spiht算法流程图

SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法是一种用于图像压缩的无损压缩算法。其流程图如下：

1. 输入一张待压缩的图像。
2. 将图像分成多个小块，每个小块称为一个子带。
3. 对每个子带进行小波变换，得到各个子带的低频系数和高频系数。
4. 对低频系数进行位平面编码，按照位数从高到低进行处理。
5. 对高频系数进行排序，按照绝对值大小从大到小进行排序。
6. 选择一个阈值，将高频系数分成两部分：超过阈值的为非零系数，小于等于阈值的为零系数。
7. 将非零系数进行编码，并保存编码结果。
8. 将零系数的位置和大小进行编码，并保存编码结果。
9. 根据编码结果进行解码，恢复图像。
10. 判断是否满足指定的压缩比，如果满足则停止，否则返回步骤2继续处理。

SPIHT算法通过对图像进行分块和小波变换，利用零系数编码和非零系数编码的方式有效地压缩了图像。其中，位平面编码和排序操作减少了编码的冗余信息，提高了压缩效率。通过不断优化阈值选择和分块处理，SPIHT算法能够在不同的压缩比下实现较好的压缩效果。

相关问题

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。

图像压缩算法spiht

SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种基于子图分割的图像压缩算法。SPIHT算法在图像压缩方面表现出色，具有高压缩比、低码率和优异图像质量的特点，因而受到广泛应用。

SPIHT算法的基本思想是将图像分为子图，然后对子图进行层次式编码。通过对像素点进行排序，SPIHT算法可以很好地利用图像中的局部相关性实现图像压缩。SPIHT算法的核心是这种层次式分割方法，它可以将大量的无用数据和冗余信息去除，从而实现压缩。

SPIHT算法的具体实现流程包括以下几步：

1. 将图像分成一个个不重叠的子图。

2. 对每个子图进行小波变换，将子图转换为一组小波系数。

3. 对小波系数进行排序，选取最大值进行编码。

4. 根据已经编码的小波系数，计算下一个最大值并编码。

5. 循环执行步骤4，直到满足预定的压缩比例或达到指定的错误容限。

SPIHT算法具有很好的可扩展性和适应性，适用于各种不同类型的图像压缩，尤其是在高清视频压缩和无线图像传输领域有广泛的应用。因此，SPIHT算法在数字图像处理、计算机视觉和通信领域中具有重要的意义。