分层压缩新算法：结合改进脊波变换与SPIHT

"该文提出了一种基于分层思想的图像压缩方法，融合了小波变换和脊波变换的优势。通过各向异性扩散对原始图像进行预处理，得到平滑层，然后用SPIHT算法对平滑层进行编码。细节图像则通过脊波变换进行三层分解，再应用改进的SPIHT算法进行编码。实验显示该算法在低码率下比小波零树编码有更好的压缩效果，并能更好地重构直线边缘。" 本文主要探讨的是图像压缩技术，特别是针对包含直线边缘丰富的图像。作者提出了一种创新的分层编码策略，旨在提高压缩效率并保持图像质量。这一方法的核心是结合小波变换和脊波变换的特性。 首先，利用各向异性扩散方法对原始图像进行平滑处理，这是为了减少图像的噪声和复杂性，生成一个平滑层。平滑层的获取有助于突出图像的主要结构，便于后续编码。然后，通过将原始图像与平滑层相减，得到包含更多细节的图像。 对于平滑层，作者采用了多级树集合分裂算法（SPIHT），这是一种基于小波变换的高效无损编码算法，擅长处理图像的细节信息。SPIHT能够有效地识别和编码图像中的零树结构，从而实现高压缩比。 接下来，对于细节图像，文章引入了脊波变换，这是一种适用于处理直线和边缘特征的变换方法。脊波变换通过三层分解能够更好地捕捉图像中的线性结构。随后，应用改进的SPIHT算法对这些分解后的细节进行编码，进一步优化直线边缘的压缩性能。 实验结果显示，该算法在码率较低的情况下，相比于传统的小波零树编码，能够提供更好的压缩性能。这意味着在有限的带宽下，可以实现更高的图像压缩比，同时还能保持较好的图像重建质量，尤其是直线边缘的清晰度。 关键词涉及的图像压缩、脊波变换、小波变换、拉东变换（可能是脊波变换的一种变体或相关概念）以及SPIHT算法，都是本文重点讨论的技术点。这些技术在图像处理领域有着广泛的应用，如数字图像存储、传输、视频编码等。 这项工作为图像压缩领域提供了新的思路，即通过分层和混合变换策略来优化特定类型图像的压缩效果，对于提升压缩效率和图像质量具有重要意义。