`
womendu
  • 浏览: 1513625 次
  • 性别: Icon_minigender_2
  • 来自: 北京
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解和Matlab实现(2)数学表述

阅读更多
上一篇文章我们讨论了SPIHT算法与EZW算法的关系,介绍了SPIHT算法的树结构、分集规则和有序表的构建。在此基础上,我们接下来讨论算法的编码原理。下文给出了比较详细的数学描述,吃透了这一过程,就比较容易写出程序代码了。

SPIHT算法的编码过程如下:
(1)初始化
输出初始阈值T的指数 N = floor ( log2 ( max{| Cr,c |} ) ) (Matlab函数 floor( num ) 给出不大于数值 num 的最大整数)
定义: LSP 为空集
LIP = {(r,c) | (r,c)∈H }
LIS = {D(r,c) | (r,c)∈H 且(r,c)具有非零子孙}
初始的LIS中各表项类型均为‘D’, LIS 和 LIP 中 (r,c) 的排列顺序与EZW算法零树结构的扫描顺序相同(即按从上到下、从左到右的“Z”型次序排列)。
(2)排序扫描
1)扫描LIP队列
对LIP队列的每个表项 (r,c) :
① 输出SnOut(r,c)(函数SnOut判断(r,c)的重要性);
② 如果SnOut(r,c)= 1,则向排序位流Sn输出‘1’和(r,c)的符号位(由‘1’、‘0’表示),然后将(r,c)从LIP队列中删除,添加到LSP队列的尾部。
③ 如果SnOut(r,c)= 0,则向排序位流Sn输出‘0’。
2)扫描LIS队列
对LIS队列的每个表项 (r,c) :
① 如果(r,c)是‘D’型表项
输出SnOut(D (r,c));
* 如果SnOut(D (r,c))= 1
向排序位流Sn输出‘1’;
对每个(rO,cO) ∈O (r,c)
输出SnOut(rO,cO)
* 如果SnOut(rO,cO)= 1,则向排序位流Sn输出‘1’和(rO,cO)的符号位,将(rO,cO)添加到LSP的尾部;
* 如果SnOut(rO,cO)= 0,则向排序位流Sn输出‘0’,将(rO,cO)添加到LIP的尾部。
判断L (r,c) 是否为空集
如果L (r,c) 非空,则将(r,c)作为‘L’型表项添加到LIS的尾部;
如果L (r,c)为空集,则将‘D’型表项(r,c)从LIS中删除。
* 如果SnOut(D (r,c))= 0
则向排序位流Sn输出‘0’。
② 如果(r,c)是‘L’型表项
输出SnOut(L (r,c));
* 如果SnOut(L (r,c))= 1,则向排序位流Sn输出‘1’,然后将(r,c)的4个孩子(rO,cO)作为‘D’型表项依次添加到LIS的尾部,将‘L’型表项(r,c)从LIS中删除;
* 如果SnOut(L (r,c))= 0,则向排序位流Sn输出‘0’。
(3)精细扫描
将上一级扫描后的LSP列表记为LSP_Old,对于(r,c)∈ LSP_Old ,
将系数Cr,c的绝对值转换为二进制表示Br,c;
输出Br,c中第N个最重要的位(即对应于2^N权位处的符号‘1’或‘0’)到精细位流Rn。
(4)更新阈值指数
将阈值指数N减至N—1,返回到步骤(2)进行下一级编码扫描。

分享到:
评论

相关推荐

    【老生谈算法】多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解与Matlab实现.docx

    ### SPIHT算法详解及其Matlab实现 #### 一、SPIHT算法概述 ##### 1.1 SPIHT算法与EZW算法的区别 SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees) 算法是一种高效的图像编码技术,它基于多级树集合分裂的思想。与...

    基于自适应编码次序的多级树集合分裂算法matlab代码

    [原创]本matlab代码是2012年发表在"计算机应用"的文章"基于自适应编码次序的多级树集合分裂算法"的源代码。 为了在图像轮廓处获得更好的压缩效采,在多级树集合分裂( SPIHT)算法的基础上提出了一种优先编码周围邻域...

    在matlab中实现了对SPIHT算法的编写_实现了对SPIHT算法的编写_在matlab中_

    在MATLAB中实现SPIHT算法,需要编写小波变换、系数排序、树结构构建、筛选和熵编码等模块。代码通常包括预处理、小波分解、显著性检测、编码和后处理等步骤。通过对MATLAB代码的理解和调试,可以更好地掌握SPIHT...

    spiht算法的MATLAB源代码

    MATLAB作为一款强大的数学计算和仿真软件,是实现SPIHT算法的理想平台。下面将详细介绍SPIHT算法及其MATLAB实现。 SPIHT算法的核心思想是基于小波变换和熵编码来实现图像的高效压缩。它采用了小波分析理论,将图像...

    matlab开发-SPIHT算法图像压缩

    在MATLAB环境中开发SPIHT算法,可以充分利用其强大的数学计算能力和图形用户界面,为图像处理和分析提供便利。 首先,SPIHT算法的核心是离散小波变换(DWT,Discrete Wavelet Transform)。DWT将原始图像分解为不同...

    SPIHT.rar_MATLAB SPIHT_MATLAB spiht算法_SPIHT-matlab_matlab SPIHT

    SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees,分层树中的集合划分)是一种高效的图像压缩算法,主要用于无损或近无损的数据压缩。该算法由Sheikholeslam、Fattal和Rabbani在1996年提出,是基于小波变换的熵编码...

    spiht算法的matlab实现

    通过以上介绍,我们可以看到SPIHT算法的MATLAB实现涉及到小波变换、树结构编码和解码等多个方面,是一套完整的图像压缩解决方案。对于希望深入了解和应用SPIHT算法的人来说,这个MATLAB实现提供了宝贵的参考。

    SPIHT算法源代码 MATLAB

    对于想要学习和使用SPIHT算法的MATLAB用户,可以从提供的"SPIHT"压缩包文件中找到源代码,通过阅读和运行代码,深入理解算法的实现过程,进而应用于自己的项目中。同时,为了优化性能和适应不同需求,可能需要对源...

    SPIHT_Matlab_Demo.rar_DEMO_SPIHT_SPIHT图像_SPIHT算法_spiht matlab

    在MATLAB中实现SPIHT算法,需要编写小波变换和逆变换的代码,以及实现显著性检测、树结构构建和编码解码的逻辑。`SPIHT_Matlab_Demo`可能包含用于演示SPIHT算法的MATLAB脚本和函数,用户可以通过运行这个示例程序来...

    SPIHT压缩算法Matlab实现源代码

    在这个项目中,MATLAB被用来实现SPIHT压缩算法的编码和解码过程。源代码包括以下几个关键函数: 1. `func_SPIHT_Demo_Main.m`:这是主程序,调用其他函数进行SPIHT压缩和解压的演示。用户可以通过运行这个脚本来...

    SPIHT算法的软件实现

    总之,这个压缩包提供了一个完整的SPIHT算法实现,包括编码和解码过程,对于想要学习和理解SPIHT算法的初学者,是一份非常宝贵的资源。通过阅读代码、文档和实验,可以深入掌握SPIHT算法的工作原理,以及如何在Linux...

    spiht 算法的实现

    2. **传播过程**:从显著性树的根节点开始,将节点按顺序分为“已编码”和“待编码”两类。对于每个待编码节点,检查其相邻节点是否满足显著性条件。如果满足,将这个节点标记为“已编码”,并将相关信息传递给其子...

    图像压缩SPIHT算法

    7. **MATLAB实现**:在MATLAB环境中,实现SPIHT算法通常包括定义小波基,进行小波变换,执行显著性检测,构建和更新上下文模型,熵编码和解码,以及逆小波变换的过程。需要注意的是,MATLAB提供了丰富的工具箱支持小...

    SPIHT算法_SPIHT算法_

    SPIHT,全称为Set Partitioning in Hierarchical Trees,即多级树集合分裂算法,是一种用于图像压缩的无损编码方法。它由Mallat和Zibulevsky在1990年代中期提出,主要用于高分辨率、高精度图像的压缩,特别是在医学...

    在matlab中实现了对SPIHT算法的编写.rar_SPIHT_matlab_matlab spiht

    SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees,分层树集划分)算法是一种高效的图像压缩方法,由Mallat和Zhang于1993年提出。该算法基于小波变换,利用图像的自相似性和边缘特性,实现了高压缩比的同时保持了较高...

    spiht改进算法(matlab)

    MATLAB是实现这种改进算法的理想平台,因为其提供了丰富的数学函数库和便捷的数据操作环境。MATLAB代码通常易于编写、调试和优化,且与其他编程语言的接口良好,方便与其他系统集成。 在使用"Modify-SPIHT"时,你...

    SPIHT.rar_MATLAB SPIHT_SPIHT_SPIHT algorithm_spiht matlab

    SPIHT.pptx文件可能包含了一篇关于SPIHT算法的PPT演示文稿,详细介绍了SPIHT算法的原理、步骤以及MATLAB实现,适合初学者了解和学习。 总结,SPIHT算法是一种高效无损的图像压缩方法,它结合了小波变换和分形编码的...

    【图像压缩】基于matlab GUI多级树集合分裂排序spiht图像压缩(含PSNR)【含Matlab源码 2688期】.md

    CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码,代码均可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics