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針對原SPIHT 算法存在掃描的重復(fù)且沒有充分考慮人眼的視覺特性(HVS)等不足，通過
引入人眼視覺特性、DPCM 編碼及建立最大值表等思想對原算法進行了改進。仿真結(jié)果表明，改進算法較原算法在重構(gòu)圖像的主觀效果、峰值信噪比和編解碼效率上都得到了提高。
關(guān)鍵詞:小波變換; SPIHT; 圖像壓縮
Said 和Pearlman 提出的基于小波變換的集合分裂樹(SPIHT)靜止圖像壓縮編碼算法被認(rèn)為
是目前最先進的方法之一。該算法采用有效的空間方向樹和比特平面編碼方法，不僅能夠獲得很高的壓縮編碼效率，而且所產(chǎn)生的碼流是支持多碼率的嵌入式漸進傳輸碼流。然而算法中變換過程復(fù)雜、存在掃描的重復(fù)且沒有充分考慮人眼的視覺特性，本文針對以上不足對原算法進行了改進，提高了編解碼的效率及重構(gòu)圖像的主觀效果和峰值信噪比。
引入人眼視覺特性、DPCM 編碼及建立最大值表等思想對原算法進行了改進。仿真結(jié)果表明，改進算法較原算法在重構(gòu)圖像的主觀效果、峰值信噪比和編解碼效率上都得到了提高。
關(guān)鍵詞:小波變換; SPIHT; 圖像壓縮
Said 和Pearlman 提出的基于小波變換的集合分裂樹(SPIHT)靜止圖像壓縮編碼算法被認(rèn)為
是目前最先進的方法之一。該算法采用有效的空間方向樹和比特平面編碼方法，不僅能夠獲得很高的壓縮編碼效率，而且所產(chǎn)生的碼流是支持多碼率的嵌入式漸進傳輸碼流。然而算法中變換過程復(fù)雜、存在掃描的重復(fù)且沒有充分考慮人眼的視覺特性，本文針對以上不足對原算法進行了改進，提高了編解碼的效率及重構(gòu)圖像的主觀效果和峰值信噪比。
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