资料介绍
针对原SPIHT 算法存在扫描的重复且没有充分考虑人眼的视觉特性(HVS)等不足,通过
引入人眼视觉特性、DPCM 编码及建立最大值表等思想对原算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果、峰值信噪比和编解码效率上都得到了提高。
关键词:小波变换; SPIHT; 图像压缩
Said 和Pearlman 提出的基于小波变换的集合分裂树(SPIHT)静止图像压缩编码算法被认为
是目前最先进的方法之一。该算法采用有效的空间方向树和比特平面编码方法,不仅能够获得很高的压缩编码效率,而且所产生的码流是支持多码率的嵌入式渐进传输码流。然而算法中变换过程复杂、存在扫描的重复且没有充分考虑人眼的视觉特性,本文针对以上不足对原算法进行了改进,提高了编解码的效率及重构图像的主观效果和峰值信噪比。
引入人眼视觉特性、DPCM 编码及建立最大值表等思想对原算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果、峰值信噪比和编解码效率上都得到了提高。
关键词:小波变换; SPIHT; 图像压缩
Said 和Pearlman 提出的基于小波变换的集合分裂树(SPIHT)静止图像压缩编码算法被认为
是目前最先进的方法之一。该算法采用有效的空间方向树和比特平面编码方法,不仅能够获得很高的压缩编码效率,而且所产生的码流是支持多码率的嵌入式渐进传输码流。然而算法中变换过程复杂、存在扫描的重复且没有充分考虑人眼的视觉特性,本文针对以上不足对原算法进行了改进,提高了编解码的效率及重构图像的主观效果和峰值信噪比。
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