SPIHT

QTCQ

Близким к методу SPIHT является алгоритм QTCQ (quadtree classification and trellis coding, классификация четвертичных деревьев и решетчатое кодирование) из работы [Banister, Fischer 99], который использует меньше списков, чем SPIHT, и явно формирует классы вейвлетных коэффициентов для дальнейшего квантования с помощью методов ACTCQ и TCQ из [Joshi, Crump, Fischer 93].

Этот метод основан на пространственно ориентированных деревьях, построенных для SPIHT. Этот тип деревьев является особым случаем четвертичных деревьев. Алгоритм кодирования является итеративным. На n-той ...

Кодирование в алгоритме SPIHT

Прежде всего отметим, что кодер и декодер должны использовать единый тест при проверке множеств на существенность. Алгоритм кодирования использует три списка, которые называются: список существенных пикселов (LSP, list of significant pixels), список несущественных пикселов (LIP, list of insignificant pixels) и список несущественных множеств (LIS, list of insignificant sets). В эти списки заносятся координаты (i,j) так, что в списках LIP и LSP они представляют индивидуальные коэффициенты, а в списке LIS они представляют или множество T>(i,j) (запись ...

Алгоритм сортировки разделением множеств

Описанный выше алгоритм очень прост, так как в нем предполагалось, что коэффициенты были отсортированы (упорядочены) до начала цикла. В принципе, изображение может состоять из IK x 1K пикселов или даже больше, в нем может быть более миллиона коэффициентов, и их сортировка может оказаться весьма медленной процедурой. Вместо сортировки коэффициентов алгоритм SPIHT использует тот факт, что сортировка делается с помощью сравнения в каждый момент времени двух элементов, а каждый результат сравнения - это просто ответ: да или нет. Поэтому, если кодер и декодер используют один и тот же ...

SPIHT

Алгоритм SPIHT представляет собой метод сжатия изображений. На одном из его этапов применяется вейвлетное преобразование, поэтому он рассматривается в этой главе. Кроме того, основная структура данных этого алгоритма, пространственно ориентированное дерево, использует тот факт, что различные поддиапазоны отражают разные геометрические особенности образа (это обстоятельство было отмечено на стр. 220).

В § 4.2 было показано, что преобразования Хаара можно применять к изображению несколько раз подряд. При этом образуются различные области (поддиапазоны), состоящие из средних и ...