用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了...用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了一种改进的基于结构-纹理分解的图像压缩处理算法.理论分析表明这是分层压缩问题中一种普适的有效策略.从实验结果可以看出,这种处理方式相对于现有的结构纹理分解压缩的方式而言,始终具有一定的信噪比增益,相对于目前的JPEG2000压缩标准及单一的SPIHT、快速小波包变换(FWP)等算法具有一定的优越性.展开更多
文摘用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了一种改进的基于结构-纹理分解的图像压缩处理算法.理论分析表明这是分层压缩问题中一种普适的有效策略.从实验结果可以看出,这种处理方式相对于现有的结构纹理分解压缩的方式而言,始终具有一定的信噪比增益,相对于目前的JPEG2000压缩标准及单一的SPIHT、快速小波包变换(FWP)等算法具有一定的优越性.
