SPECK图像编码算法的研究与改进

论文摘要

随着互联网的日益广泛应用和无线视频传输的需要,图像数据的处理量和传输量急剧增长,而现有的图像处理技术和传输的硬件设施又很难跟上其发展,给通信带宽和存储介质带来了巨大的负担。因此,对图像数据采用编码压缩技术处理,减少传输的信息量成为图像快速传输的必然选择。从某种程度上说,图像的压缩编码已成为当前一个非常紧迫的研究课题。而嵌入式编码以其特有的优点如:支持渐进式传输,可以在任意点停止编码,能严格满足目标码率和目标失真度要求等,被越来越多的用于图像的渐进传输、图像浏览和英特网上的图像传输。在众多的嵌入式图像编码算法中,最具有代表性的就是EZW、SPIHT、SPECK三种编码算法。其中的EZW编码算法可以说是小波编码技术上的一次重大的飞跃。它通过引入零树的数据结构,实现了对小波系数的有效组织。SPIHT编码算法通过对EZW算法的数据结构进行了一些改进,使总体性能达到了一个更优的状态。而本文重点讨论的SPECK算法,因为充分利用了小波系数的能量集中和能量随尺度的增加而衰减的特点,将四叉树分裂和比特平面编码方法相结合,获得了较好的压缩性能,并得到了人们的更多重视。虽然它具有块间可以独立编码、编码速度快等优点,但是就其实现速度、复杂度等方面来说,还是存在着可以改进的地方。本文就具体到集合编码顺序、重要性测试等几个方面进行了改进。改进的SPECK算法不仅保留了原算法的各种优点,而且具有较高的编码效率。仿真结果表明改进算法在实现速度、编码效率方面确实存在着优势。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的提出
• 1.2 图像编码技术的发展
• 1.3 图像编码的主要方法
• 1.3.1 经典图像编码方法
• 1.3.2 现代图像编码方法
• 1.4 静止图像编码的国际标准
• 1.4.1 JPEG标准
• 1.4.2 JPEG2000标准
• 1.5 本文的安排
• 第二章 小波变换基本理论与图像的小波变换编码
• 2.1 小波变换的基本理论
• 2.1.1 小波分析的发展历史
• 2.1.2 小波变换定义
• 2.1.3 多分辨率分析
• 2.1.4 二尺度方程和信号的一种表示方法
• 2.1.5 Mallat分解与重构的快速算法
• 2.2 图像的小波变换编码
• 2.2.1 小波变换图像的特点
• 2.2.2 小波图像系数的特点
• 2.2.3 小波变换编码的几个主要问题
• 第三章 小波提升理论概述及小波构造
• 3.1 提升方法简介
• 3.1.1 分解、预测和更新
• 3.1.2 逆问题
• 3.2 用提升框架构造传统小波
• 3.2.1 离散小波变换
• 3.2.2 多相表示法
• 3.2.3 提升方法与传统小波的构造
• 3.3 整数提升小波变换
• 第四章 嵌入式编码算法
• 4.1 嵌入式零树编码（EZW）
• 4.1.1 零树编码分析
• 4.1.2 嵌入式零树编码（EZW）
• 4.1.3 EZW算法的编码过程
• 4.1.4 EZW算法分析及存在不足
• 4.2 分层树集合分裂算法（SPIHT）
• 4.2.1 SPIHT算法的编码过程
• 4.2.2 SPIHT算法分析及存在问题
• 4.3 集合分裂嵌入块编码算法（SPECK）
• 4.3.1 SPECK编码算法的基本思想
• 4.3.2 SPECK算法中集合划分准则
• 4.3.3 SPECK算法中定义的数据结构
• 4.3.4 排序过程
• 4.3.5 细化过程
• 4.3.6 算法的伪代码
• 4.3.7 SPECK算法分析
• 4.3.8 EZW、SPIHT、SPECK三种编码算法的比较
• 4.4 改进SPECK算法
• 4.4.1 改进措施
• 4.4.2 具体描述
• 4.4.3 实验结果
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果