熵编码是数据压缩技术中的一个重要分支，其核心思想是根据信息源的概率分布特性，赋予较短的码字给出现概率高的符号，赋予较长的码字给出现概率低的符号，从而达到压缩数据的目的。在图像处理领域，零树熵编码是一种常用的图像压缩方法，它利用了小波变换后图像数据的空间相关性和小波系数的相似性进行高效的数据压缩。
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可以通过编程来配置的集成电路，其内部包含大量的可编程逻辑单元和存储单元。FPGA具有并行处理能力、可重配置性以及快速原型设计的特点，因此在硬件加速和实时图像处理方面具有优势。
在传统熵编码算法中，尤其是在零树编码算法的硬件实现方面存在一定的挑战。由于算法复杂度高，直接硬件实现往往困难重重，且需要较大的内存消耗，这限制了算法在FPGA平台上的应用。
为解决这一问题，研究者提出了一种无链表零树图像编码改进算法（Listless Zerotree Entropy Coding, LZC），该算法旨在简化传统算法的复杂度，同时降低内存消耗。LZC算法结合了LZC和SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法的特点，并增加了对孙子节点的判断，以此来提高图像重建质量，并降低算法实现的复杂度。
通过实验验证，该无链表零树熵编码算法在FPGA硬件平台上的实现，具有固定的小波变换缓存需求，仅为1536bit，这一数值远小于SPIHT算法所需的内存。在相同的比特率下，该算法与LZC算法相比，图像重建质量的峰值信噪比（PSNR）值平均提高了约0.7dB。
此外，算法在Xilinx Virtex4 LX100硬件平台上的测试结果表明，当系统时钟频率为100MHz、压缩比为1/40时，该算法可以以每秒20帧的速度处理1600x1200x24bit大小的图像数据。这表明，该算法不仅在图像压缩质量上有所提升，而且在速度上也满足了实时图像处理的要求。
小波变换作为一种多尺度变换，由于其空频局域性的特点，能够有效利用图像数据的空间相关性。零树熵编码算法利用小波变换的特性，通过树形结构对小波系数进行编码，从而达到压缩数据的目的。自从EZW算法被提出之后，基于小波变换和零树编码的图像压缩方法得到了广泛的重视和应用。
本文所提出的改进算法，不仅为FPGA平台上的图像压缩提供了新的技术选择，也为熵编码算法的硬件实现开辟了新的思路。在实时图像处理和图像压缩领域，该算法显示出其独特的优越性，尤其是在硬件资源受限或需要高帧率处理的应用场景中，该算法具有重要的实践价值和应用前景。
