SPIHT与SPECK压缩算法的研究

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ＳＩＴ算法使用三个集合列表：ＰＨＬＰ不重要系数表，Ｉ：用最低频子带系数初始化。
的算法，它是对ＥＷ算法的扩展。ＳＥＫ（ｅＰｒ— ＺＰＣＳｔａｉｔｔｎＥｂｄｅｌｋＣｄｒ集合分裂嵌入块）在ｉｍｅｄｄＢｏｏｅ，ｏｃ是
第２卷１
第１期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰｒＥＩＴＥＣｌＮＯｌＵｌ｛ ’ ｌＯＧＹＡＮＤ）ＩＥＶＥ１ＭＥＯＰＮＴ
Ｖｏ＿Ｎｏ．Ｉ２１１
２１年１月０１
Ｊｎａ．２１０ｌ
ＳＩＴ与ＳＣＫ压缩算法的研究ＰＨＥＰ
ＲｅｅｒｈｏＰＩＴｎｄＳｓａｃｆＳＨａＰＥＣＫｍｐｒｓｉｎｇｒｔｍｓＣｏｅｓｏＡｌｏｉｈ
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间树分层分割的方法，过空间方向树的多次分裂来通确定重要元素，消除树间冗余。
１２ＳＩ．ＰＨＴ算法的编码过程
树集合分类ａｄｅｒｍａ
不重要系数的相关性，采用空间树层分割的方法提出
Ｋｅｒｓｉｇｏｒｓｉｎ；ｗａｅｅｒｎｆｒ；ＳＩｙｗｏｄ：ｍａｅｃｍｐｓｏｅｖｌｔｔａｓｏｍＰＨＴ；ＥＳＰＣＫ
Ｏ引言
ＳＩＰＨＴ（ｅａｔｉｎｎｎＨｉｒｒｈｃｌＴｅｓ多级ＳｔＰｒｉｏｉｇｉｅａｃｉａｒｅ，ｔ
肖夏子，马永杰，国威许
（西北师范大学物电学院，肃兰州７０７）甘３００
摘要：图像压缩的众多算法中，ＰＨ在ＳＩＴ与ＳＥＫ具有较好的性能。文中对这两种算法进行了深入研究，算法思想、ＰＣ从
分裂过程、排序过程，以及量化等方面介绍了ＳＩＴ和ＳＥＫ两种算法以及对应的改进算法，别总结了这两种改进算法ＰＨＰＣ分同原算法比较后的优点。实验结果表明：相同的输出码率情况下，在改进算法的图像有更高的峰值信噪比，即相对于原始算法的图像有更好的恢复效果。同时，改进的算法在压缩速度上也明显优于原始算法。关键词：像压缩；波变换；ＰＨ；ＰＣ图小ＳＩＴＳＥＫ中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７文献标识码：Ａ文章编号：６３６９２１）ｌ０８— ３１７ —２Ｘ（０１Ｏ一０１０