用于小波图像编码的显著性链接连通分量分析

小波图像编码近年来的成功主要归因于对数据组织和表示重要性的认识。目前已经开发出几种极具竞争力的小波编码器，即 Shapiro (1993) 的嵌入式零树小波 (EZW)、Servetto 等人 (1995) 的小波数据形态学表示 (MRWD)，以及 Said 和 Pearlman (见 IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol.6, p.245-50, 1996) 的多级树集合分裂 (SPIHT)。我们开发了一种名为小波系数显著性链接连通分量分析 (SLCCA) 的新型小波图像编码器，该编码器通过利用子带内显著系数的聚类以及显著场中的跨子带依赖性对 MRWD 进行了扩展。对自然图像和纹理图像的大量计算机实验令人信服地表明，所提出的 SLCCA 优于 EZW、MRWD 和 SPIHT。例如，对于 Barbara 图像，在 0.25 b/pixel 时，SLCCA 的 PSNR 分别比 EZW、MRWD 和 SPIHT 高出 1.41 dB、0.32 dB 和 0.60 dB。研究还观察到，SLCCA 对包含大量纹理的图像效果极佳。对于在 0.40 b/pixel 压缩的八幅典型 256x256 灰度纹理图像，SLCCA 的 PSNR 比 SPIHT 高出 0.16 dB-0.63 dB。这种性能是在没有使用任何最优比特分配程序的情况下实现的。因此，编码和解码过程均十分迅速。