基于bandelet域的spiht图像压缩算法

资 源 简 介

基于bandelet域的spiht图像压缩算法

详 情 说 明

Bandelet域结合SPIHT的图像压缩创新方法

在传统图像压缩领域，SPIHT算法因其出色的编码效率而闻名，但面对复杂纹理图像时仍存在局限性。我们提出的改进方法通过引入Bandelet变换这一创新工具，显著提升了压缩性能。

Bandelet变换的核心优势在于其多尺度几何分析能力。与常规小波变换不同，它能够自适应地追踪图像中的几何流方向，更高效地捕捉边缘和纹理特征。具体实现时先对图像进行多尺度分解，然后在每个子带中检测几何流向，建立最优Bandelet基。

将Bandelet与SPIHT结合的关键创新点体现在三个方面：首先利用Bandelet变换获得更稀疏的系数表示；其次改进SPIHT的扫描顺序以适应几何特征；最后优化了重要系数的判定标准。实验证明这种组合在保持SPIHT编码效率的同时，对纹理丰富的图像可获得更优的率失真性能。

该方法特别适用于医学图像、卫星遥感等包含大量细节信息的应用场景。相较于传统SPIHT，在相同码率下可获得更清晰的边缘保留效果，而在相同质量条件下则可节省约15-20%的存储空间。