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基于SPIHT的SNR和空间混合可分级编码研究

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第一章绪论

第二章图像编码概述

第三章小波图像编码技术基础

第四章嵌入式零树小波图像编码

第五章SPIHT改进算法的研究

第六章总结与展望

致谢

攻读硕士学位期间从事的科研工作

参考文献

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摘要

小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,由于小波变换的多分辨率特性非常适于图像编码,产生了许多很有意义的编码器。其中嵌入式编码是一种新的编码方式,它可以提供某种程度上的可分级,也就是随着接收比特的增多,渐进地恢复图像。嵌入式编码可以应用于网络、无线传输以及图像浏览等领域。为了满足目标比特率或者空间分辨率,通过监视编码的一些参数,嵌入式的编码器可以在任何一点终止编码。同样解码器可以在任何一点截断比特流,重构图像。本文针对仅支持SNR可分级的SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees多级树集合分裂)算法进行研究,提出了一种很有意义的嵌入式编码器。该编码器除了可以支持SNR可分级,还可以支持空间分辨率可分级。并在此基础上,简化集合分割策略,提高编码速度。 本文的主要工作内容有: 针对图像编码的应用介绍了嵌入式小波图像编码的关键技术,分析了小波变换后系数的分布特点,为后面的编码算法提供先验知识,指导编码。 为了满足Internet与网络技术的需求,提出了一种可以根据不同用户的带宽和计算能力提供最优服务的嵌入式图像编码算法,该算法可以同时支持SNR可分级和空间分辨率可分级。通过对现有的SPIHT算法编码后比特流进行分析,改进算法采用延迟和多级集合的办法将较高子带里的节点后处理,按照重要性的不同以不同子带不同比特平面的形式输出系数。最后,本文针对集合分割策略作更进一步的改进,降低了编码时间。 本文的创新点是: ●提出一种基于SPIHT算法的多分辨率编码算法,该算法可以同时支持SNR可分级和空间分辨率可分级,并且保留了原有的压缩效率和复杂度低的特性。 ●引入了一种简化零树集合定义及修改分割捧序策略的新算法,去掉了原SPIHT算法中的LIP集合列表,简化集合内部关系,提高了编码的速度。 在许多改进和创新下,这种嵌入式图像编码算法相比于各种流行的小波编码器,取得了很好的性能,有了较大的突破。与一些流行的性能优越的小波编码器相比,文中的这种新算法在网络上有很好的应用前景。

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