【技术实现步骤摘要】
一种嵌入式零树小波图像编码压缩方法
本专利技术属于图像处理领域，涉及一种嵌入式零树小波图像编码压缩方法。
技术介绍
信息时代带来了信息爆炸导致了数据爆炸性增加，因此，不管数据传输或数据存储，高效数据压缩是必要的。近年来，基于小波的图像压缩算法与嵌入式比特流相继提出，如嵌入式零树小波压缩(EZW)算法、集合分层树(SPIHT)算法、嵌入式块编码与优化截断(EBCOT)算法和自适应扫描小波差分减少(ASW-DR)等等。其中，EZW是一种简单有效的图像压缩算法，由Shapiro于1993年提出。EZW算法适应不同尺度层在小波域中的幅度相关性预测和排序，可以消除像素之间的相关性，同时可以在不同的分辨率下保持精细的结构。所以EZW可以实现一些重要系数的渐进编码和有效压缩。虽然EZW算法现在被认为对于小波图像编码方法更有效，但仍存在不足之处。例如：EZW的编码思想是通过不断扫描小波变换后的图像，以生成更多的零树来对图像进行编码。扫描过程中为了判断小波系数是零树根还是孤零，需要对系数进行重复扫描；由于EZW算法中的“零树结...
【技术保护点】
1.一种嵌入式零树小波图像编码压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS10，对输入的图像进行小波变换，将变换后的数据变换为小波系数矩阵；/nS20，小波系数量化；/nS30，压缩量化值，形成码流；/n其中，S20包括以下步骤：/nS21，确定初始化阈值/n
【技术特征摘要】
1.一种嵌入式零树小波图像编码压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10，对输入的图像进行小波变换，将变换后的数据变换为小波系数矩阵；
S20，小波系数量化；
S30，压缩量化值，形成码流；
其中，S20包括以下步骤：
S21，确定初始化阈值
T0为第一次主扫描使用的阈值，表示不大于x的最大整数，Xi是小波变换的分解到第i级时的系数；
S22，主扫描，第n(n＝1,2,...,L)次扫描时，按照顺序将小波分解系数与阈值Tn-1依次进行比较，如果系数的绝对值大于等于阈值，为重要系数；否则，为不重要系数，由以下输出符号表示，
Pt，当前系数为正且绝对值大于等于阈值，且子孙中至少有一个重要系数；
Nt，当前系数为负且绝对值大于等于阈值，且子孙中至少有一个重要系数；
P，当前系数为正且绝对值大于等于阈值，且子孙中不含重要系数；
N，当前系数为负且绝对值大于等于阈值，且子孙中不含重要系数；
T，当前系数为不重要，且所有子孙系数都为不重要系数；
Z，当前系数值不重要，但是至少有一个子孙系数重要；
S23，辅扫描，对于主扫描后的重要系数做细化编码，对主扫描表进行顺序扫描，对其中输出符号为Pt、Nt、P、N的小波系数进行量化，量化器的输入间隔为[Tn-1,2Tn-1)，将其等分为两个量化区间[Tn-1,1.5Tn-1)，[1.5Tn-1,2Tn-1)，若小波系数属于前一区间，则输出量化符号“0”，重构值为1.25Tn-1；否则，输出量化符号为“1”，重...
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