spiht算法压缩图像完整过程

SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法是一种图像压缩算法，具有逐步逼近、渐进传输、可逆性和压缩比高等特点。

SPIHT算法的完整过程如下：

1. 将原始图像分解为多个子图像。通常使用小波变换（如Haar变换）将图像分解为多个子图像，每个子图像表示不同频率的细节信息。

2. 对每个子图像进行分割。将子图像划分为四个相等大小的子块，每个子块代表不同的频率。

3. 对每个子图像进行排序。根据子块中像素的大小，将像素排序为正（+）、负（-）和未决（?）三个类别。

4. 采用零树编码。对排序后的像素进行分组，并根据分组情况进行编码。首先，对所有非零像素进行编码，然后对所有零像素进行编码，将非零像素和零像素的编码组合在一起。

5. 利用零树编码进行灵活编码。SPIHT算法通过使用零树编码技术来提高压缩性能。它利用具有相同符号和相同绝对值的相邻像素之间的零树结构，来减少编码信息的存储空间。

6. 对编码后的数据进行位平面编码。对于每个子图像，将其位平面分成多个层次，并按照从高到低的顺序依次进行编码。在每个位平面层次上，从高到低位依次对每个像素进行编码。

7. 对编码后的数据进行解码。将编码后的数据进行解码，按照相反的顺序重建每个子图像。

8. 进行反变换。使用逆小波变换将解码后的数据重建为压缩后的图像。

SPIHT算法通过按照像素的重要性进行排序，并利用零树编码和位平面编码技术，从而实现对图像数据的高效压缩。这种分层次、渐进传输和可逆的压缩方式使得SPIHT算法在图像传输和存储等领域广泛应用。