
  2.1 引言  20-21
  2.2 小波变换  21-28
    2.2.1 连续小波变换  21-22
    2.2.2 离散小波变换  22-23
    2.2.3 多分辨率分析用于小波变换  23-24
    2.2.4 快速离散小波变换(Mallat算法)  24-26
    2.2.5 提升小波变换  26-28
  2.3 小波变换应用于图像压缩  28-34
    2.3.1 小波变换实现图像压缩的基本思想  28-29
    2.3.2 小波变换图像压缩的关键技术  29-31
    2.3.3 小波变换图像压缩的优点  31-34
3 基于树型结构的小波变换编码  34-46
  3.1 引言  34
  3.2 EZW算法  34-38
    3.2.1 编码器模型  34-35
    3.2.2 重要图编码  35-36
    3.2.3 支配过程与从属过程  36-37
    3.2.4 算术熵编码  37
    3.2.5 EZW算法的优缺点  37-38
  3.3 SPIHT算法  38-43
    3.3.1 父子关系及树的构成  38-39
    3.3.2 集合及其分裂  39-40
    3.3.3 阈值与重要性判断  40
    3.3.4 三个链表  40-41
    3.3.5 SPIHT编码  41-42
    3.3.6 SPIHT算法的优缺点  42-43
  3.4 LZC算法  43-46
    3.4.1 LZC算法简介  43-45
    3.4.2 LZC算法与SPIHT算法比较  45-46
4 基于SPIHT的无表零树编码算法  46-55
  4.1 引言  46
  4.2 改进方案  46-48
    4.2.1 改进零树结构  46-47
    4.2.2 状态位图思想  47-48
    4.2.3 采用提升小波变换  48
  4.3 算法描述  48-49
  4.4 实验结果  49-53
  4.5 本章算法分析  53-55
5 全文总结  55-57
参考文献  57-60
致谢  60-61
个人简历、在学期间发表论文情况  61

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 图像通信、多媒体通信 > 图像编码
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