無鏈表SPIHT圖像壓縮編碼改進算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代通信技術、計算機網(wǎng)絡技術和信息處理技術的發(fā)展，圖像信息的處理、存儲和傳輸在社會生活中作用越來越大，解決圖像存儲與傳輸問題的壓縮編碼技術逐漸成為國內外研究的熱點。傳統(tǒng)的圖像壓縮編碼方法可以較好的去除圖像信息的冗余，但是在高壓縮比條件下存在明顯的方塊效應，而小波變換具有出色的時頻域分析和多分辨率分析特性，克服了傳統(tǒng)圖像壓縮算法的缺點，已經(jīng)廣泛運用于圖像壓縮編碼領域。
　　在掌握小波變換壓縮原理的基礎上，仿真分析了圖像經(jīng)過小波變

2、換后各子帶圖像的特點，揭示了小波變換應用于圖像壓縮的實質——用少量最重要的小波系數(shù)來重構整個圖像進而達到圖像壓縮的目的。
　　基于小波變換的嵌入式零樹編碼算法(EZW)，是現(xiàn)代圖像編碼理論中具有開創(chuàng)性和先導性的一種編碼算法，在它的改進算法中，SPIHT算法被認為是當今最有效的編碼方法之一。但SPIHT算法壓縮過程中需要使用三個鏈表來存儲單個系數(shù)或子樹的坐標，而這三個鏈表需要占用大量內存故不利于硬件實現(xiàn)。LZC算法對此進行了改進，但

3、LZC算法的壓縮效果相對SPIHT算法有所下降。本文在此基礎上提出了一種改進算法，改進算法不再使用鏈表，而是使用兩個簡單的位圖來記錄編碼過程中系數(shù)的狀態(tài)，該位圖所占用的內存空間只有SPIHT算法的1.4％左右、LZC算法的40％。改進算法先將小波變換后的二維圖像數(shù)據(jù)轉換成一維序列，然后對一維序列的系數(shù)進行順序掃描，掃描過程中依據(jù)二個位圖記錄的信息來區(qū)分系數(shù)的狀態(tài)，針對系數(shù)不同的狀態(tài)分別采用不同的量化方法。實驗結果表明，改進算法在同壓縮比