EZW算法——1993年Shapiro提出的改进型零树编码技术

资源摘要信息:"EZW算法是一种图像压缩技术，由J.M.Shapiro于1993年提出，主要用于小波转换后的图像数据压缩。该算法通过建立一种特定的树状结构（零树）来描述图像数据，能够有效地对小波系数进行编码，尤其是在处理孤立零点（即不与任何非零系数的父系数相关联的零系数）时，EZW算法能够适应这种特殊情况，从而达到更好的压缩效果。 EZW算法的核心思想是通过判断小波系数之间的父子关系来构建零树。在小波变换中，图像被分解为不同层次的细节和近似，而每个层次中的小波系数又可进一步分为多个子带。这些子带系数之间存在着一定的统计相关性，特别是相邻的系数往往具有相似的值或行为。基于此，算法定义了一种称为‘零树’的数据结构，即如果一个系数是零，并且它所有的后代系数（在小波分解中位置更低的系数）也都是零，那么这个系数及其后代就构成一个零树。在这个结构中，一个零树的根节点可以用来代表整个树的零系数，这样可以大大减少需要编码的信息量。 EZW算法的关键步骤包括： 1. 小波变换：对图像进行多级小波变换，以获取图像的小波系数。 2. 预测零树根：通过遍历小波系数来预测哪些系数可能是零树的根节点。 3. 创建零树结构：根据系数之间的父子关系，构建零树的数据结构。 4. 量化：根据需要的压缩比例，对小波系数进行量化，从而减少数据量。 5. 熵编码：利用霍夫曼编码等熵编码技术对量化后的系数进行编码，以进一步压缩数据。 6. 熵解码：在解码端，按照编码时的规则对数据进行解码以恢复小波系数。 EZW算法的优点包括： - 提供了良好的压缩性能和视觉质量。 - 对于多种图像类型都有较好的适应性。 - 支持无损和有损压缩。 EZW算法的缺点是计算复杂度较高，尤其是在对大的图像进行处理时，算法的运行时间较长。 EZW算法在多个领域中得到了广泛的应用，包括医学成像、卫星遥感图像、多媒体通信等。随着研究的深入和技术的发展，后续又发展出了许多基于EZW算法的改进版本，如SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees）算法等，它们在保持EZW算法优点的同时，进一步提高了编码效率和压缩效果。 文件列表中的MAIN.CPP可能包含了EZW算法的实现代码，而www.pudn.com.txt可能是一个文本文件，提供了有关EZW算法的额外信息，或者是对EZW算法代码库的引用说明，具体的内容需要查看文件才能确定。" 知识总结完毕。