导读:本文包含了无链表论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:小波变换,图像压缩,EZW算法,SPIHT算法
无链表论文文献综述
黄庆[1]（2013）在《无链表SPIHT图像压缩编码改进算法研究》一文中研究指出随着现代通信技术、计算机网络技术和信息处理技术的发展,图像信息的处理、存储和传输在社会生活中作用越来越大,解决图像存储与传输问题的压缩编码技术逐渐成为国内外研究的热点。传统的图像压缩编码方法可以较好的去除图像信息的冗余,但是在高压缩比条件下存在明显的方块效应,而小波变换具有出色的时频域分析和多分辨率分析特性,克服了传统图像压缩算法的缺点,已经广泛运用于图像压缩编码领域。在掌握小波变换压缩原理的基础上,仿真分析了图像经过小波变换后各子带图像的特点,揭示了小波变换应用于图像压缩的实质——用少量最重要的小波系数来重构整个图像进而达到图像压缩的目的。基于小波变换的嵌入式零树编码算法(EZW),是现代图像编码理论中具有开创性和先导性的一种编码算法,在它的改进算法中,SPIHT算法被认为是当今最有效的编码方法之一。但SPIHT算法压缩过程中需要使用叁个链表来存储单个系数或子树的坐标,而这叁个链表需要占用大量内存故不利于硬件实现。LZC算法对此进行了改进,但LZC算法的压缩效果相对SPIHT算法有所下降。本文在此基础上提出了一种改进算法,改进算法不再使用链表,而是使用两个简单的位图来记录编码过程中系数的状态,该位图所占用的内存空间只有SPIHT算法的1.4%左右、LZC算法的40%。改进算法先将小波变换后的二维图像数据转换成一维序列,然后对一维序列的系数进行顺序扫描,扫描过程中依据二个位图记录的信息来区分系数的状态,针对系数不同的状态分别采用不同的量化方法。实验结果表明,改进算法在同压缩比下,其解码的图像峰值信噪比普遍比LZC算法的高,与SPIHT算法的相当。(本文来源于《南昌大学》期刊2013-12-08）
梁春锋,唐艳发,孙红亮,张利[2]（2012）在《一种无链表零树熵编码算法及其FPGA实现》一文中研究指出传统熵编码算法复杂度高,且硬件实现较难。为此,提出一种易于FPGA硬件实现的无链表零树图像编码改进算法,该算法结合LZC和SPIHT算法的特点,增加了对孙子节点的判断,克服SPIHT算法中内存消耗大、复杂度高以及LZC算法中图像重建质量下降等缺点。采用该算法的编码器在对任意尺寸图像进行5层小波变换时,所需缓存固定为1 536 bit,远小于SPIHT算法。在相同比特率的情况下,图像重建质量PSRN值比LZC算法平均提高约0.7 dB。在Xilinx Virtex4 LX100硬件平台上进行实验,结果表明,当时钟频率为100 MHz、压缩率为1/40时,该算法处理1 600×1 200×24 bit图像的速度可达20 f/s。(本文来源于《计算机工程》期刊2012年04期）
马冬梅,马彩文,摆玉龙[3]（2011）在《一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩》一文中研究指出针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于叁维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行叁维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行保护。最后,采用改进的叁维无链表SPITH算法,编码干涉高光谱图像的小波变换域。实验结果表明,该方法在8∶1压缩比下,获得大于40 dB的平均峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。(本文来源于《应用光学》期刊2011年03期）
李爱波,何涛[4]（2010）在《一种无链表小波零树编码算法的DSP实现》一文中研究指出为实现合成孔径雷达(SAR)图像的实时传输,需要对SAR图像进行实时压缩处理。使用一种基于快速提升小波变换的无链表最小零树编码算法(LMZC),该算法具备低存储量、高压缩性能等特点。同时给出了一种在DSP上实现该算法的方案,经过Visual DSP 5.O++仿真和测试,该方案可以实现对大容量SAR图像的实时压缩处理。(本文来源于《全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》期刊2010-10-01）
王建军,刘波[5]（2010）在《一种改进的基于无链表SPIHT的图像压缩算法》一文中研究指出SPIHT算法以其简单高效而着称,但由于LSP、LIP和LIS3个链表的使用,内存需求量大,且需要动态分配或删除链表节点;另外,排序阶段存在的重复扫描也严重影响了算法的效率和性能,因此算法不易在硬件平台上实习,也不适用于低内存和实时应用场合。本文针对SPIHT算法的不足,提出了一种改进的无链表SPIHT算法。首先,在排序阶段加入对A类集合的分类判断,优化了码流输出,提高了压缩性能;其次,在存储重要信息时,算法以状态标识矩阵代替链表,既节约了内存开销也避免了内存的动态管理,最大输出位数和集合极值矩阵的使用则减少了扫描次数,提高了运行效率。(本文来源于《科技导报》期刊2010年06期）
潘波,杨根庆,孙宁[6]（2010）在《无链表图像感兴趣区域编码算法》一文中研究指出针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要性信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要性信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2010年01期）
薛旭成,张淑艳,郭永飞[7]（2008）在《无链表SPIHT图像压缩算法的FPGA实现》一文中研究指出SPIHT图像压缩方案是一种实用高性能图像压缩编码算法,但算法中使用的叁个链表使其很难在FPGA中高速实现。而无链表SPIHT是对原SPIHT算法的改进,无链表SPIHT图像压缩算法使用标志位来取代链表,严格执行宽度优先的搜索策略,因此压缩性能比深度优先的搜索策略要好且能在FPGA中高速实现。为此,本文在深入研究无链表SPIHT图像压缩算法的基础上,设计了算法的FPGA实现结构。实验结果表明,该FPGA实现方案可以应用到高速实时图像压缩系统中。(本文来源于《微计算机信息》期刊2008年17期）
黄菁,朱日宏,李建欣,何勇[8]（2008）在《一种无链表集合分裂嵌入块图像编码算法》一文中研究指出该文在集合分裂嵌入块(SPECK)的基础上,提出了一种改进的无链表集合分裂嵌入块图像编码(SPECK)算法。将二维坐标值采用线性索引技术映射成一维的索引值,设置状态标记来记录集合和像素的重要性状态以代替链表的作用,最后对每个子带采用四叉树集合分裂的方式进行编码。该算法不需要使用链表,避免了非固定存储空间的占用和链表节点的操作。实验表明:该算法与SPECK和SPIHT相比具有更快的执行速度,并且在获得较高编码性能的同时占用的存储空间固定在图像大小的50%。(本文来源于《南京理工大学学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
邱自华[9]（2007）在《基于小波变换的无链表SPIHT图像编码算法研究》一文中研究指出随着多媒体技术、网络和通信技术的飞速发展,人们在日常生活和各行各业中越来越多地用到数字图像信息。然而图像信息巨大的数据量给图像的存储、传输和处理带来了极大的不便,因此对图像进行压缩编码具有非常重要的意义。小波变换的多分辨分析的特性非常适合于图像的压缩,它将图像分解成不同空间、不同频率的子带,然后再对它们进行量化编码,能得到较好的压缩效果。在编码过程中,对图像进行小波变换时会遇到边界延拓问题。本文对常用的几种边界延拓方法进行了分析,重点介绍了对称边界延拓方法,对线性滤波器和对称信号卷积后的对称类型进行了推导,对对称信号下抽样后的对称类型进行了分析,并在此基础上给出边界延拓的选择方法。基于小波变换的嵌入式零树编码方法(EZW算法),是现代图像编码理论中具有开创性和先导性的一种编码算法,在它的改进算法中,SPIHT算法被认为是当今最有效的编码方法之一。但SPIHT算法压缩过程中需要使用叁个链表来存储单个系数或子树的坐标,而这叁个链表需要占用大量内存故不利于硬件实现。LZC算法对此进行了改进,但LZC算法的压缩效果相对SPIHT算法有所下降。本文在此基础上提出了一种改进算法,改进算法不再使用链表,而是使用两个简单的位图来记录编码过程中系数的状态,该位图所占用的内存空间只有SPIHT算法的1.4%左右、LZC算法的40%。改进算法先将小波变换后的二维图像数据转换成一维序列,然后对一维序列的系数进行顺序扫描,扫描过程中依据二个位图记录的信息来区分系数的状态,针对系数不同的状态分别采用不同的量化方法。实验结果表明,改进算法在同压缩比下,其解码的图像峰值信噪比普遍比LZC算法的高,与SPIHT算法的相当。(本文来源于《中南林业科技大学》期刊2007-04-01）
唐强,孙发鱼,于敏[10]（2006）在《一种改进的无链表小波零树编码算法》一文中研究指出提出一种对LZC算法作了改进的图像压缩编码方法。该方法在编解码的过程中都省去了链表,大大减少了内存消耗,降低了复杂度,提高了编码速度。实验结果表明,该算法在性能上比LZC算法提高约0.7dB左右,和SPIHT算法相比压缩性能近似但硬件更易实现。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2006年05期）
无链表论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统熵编码算法复杂度高,且硬件实现较难。为此,提出一种易于FPGA硬件实现的无链表零树图像编码改进算法,该算法结合LZC和SPIHT算法的特点,增加了对孙子节点的判断,克服SPIHT算法中内存消耗大、复杂度高以及LZC算法中图像重建质量下降等缺点。采用该算法的编码器在对任意尺寸图像进行5层小波变换时,所需缓存固定为1 536 bit,远小于SPIHT算法。在相同比特率的情况下,图像重建质量PSRN值比LZC算法平均提高约0.7 dB。在Xilinx Virtex4 LX100硬件平台上进行实验,结果表明,当时钟频率为100 MHz、压缩率为1/40时,该算法处理1 600×1 200×24 bit图像的速度可达20 f/s。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
无链表论文参考文献
[1].黄庆.无链表SPIHT图像压缩编码改进算法研究[D].南昌大学.2013
[2].梁春锋,唐艳发,孙红亮,张利.一种无链表零树熵编码算法及其FPGA实现[J].计算机工程.2012
[3].马冬梅,马彩文,摆玉龙.一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩[J].应用光学.2011
[4].李爱波,何涛.一种无链表小波零树编码算法的DSP实现[C].全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集.2010
[5].王建军,刘波.一种改进的基于无链表SPIHT的图像压缩算法[J].科技导报.2010
[6].潘波,杨根庆,孙宁.无链表图像感兴趣区域编码算法[J].西南交通大学学报.2010
[7].薛旭成,张淑艳,郭永飞.无链表SPIHT图像压缩算法的FPGA实现[J].微计算机信息.2008
[8].黄菁,朱日宏,李建欣,何勇.一种无链表集合分裂嵌入块图像编码算法[J].南京理工大学学报(自然科学版).2008
[9].邱自华.基于小波变换的无链表SPIHT图像编码算法研究[D].中南林业科技大学.2007
[10].唐强,孙发鱼,于敏.一种改进的无链表小波零树编码算法[J].计算机与数字工程.2006