基于改进SPIHT的传感网络低复杂度图像压缩算法

摘要

为有效降低传感网络图像压缩算法的计算复杂度,提高偏远区域无线传感网络的监测与传输性能,提出一种改进低复杂度多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)的传感网络图像压缩算法。该算法在图像小波分解过程中,利用提出的两种池化决策裁剪和优化高频系数,解决了SPIHT在重要性系数选择方面计算复杂度高的问题。通过实验对比分析,对于同类型和不同类型特征的图像,在保证重构图像清晰度的条件下,提出算法在编码、解码时间上分别比SPIHT算法平均减少38.47%和44.11%,有效降低了计算复杂度,提升了传感网络监测与传输能效。