摘要
多级树集合(SPIHT)算法在多次排序扫描过程中需要进行大量重要性测试,由此导致算法的压缩编码效率显著降低。为提高SPIHT算法的压缩效率,本文利用大顶堆方法,提出了一种SPIHT改进算法。改进算法优化了SPIHT中的重要性测试,并将函数时间复杂度从O(logn)降为O(1)。实验结果表明本文方法在进行多次小波变换时效果尤为显著,使得SPIHT编码时间趋于一个常数,压缩效率比未改进前提升数倍。
The Set Partitioning in Hierarchical Trees（SPIHT）algorithm requires a large number of tests to determine its significance during several times of scanning in sequence,which severely damages the efficiency of compression.To raise the SPIHT′s compression efficiency,an improved algorithm of SPIHT used by Max-Heap Tree is proposed.It optimize the test function of significance and reduce the algorithm′s time complexity fromO（logn）to O（1）.Experimental results show that the improved SPIHT is particularly efficient in continuous wavelet transforms,and its encoding time goes to be a constant and compression efficiency is improved by several times.
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期865-869,共5页
Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition
基金
国家自然科学基金项目(61170005
61133011)
国土资源部地球深部探测专项(SinoProbe-09-01)
关键词
计算机系统结构
多级树集合算法
小波变换
大顶堆
computer system organization
set partitioning in hierarchical trees（SPIHT）
wavelet transform
max-heap
作者简介
车翔玖（1969-），男，教授，博士生导师．研究方向：医学图像分割，图像传输与信息隐藏，大数据三维可视化及其在地学和医学中的应用．E-mail：chexj@jlU．edu．cn
