SPIHT，图像压缩

资 源 简 介

SPIHT，图像压缩

详 情 说 明

SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种高效的嵌入式图像编码算法，它通过多级树结构对图像的小波系数进行排序和编码，实现从低比特率到高比特率的渐进式传输。该算法在保持较高压缩比的同时，能够保证良好的图像质量。

算法核心思想 SPIHT算法的核心在于对小波变换后的系数进行分层管理和编码。首先对图像进行小波变换，将图像分解为不同频带的子带。然后，通过定义重要系数集合（LIS）、不重要系数集合（LIP）和不重要集合（LSP），逐步筛选和编码重要系数。SPIHT采用位平面编码的方式，逐位判断系数的重要性，确保比特流的嵌入式特性，从而支持渐进式解码。

立体图像压缩的扩展 在立体图像压缩中，SPIHT算法可以进一步优化，利用左右视图之间的相关性。通常，先对主视图（左视图）采用标准SPIHT编码，而对辅视图（右视图）则利用视差补偿或残差编码技术，减少冗余信息。这种方法能够显著提高立体图像的压缩效率，同时保持较高的重建质量。

测试与优化 测试程序通常包括对不同比特率下的压缩性能评估，如峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量分析。优化方向可能包括改进小波基的选择、调整编码顺序或结合其他编码策略（如算术编码）以进一步提高压缩效率。

SPIHT算法因其优异的压缩性能和嵌入式特性，在医学影像、遥感图像及3D视频传输领域具有广泛应用潜力。