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EZW(嵌入零树小波):结合小波图像编码、霍夫曼编码器及Lempel-Ziv-...

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简介:
EZW是一种高效的小波图像编码算法,它整合了小波变换和基于行程长度与Huffman编码的方法,通过构建零树结构来递归地量化和编码子带系数。 EZW(嵌入零树的小波变换)是一种有损图像压缩算法,在低比特率下,小波变换产生的系数大多数为零或接近于零。这是因为“真实世界”的图像是由大量低频信息构成的,这些信息在视觉上是高度相关的。然而,在出现高频信息的情况下,如图像中的边缘等细节部分对人眼感知质量至关重要,因此必须准确表示。 通过将小波变换后的系数视作以最低频率系数为根节点的树结构,并且每个节点的孩子节点代表更高频子带中空间相关联的系数,可以发现一个或多个全由零值或接近于零值构成的子树。这种子树被称为“零树”。因此,在提到某个特定系数时,我们说它的孩子是指该系数所在的小波变换树结构中的直接连接的孩子节点;而后代则指的是从这个节点开始向下延伸的所有相关节点集合,即使它们之间没有直接相连也是如此。

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客服
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  • EZW):Lempel-Ziv-...
    优质
    EZW是一种高效的小波图像编码算法,它整合了小波变换和基于行程长度与Huffman编码的方法,通过构建零树结构来递归地量化和编码子带系数。 EZW(嵌入零树的小波变换)是一种有损图像压缩算法,在低比特率下,小波变换产生的系数大多数为零或接近于零。这是因为“真实世界”的图像是由大量低频信息构成的,这些信息在视觉上是高度相关的。然而,在出现高频信息的情况下,如图像中的边缘等细节部分对人眼感知质量至关重要,因此必须准确表示。 通过将小波变换后的系数视作以最低频率系数为根节点的树结构,并且每个节点的孩子节点代表更高频子带中空间相关联的系数,可以发现一个或多个全由零值或接近于零值构成的子树。这种子树被称为“零树”。因此,在提到某个特定系数时,我们说它的孩子是指该系数所在的小波变换树结构中的直接连接的孩子节点;而后代则指的是从这个节点开始向下延伸的所有相关节点集合,即使它们之间没有直接相连也是如此。
  • 基于MATLAB的(EZW)程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现嵌入式小波零树(EZW)编码算法,适用于图像压缩领域。通过高效地处理小波变换后的系数,达到高质量压缩效果。 本代码经过本人多次调试运行,绝对可用。用户可根据执行步骤文件来运行程序。该EZW编码的核心程序是基于raster扫描顺序(不同于常用的morton扫描顺序)编写的。
  • 基于MATLAB的(EZW)压缩程序实现
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套嵌入式小波零树(EZW)图像压缩程序,实现了高效的数据压缩与重构功能。 这是一款使用MATLAB语言开发的程序,实现了小波分析在图像压缩中的应用——嵌入式小波零树编码算法(EZW),并配有用户界面。
  • 优质
    霍夫曼树是一种用于数据压缩的优化二叉树,通过该树构建的霍夫曼编码在不损失信息的情况下实现了极佳的数据压缩效果。 哈夫曼树的原理及实现过程被详细地介绍过了。作为一种有效的文件压缩方式,哈夫曼编码具有重要意义。它通过构建一棵基于字符频率的二叉树来生成最优前缀码,从而达到数据压缩的目的。这一方法在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。
  • 优质
    霍夫曼树是一种优化路径长度的二叉树结构,用于数据压缩中。本文章讲解了霍夫曼树的基本概念及其在编码中的应用原理和步骤。 哈夫曼树的原理及实现过程被详细介绍了。作为一种有效的文件压缩方式,哈夫曼编码具有很高的应用价值。
  • _Huffman_code1_三元_
    优质
    简介:三元霍夫曼编码是针对二进制霍夫曼编码的一种扩展,它使用三个符号进行编码,通常应用于提高数据压缩效率和传输速度的情境中。 此程序实现了二元和三元的霍夫曼编码,并计算了熵、平均码长和编码效率。
  • 优质
    霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法,通过为字符集中的每个符号分配可变长度的唯一代码来实现高效的数据压缩。该方法基于频率更高的符号使用更短的编码原则,由大卫·霍夫曼在1952年提出。 这段文字描述了包含用C语言编写的霍夫曼编码源代码及关于该编码的Word报告的压缩包内容。此代码可以执行,并且通过使用C/C++进行编译连接后生成exe文件,运行exe文件即可对目标文件实施霍夫曼编码操作,最终将编码结果保存在专门创建的txt文件内。供学习和参考之用。
  • 优质
    霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法,利用了信息论中不同符号出现频率不同的特性,通过构建最优前缀树来达到高效压缩的目的。 要求实现文件的Huffman编码算法以及对已编码文件进行解码的算法,并熟练掌握二叉树的应用;具体内容包括最小冗余码(哈夫曼码)的相关知识和技术。
  • 我用MATLAB写的变换实现代
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    本段落介绍了一套利用MATLAB语言编写的高效小波变换编码程序,核心算法采用嵌入式零树策略,适用于图像压缩等领域。 嵌入式零树小波(Embedded Zero-tree Wavelet, EZW)是一种在图像压缩领域广泛应用的算法,在处理二维图像方面表现出色。它利用了小波分解后得到的小波系数稀疏性和自相似性,通过构建和编码零树来实现高效的数据压缩。 小波分析是信号处理中的一个重要工具,能够将复杂的信号分解为不同频率和空间分辨率下的分量,便于进一步的分析与压缩。EZW算法在进行了小波变换之后引入了一种基于阈值的策略——即零树结构:如果一个小波系数小于某一设定阈值,则认为它是“零”,并且它及其所有子节点构成一棵零树。这种特性使得这些零树可以简化编码,从而大幅减少存储和传输的数据量。 在MATLAB环境中实现EZW算法通常包括以下几个步骤: 1. **小波分解**:对输入图像进行多级的小波变换,常用的小波基有Daubechies、Haar等类型。这一步会生成不同尺度及方向上的小波系数。 2. **构建零树**:对于每个层级的系数进行排序处理;若当前节点小于预设阈值,则将其标记为“零”,并继续检查其子节点,形成所有相关联的零树结构。 3. **编码零树**:从根节点开始沿着分支顺序对这些零树进行编码。非零节点采用二进制方式表示而“零”则可以简化或不被直接记录下来,这一步骤进一步减少了总的数据量需求。 4. **重构图像**:在解码阶段根据已有的压缩数据反向重建小波系数,并通过逆变换恢复原始的图像。 MATLAB代码中可能包含的关键函数有`wavedec2`用于二维的小波分解、自定义实现零树编码和解码等。这些步骤中的细节包括阈值的选择策略、小波基的选择以及优化压缩效率的方法。 学习并理解这段MATLAB代码有助于深入了解如何利用小波理论进行图像的高效压缩,对于从事图像处理或信号分析等领域工作的专业人士来说具有重要的实用价值。此外,EZW算法也可作为进一步研究更复杂的小波编码方法如SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)的基础。
  • 实验仿真_技术__MATLAB_
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    本项目通过MATLAB实现霍夫曼编码算法的实验仿真,旨在研究和验证霍夫曼编码技术在数据压缩中的应用效果。 使用MATLAB实现霍夫曼编码,并计算其编码效率进行结果分析。