论文研究-基于HVS模型的SPIHT图像压缩算法 .pdf

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基于HVS模型的SPIHT图像压缩算法,余楚才,李雷,针对SPIHT压缩算法对所有子带进行同等重要的编码的缺点以及SAR图像自身能量分布均匀的特点,提出一种基于视觉模型的压缩算法,对不同
中国科技记文在线 http://www.paper.edu.cn 整个频带划分为6个,取6个加权值,对各个 子带根据相对于人眼感知的重要性对小波 分解后不同频带的小波系数进行加权,加权 值为在相应频带内C$F的平均值。根据规范 化后的CSF曲线[5]计算得到,由高频到低频 的各子带的加权系数分别为:1.00,2.56, 3.16,2.87,2.35,1.79。 表2为本文算法与 SPIHT压缩算法在不同码 (3)本文算法解码图像bp=0.40 率下的压缩性能指标对比,木文采用峰值信 图3两种算法的解码图像 噪比(PSNR)和边缘保持能力(ESI)作为客观 评价标准,评价不同算法的压缩性能。 山表2可以看出,本文算法压缩后PSNR值略 低于SPIH算法的PSNR值,但是解码后图像 表2不同码率下两种算法的性能比较 的视觉效果要优于 SPIHT算法,而且边缘保 BitRate PSNR(db)ESI 持能力要强于 SPIHT算法。图3为在0.4bpp下 (bpp)SPHT木文算法SPT木文算法 两种算法的解码图像。可以看出,在三条平 0.40 43.154204 0.6522 0.7174 行白线区域采用本文算法的解码图像边缘 0.75 474246.5 0.76090.7826 较清晰。 棖据以上结果对本文提出的基于IVS 模型的 SPIHT压缩算法进行分析: ①本文提出的基于HVS模型 SPIHT图 像压缩算法把小波变换带通特性和人类视 觉系统对比敏感度特性相结合.自适应量化 不同频带的小波系数; ②在量化中考虑SAR图像的能量分布 特点,适当地降低中频成分的量化步长,使得 图像的纹理细节得到较好地保留。 (1)原始图像 6结束语 本文比较了光学图像和SAR图像在小 波频帶上的能量分布特征。根据这种特征, 结合人类视觉系统的频率敏感度模型,对不 同频带的小波系数进行可变步长量化,使量 化后的小波系数与人类视觉系统处理数据 的特点吻合,基于HⅤS模型完成 SPIHT编码。 实验结果表明,在相同压缩比下,本算法恢 复图像的主观质量有一定程度的提高,证明 了该方法的合理性。但是不同频带采用不同 量化值的方法在·定程度上会帔坏位数据 2) SPIHT算法解码图像bpp=0.40 间的相关性,影响后续编码效率。因此,进 步的工作可以针对可变量化步长研究更为 有效的编码方法 中国科技记文在线 http://www.paper.edu.cn 参考文献 征的遥感图像压缩北京航空航天大学学报,2005, 31(2):197:201 「1 Lin WK, Burgress N Low memory color image[4]宛田宾,霍剑青、王晓蒲基于HvS视觉模型下 zcrotrcc coding. Procccdings of thc 32 Asilomar Conference on Signal, Systems and Computer. 1998 的图像降噪数据采集与处理,2004,19(3):286~291 231-235 [5 Gu Weiyi, Gao Jian, Bao Xudong. A model of 2」曹圣群,黄普明VS模型及其在静止图象压缩 mcdical imagc comprcssion bascd on human vision 质量评价中的应用.中国图象图形学报, system[J] Journal of Image and Graphics(A), 2003,8(10):11891195 20038(4):379~386 3」焦涧海,李元诚侯京彪基于视觉模型和图像特 SPIHT Image Compression Algorithm Based on Human Vision System Yu chucai, Li lei School of Electronic Engineering, Univ. of Electron. Sci. Tech. of China, Chengdu(610054) Abstract A compression algorithm based on HVS model is put forward in this paper aiming at the shortcoming in SPIhT which is used to code the different subbands coefficient in the same way and the trait of Sar image which evenly distributes in energy. The algorithm adopts an adaptive quantization method for different wavelet subbands coefficients joining energy distribution and contrast sensitivity function(CSF), and makes the quantized wavelet coefficients show human vision character quantificationally. The paper makes a comparison study in two compression algorithm by the performance evaluation criterion of PsnR and ESI. The compression results show the proposed algorithm gets better visual quality and eSi performance than the traditional SPiht Keywords: HVS model, embedded zerotree wavelet, SPiht, liftwave transform 作者简介: 余楚才(1980-)男,硕士研究生,研究方向为模式识别、图像处理: 李雷(1967-),女,副教授,硕士生导师,研究方向为模式识别、图像处理 4

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