`
womendu
  • 浏览: 1513326 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

嵌入式小波零树(EZW)算法的过程详解和Matlab代码(2)编码过程(081227-补充quantifier程序)

阅读更多


首先根据实际需要确定扫描次数D=codeDim,然后进行D次主扫描和辅扫描。

1、初始化
首先获取扫描次序表scanlist,表中每行的数字依次是该元素的(1)扫描序号、(2)对应于数据矩阵中位置的行号r、(3)对应于数据矩阵中位置的列号c、(4)值Mat(r,c),即
scanlist (i) = [ i, r, c, Mat(r,c) ]
编码扫描的对象就是次序表scanlist,而非数据矩阵Mat。
然后构建初始符号矩阵flagMat,其中每个元素均为字符“Z”。

2、主扫描
在第d次(1<= d <=codeDim)扫描中,输入阈值为T(d),首先依次对次序表的每一行scanlist(i)按照如下步骤扫描:
(1) 如果上一次扫描得到的flagMat中,处于位置(r,c)的符号为“O”,则表示相应的Mat(r,c)是重要的,不需要通过本次扫描再次编码,故作跳过处理。
(2) 将scanlist(i,4)(即Mat(r,c))的绝对值与阈值T(d) 比较,如果是重要的系数,则令flagMat(r,c)的值为P或N,并存入主扫描表scancode中,并将Mat(r,c)的值以及相应的行、列数(r,c)存入重要数列表imptvalue中,将符号P或N存入重要数符号列表imptflag中。
(3) 如果是不重要的系数,则首先检查flagMat(r,c),若是符号“X”,则表示这个点是不重要的,作跳过处理不再扫描。
(4) 如果点(r,c)处于第一分解级,即r>row/2或c>col/2,没有子孙系数,且其系数是不重要的,则该点flagMat的符号为Z,存入主扫描表scancode中。
(5) 如果点(r,c)满足r<row/2且c<col/2,则检查其子孙系数中是否有重要系数。有,则flagMat(r,c)的值为字符Z,存入主扫描表scancode中;否则flagMat(r,c)的值为T,存入主扫描表scancode中,并令其所有子孙系数相应的flagMat(r’,c’)值为字符X,不再作下一次扫描。
至此,扫描结束。然后,将扫描后得到的符号矩阵flagMat转存到scanflag中,再将flagMat中的字符P、N都置换为O,字符X和T都置换为Z,使得flagMat的元素只有字符O、Z两种,作为输出到下一次扫描中使用。

function [imptvalue,imptflag,scancode,scanflag,flaglist]=mainscan(Mat,scanlist,flaglist,imptvalue,imptflag,threshold)

global row col
scancode=[];
for i=1:row*col
if flaglist(scanlist(i,2),scanlist(i,3))=='O'
continue;
elseif abs(scanlist(i,4))>=threshold
if scanlist(i,4)>=0
flaglist(scanlist(i,2),scanlist(i,3))='P';
scancode=[scancode 'P'];
imptvalue=[imptvalue;abs(scanlist(i,4)),scanlist(i,2),scanlist(i,3)];
imptflag=[imptflag 'P'];
else
flaglist(scanlist(i,2),scanlist(i,3))='N';
scancode=[scancode 'N'];
imptvalue=[imptvalue;abs(scanlist(i,4)),scanlist(i,2),scanlist(i,3)];
imptflag=[imptflag 'N'];
end
else
if flaglist(scanlist(i,2),scanlist(i,3))=='X'
continue;
elseif i>row*col/4
scancode=[scancode 'Z'];
else
[chImt,chMat]=childImportant(Mat,scanlist(i,2),scanlist(i,3),threshold,flaglist);
if chImt
flaglist(scanlist(i,2),scanlist(i,3))='Z';
scancode=[scancode 'Z'];
else
flaglist(scanlist(i,2),scanlist(i,3))='T';
scancode=[scancode 'T'];
[rowch,colch]=size(chMat);
for r=1:rowch
if flaglist(chMat(r,1),chMat(r,2))~='O'
flaglist(chMat(r,1),chMat(r,2))='X';
end
end
end
end
end
end
scanflag=flaglist;
for r=1:row
for c=1:col
switch flaglist(r,c)
case {'P','N'}
flaglist(r,c)='O';
case {'X','T'}
flaglist(r,c)='Z';
end
end
end


function [chImt,chMat]=childImportant(Mat,chRows,chCols,threshold,flaglist)
global row col
chMat=childMat(Mat,chRows,chCols);
if max(abs(chMat(:,3)))>=threshold
chImt=1;
else
chImt=0;
end

3、辅扫描
辅扫描是对输出符号为P和N的系数进行量化,并将量化符号存入辅扫描表quantiflag中。在主扫描中,将输出符号为P和N的系数的符号信息和数值分别储存在列表imptflag和imptvalue中。辅扫描的具体过程是:
(1)构造量化器
量化器的构造比较简单,不过关键的问题是要确定每一级扫描中量化器的数目。首先,量化区间的最大区间值应该是初始阈值的2倍,最小值是当前的阈值,故第d级扫描时,总的量化区间为[ T(d), 2*T(1) );而量化间隔为T(d),故第d级扫描的量化器数目为:Q = [2*T(1) — T(d)] / T(d) 。
确定量化器数目后,就要确定每个量化器中“0”“1”对应的量化值。根据算法原理,第q个量化器中,相应于符号“0”的量化值为:T(d)*(q+0.25),相应于符号“1”的量化值为:T(d)*(q+0.75)。至此,量化器构造完成。

function [quantifierMat,threshold]=quantifier(T1,level)
quantifierMat=[];
maxInterValue=2*T1;
threshold=T1/2^(level-1);
intervalNum=maxInterValue/threshold-1;
for i=1:intervalNum
quantifierMat=[quantifierMat;threshold*(i+0.25) threshold*(i+0.75)];
end


(2)辅扫描过程
首先要确定这个重要系数属于量化器。根据总量化区间与量化间隔的关系,只要将重要系数除以量化间隔,所得的商就是该重要系数所在的量化器编号。即:
rI=flor(imptvalue(j) /threshold);
将重要系数减去量化器的起始值,所得的值与量化间隔的二分之一值相比较,

小于的话,则量化符号为“0”,大于则量化符号为“1”。然后选择量化重构值,存入重构列表recvalue中。

function [quantilist,quantiflag,recvalue,quantifierMat]=assistscan(imptvalue,dim,T1)
quantilist=[];
quantiflag=[];
recvalue=[];

[quantifierMat,threshold]=quantifier(T1,dim);

[imRow,imCol]=size(imptvalue);
for j=1:imRow
rI=flor(imptvalue(j)/threshold);
flag01=imptvalue(j)-rI*threshold;
if flag01<threshold/2
quantiflag=[quantiflag;0];
recvalue=[recvalue;quantifierMat(rI,1)];
else
quantiflag=[quantiflag;1];
recvalue=[recvalue;quantifierMat(rI,2)];
end
end
quantilist=[imptvalue(:,1),quantiflag,recvalue,imptvalue(:,2),imptvalue(:,3)];

4、编码输出
每级扫描完成后,把主扫描输出的主扫描表scanlist存入列表Codelist中,并用一个辅助列表LenSubCL记录这一级主扫描表的表长(在信号传输应用中不一定用得上);把辅扫描输出的量化符号列表quantiflag存入列表QuantiFlagList中,并用一个辅助列表LenSubQFL记录辅扫描表的表长。

以下是经过3次扫描后的编码输出

code_level = 1
scancode = ZPPPTTTTTTTTTTTT
quantiflag = 011

code_level = 2
scancode = PZTTTZNTTTTTTTZTNTTTZNTTTZZZNZNZZZZNZZZZZ
quantiflag = 1111000110

code_level = 3
scancode = NPTTNNZTNTTTNTPNPTTNZNZTTZZTTZZTTNTTTZZZZNZZZPPNZZNZPZPZZZZ
ZZZNZ
NZZZNNPZZZZPZZPPZZPZZZNZZZZZZZ

quantiflag = 101101001001100110001010100101011000110

分享到:
评论

相关推荐

    MATLAB实现嵌入式小波零树编码算法(EZW)的图像压缩程序

    嵌入式小波零树编码(EZW)是一种高效、快速的无损图像压缩算法,由Steven J. G. Skodras在1993年提出。它利用小波分析的多分辨率特性,通过编码小波系数的零树结构来减少数据量,达到图像压缩的目的。MATLAB作为...

    EZW算法的过程详解和Matlab代码

    嵌入式小波零树(EZW)算法是一种高效的图像压缩技术,它基于小波变换并利用了图像数据中的固有特性来实现压缩。EZW算法的核心思想在于利用小波变换后的系数之间的相关性以及图像的多分辨率特性来提高压缩效率。 ####...

    嵌入式小波零树(ezw)编码matlab程序

    嵌入式零树小波(Embedded Zero-Wavelet,简称EZW)编码是一种高效的数据压缩技术,主要用于图像和视频编码领域。它利用了小波分解后的系数分布特性,通过构建和压缩零树来达到较高的压缩比,同时保持较好的重构质量...

    【老生谈算法】EZW算法的过程详解和Matlab代码.docx

    EZW算法(Embedded Zerotree Wavelet algorithm),即嵌入式零树小波算法,是一种高效的小波图像压缩算法,由J. Shapiro于1993年提出。EZW算法通过采用小波变换将图像分解为不同分辨率层次的子带,然后对这些子带...

    图像编码,EZW,Matlab

    标题中的“图像编码,EZW,Matlab”指的是在图像处理领域中的一种高效编码方法——EZW(Embedded Zerotree Wavelet)编码,以及使用Matlab编程语言来实现这一算法的过程。EZW编码是一种基于小波变换的无损数据压缩...

    嵌入式零树小波EZW编码及其算法改进

    在基于小波变换的图象压缩方案中,嵌入式零树小波 EZW(Embedded Zerotree Wavelets)[1]编码很好地利用小波系数的特性使得输出的码流具有嵌入特性。近年来,在对EZW改进的基础上,提出了许多新的性能更好的算法,如...

    图像压缩编码算法EZW算法的Matlab原代码

    整体而言,EZW算法是一个涉及小波分析、数据编码和优化的复杂过程。在Matlab环境下,这些功能通常通过编写一系列相互配合的函数来实现,以便于理解和调试。通过对这些文件的学习和理解,可以深入掌握EZW算法的工作...

    自己编写的嵌入式零树小波的实现代码(matlab)

    MATLAB代码中可能会包含这些关键函数,如`wavedec2`用于二维小波分解,`wavesort`用于系数排序,以及自定义的零树编码和解码函数。代码的实现细节可能涉及到阈值的选择、小波基的选择以及优化编码效率的策略。 通过...

    基于EZW的嵌入式图像编码算法的研究

    嵌入式零树小波(EZW)编码算法是一种广泛应用于图像压缩的方法,它结合了小波变换的多分辨率特性与熵编码的效率。本文将深入探讨EZW算法的原理、实现过程以及使用VC++编程环境的实践方法,并通过MATLAB进行结果分析...

    EZW-matlab.rar_EZW_EZW图像压缩_ezw matlab_ezw matlab code_matlab EZW

    嵌入式零树小波(EZW)算法是一种在数字图像处理领域广泛应用的无损压缩技术,由S. G. Mallat和Z. Zhang于1992年提出。此算法利用了小波分析的多分辨率特性,通过构建零树结构来有效地减少图像数据中的冗余,从而...

    EZWencoding.rar_EZW_ezw matlab_小波编码_零树小波

    零树小波编码(Embedded Zero-Tree Wavelet,EZW)是一种高效的数据压缩算法,尤其适用于图像和视频数据。在小波分析的基础上,EZW利用了数据的自相似性和空间冗余来实现高效的编码。这一算法由Simon S. Haykin在...

    论文研究-一个新的嵌入式零树小波图像编码的多位平面并行算法.pdf

    嵌入式零树小波编码(EZW)是一种图像压缩技术,通过利用小波变换后的系数之间的相关性,能够有效去除图像数据中的冗余信息。零树编码是一种分层的编码技术,通过建立一种树状结构来表示小波系数的层次关系,其中...

    小波零树编码的MATLAB程序

    总结起来,小波零树编码是一种有效且灵活的图像压缩技术,利用MATLAB可以方便地实现和优化这一过程。通过理解小波变换、零树结构以及MATLAB中的实现细节,我们可以更好地掌握这一算法,并将其应用于实际的图像处理...

    EZW.rar_EZW_Modify ezw_ezw matlab_matlab EZW_shift

    EZW( Embedded Zerotree Wavelet,嵌入式零树小波)是一种高效的数据压缩算法,主要应用于图像和信号处理领域,尤其是小波分析中。它通过利用数据的统计自相似性和零树结构来实现高压缩比。 描述中提到的"包括EZW,...

    ezw.zip_EZW_ezw algorithm_ezw matlab_matlab EZW_matlab EZW

    标题中的"ezw.zip_EZW_ezw algorithm_ezw matlab_matlab EZW_matlab EZW"提到了一个关键的图像编码算法——EZW( Embedded Zerotree Wavelet,嵌入式零树小波编码),以及它与MATLAB编程语言的关联。这个压缩包可能...

    EZW算法的MATLAB实现有源代码

    在MATLAB环境中实现EZW算法,可以方便地进行小波分解和重构,从而在科学研究和工程应用中发挥重要作用。 EZW算法的核心思想是基于小波系数的重要性进行编码。它首先将图像通过小波变换分解为多个频域分量,然后按照...

    ezw算法的MATLAB实现

    "EZW算法的MATLAB实现" ...EZW算法的MATLAB实现是一个复杂的过程,涉及到多种知识点的结合,如小波变换、零树结构、逆量化器和解码矩阵等。只有通过深入了解这些知识点,才能正确地实现EZW算法的MATLAB实现。

    嵌入式零树编解码

    EZW解码算法则相反,它根据编码时保存的上下文信息,逆向重建出零树结构,并恢复出所有小波系数。这个过程需要解码器正确解析编码流,识别出非零节点,然后递归地恢复整个树的零节点。 在VC(Visual C++)环境下...

    ezw的Matlab程序

    3. **构建并编码零树**:遍历和排序小波系数,根据零树结构编码非零节点。 4. **压缩码流**:使用`huffman`函数生成哈夫曼编码,然后写入文件。 5. **解码与重建**:读取编码流,用哈夫曼解码,重建零树,再通过`...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics