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SPIHT算法是一种改进的图像压缩方法，它结合了Bandelet变换的多尺度几何分析能力和SPIHT算法的嵌入式编码优势。相比经典SPIHT算法，该方法能更有效地捕捉图像中的几何结构特征。

传统SPIHT算法直接在小波域进行操作，而Bandelet变换能自适应地沿图像几何流方向构建最优表示。这种变换通过跟踪图像的边缘和纹理方向，在变换域形成更稀疏的系数分布，使得后续的SPIHT量化编码可以更高效地分配比特资源。

改进主要体现在三个层面：首先在变换阶段，Bandelet基函数能更好地捕捉图像边缘的几何连续性；其次在系数组织上，多尺度分析使重要系数更集中；最后在编码阶段，保持SPIHT逐次逼近的特性同时，通过方向自适应显著提升RD性能。

该算法特别适用于包含丰富几何结构的图像，在相同码率下可获得比传统SPIHT更高的PSNR值，或者在相同质量下节省10-30%的码流。实现时需要注意Bandelet变换的网格优化计算复杂度问题，通常可采用快速近似算法进行平衡。