无链表SPIHT编码算法在感兴趣区域图像压缩中的应用

"无链表图像感兴趣区域编码算法 (2010年)" 本文主要探讨了在图像编码领域中，如何解决基于链表实现的感兴趣区域（ROI）编码算法占用存储资源过多的问题。针对这一问题，作者潘波、杨根庆和孙宁提出了一种创新的无链表编码算法。该算法在SPIHT（Set Partition in Hierarchical Trees，等级树集合分裂）编码框架下，通过使用标志位图来表示图像系数和集合的重要性信息，有效地减少了存储需求。 在传统的ROI编码中，链表常被用来管理不同区域的系数和集合信息，但这种方法会导致较高的内存消耗。为了解决这一问题，新提出的算法采用了以下策略： 1. 优先编码感兴趣区域：通过对ROI的系数赋予更高的编码优先级，可以确保该区域的高质量重建。这样，编码过程首先处理ROI内的系数，而将非感兴趣区域的系数暂时存放在队列中。 2. 队列缓存非感兴趣区域信息：在编码非ROI区域时，算法会从队列中检索并恢复必要的编码信息。这种做法避免了对非ROI区域进行额外的计算或存储操作，简化了编码流程。 3. 不提升ROI的小波系数：不同于其他方法通过提升ROI的小波系数来改善重建质量，该算法直接控制编码过程，无需修改原始系数，从而实现了对ROI重建质量的精确控制。 通过仿真实验，该算法显示出优于提升小波系数的ROI编码算法的性能。在1bpp的编码码率下，其存储需求仅为链表实现的ROI分离编码算法的1/10，这意味着在保持相同编码质量的前提下，新算法大大降低了内存占用，提高了编码效率。 关键词涉及到图像压缩、感兴趣区域处理、等级树集合分裂以及无链表零树编码，表明该研究关注于提高图像压缩效率，特别是对于需要重点保护的图像区域，同时降低存储和计算资源的需求。该工作对于图像编码理论与实践具有重要意义，特别是在有限存储资源的应用场景，如遥感图像处理、视频通信和医学影像分析等领域。