基于SPIHT算法的CFA圖像編碼技術(shù)的研究.pdf

1、多小波作為一個時頻分析的工具能很簡潔的刻畫周期性的CFA圖像信號的特征，所以能有效實現(xiàn)空間域間隔存儲的R，G，B樣本的時域和頻域去相關(guān)。多數(shù)多小波必須有專門的預(yù)濾波器，預(yù)濾波的好壞直接影響壓縮效果，而平衡多小波對原始信號進(jìn)行奇偶項分解，直接進(jìn)行多小波變換，節(jié)省了計算量。
　　 本文采用基于多小波變換壓縮CFA圖像，進(jìn)行了多小波包變換后系數(shù)重組和改進(jìn)的SPIHT算法的研究，提出一種CFA圖像的有損壓縮方法，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的嵌入式傳輸。

2、多小波變換后貝爾圖像的高頻子帶里有很大一部分的低頻信息，為了使高頻子帶里的低頻能量進(jìn)一步集中，新算法采用多小波包變換即對高頻子帶再進(jìn)行多小波變換。預(yù)濾波器對多小波濾波器組的影響很大，通過數(shù)據(jù)對比和圖像仿真，分析不同多小波分解圖像的特點，找出更適合多小波包變換的平衡多小波基CARDBAL2。平衡多小波包分解后的圖像子帶經(jīng)系數(shù)重組1和系數(shù)重組2處理，5層多小波包變換后的系數(shù)特征相當(dāng)于對圖像進(jìn)行6層單小波變換。系數(shù)重組1主要利用多小波變換后四

3、個子塊之間的相關(guān)性恢復(fù)成一個子帶；系數(shù)重組2把不同子帶里高頻方向相同的子塊聚到一起。這種利用子帶間的相關(guān)性系數(shù)重組方法使圖像子帶更適合零樹編碼。改進(jìn)的SPIHT算法同時開發(fā)了同一方向不同分辨率下的相關(guān)性和同一分辨率下不同子帶間數(shù)據(jù)的相關(guān)性，將SPIHT算法中用三個符號表示的三棵空間方向樹，這里用一個符號表示，有效的提高了壓縮效率，改善了圖像質(zhì)量。仿真結(jié)果表明：新算法在低碼率下相比JPEG2000有更好的性能，碼率為1時，復(fù)合信噪比高出2