spiht 图像解码 c++

SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees）是一种图像压缩算法，其编码过程是分别利用小波变换和分层树结构对图像进行分解和编码，从而降低图像数据的冗余性，实现高效的数据压缩。

SPIHT图像解码C语言实现则是指使用C语言来实现SPIHT算法的解码功能。解码的过程是将SPIHT算法压缩过的数据进行还原，以达到还原原始图像的目的。

在SPIHT解码C语言实现的过程中，需要实现以下几个重要的模块：

1.位读取模块：将压缩的比特流进行读取，以获取编码信息。

2.解码模块：将读取到的比特流解码成整数序列。

3.反量化模块：由于SPIHT算法压缩过程中需要对数据进行量化，因此需要将量化后的数据进行反量化，以得到原始数据。

4.反小波变换模块：将压缩后的小波系数进行反变换，以还原原始图像。

总之，SPIHT图像解码C语言实现是一项涉及到比特流读取、数据解码、反量化和反小波变换等技术的重要工作，其目的是实现高效的图像解压缩，从而为图像处理和传输提供更高效、更可靠的技术支持。

相关问题

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。

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。