嵌入式小波零树（EZW）算法的过程详解和Matlab代码。

资 源 简 介

嵌入式小波零树（EZW）算法的过程详解和Matlab代码。

详 情 说 明

嵌入式小波零树（EZW）算法是一种高效的图像压缩技术，尤其擅长处理小波变换后的系数。其核心思想是通过零树结构来高效表示小波系数中的大量接近于零的数据，从而实现高压缩比。

EZW算法主要分为几个步骤：

小波变换：首先对原始图像进行多级小波分解，得到不同尺度和方向的小波系数。高频子带通常包含大量接近于零的系数，而低频子带则保留图像的主要信息。

量化与阈值处理：算法采用逐次逼近的量化策略，通过逐步降低阈值来筛选重要系数。初始阈值通常设为最大系数的一半，后续阈值依次减半。

零树编码：利用父子零树结构（即某一系数及其所有子孙系数均小于当前阈值）来标记不重要区域，从而减少编码数据量。通过主扫描和副扫描交替进行，逐步细化重要系数的精度。

熵编码：最后对符号流（如正重要系数、负重要系数、零树根等）进行熵编码，进一步提升压缩效率。

在Matlab中实现EZW算法，通常需要结合小波工具箱（如`wavedec2`进行图像分解）和自定义的零树编码逻辑。算法的效率高度依赖于阈值选择策略和零树结构的优化。EZW不仅为后续的SPIHT算法奠定基础，也是理解现代图像压缩技术的重要案例。