提出了基于整数小波变换和多级树集合分裂SPIHT(Set Partitioned in Hierarchical Tree)编码的电力系统录波数据压缩方法。首先对故障录波数据进行整数小波变换,再对变换后系数量化,然后进行一维SPIHT编码形成嵌入式码流,便于系统根据...提出了基于整数小波变换和多级树集合分裂SPIHT(Set Partitioned in Hierarchical Tree)编码的电力系统录波数据压缩方法。首先对故障录波数据进行整数小波变换,再对变换后系数量化,然后进行一维SPIHT编码形成嵌入式码流,便于系统根据通讯线路的负荷情况灵活控制传输码率。整数小波变换运算速度快,节约内存,易于DSP实现。SPIHT编码方法形成的码流易于实现可变码率。仿真结果验证了该方法的有效性。展开更多
提出了一种新的基于系数状态表的SPIHT(LPS-SPIHT,list of p ixel stata-set partition ing in h ierarch icaltrees)图像压缩编码算法,该算法具有以下5个特点:第一,定义了一种扩展的空间方向树,使1个结点含有2×2相邻的4个系数,并...提出了一种新的基于系数状态表的SPIHT(LPS-SPIHT,list of p ixel stata-set partition ing in h ierarch icaltrees)图像压缩编码算法,该算法具有以下5个特点:第一,定义了一种扩展的空间方向树,使1个结点含有2×2相邻的4个系数,并将基本EZW(嵌入式小波零树)的符号定义应用于扩展树;第二,用1个廉价的系数状态表代替了SPIHT算法中的LIS(不重要集合表)、LIP(不重要像素表)、LSP(重要像素表)等3个数据表,节省了内存;第三,通过扫描系数状态表,可一次性完成对图像数据的编码,使分类过程与细化过程合二而一;第四,利用一种树指数避免了重复计算,提高了处理速度;第五,通过重新组织编码过程,省去了对大量可推知位的编码,提高了压缩效率。实践证明,与目前公认的最为有效的SPIHT算法相比,该算法不仅性能优越,而且计算简单,容易实现。展开更多
考虑到压缩效率很高的静态图像压缩算法(Set Patitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)的压缩效率尚可以进一步提高,提出一种改进的SPIHT算法:在原始算法的基础上,引入一种新的类型树,在初始化时最大限度地保存小波变换后的系数.将改进...考虑到压缩效率很高的静态图像压缩算法(Set Patitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)的压缩效率尚可以进一步提高,提出一种改进的SPIHT算法:在原始算法的基础上,引入一种新的类型树,在初始化时最大限度地保存小波变换后的系数.将改进的SPIHT算法应用到医学图像的压缩中,取得良好的压缩效果.展开更多
文摘提出了基于整数小波变换和多级树集合分裂SPIHT(Set Partitioned in Hierarchical Tree)编码的电力系统录波数据压缩方法。首先对故障录波数据进行整数小波变换,再对变换后系数量化,然后进行一维SPIHT编码形成嵌入式码流,便于系统根据通讯线路的负荷情况灵活控制传输码率。整数小波变换运算速度快,节约内存,易于DSP实现。SPIHT编码方法形成的码流易于实现可变码率。仿真结果验证了该方法的有效性。
文摘逆时偏移成像建立在全波波动方程基础上,偏移成像结果精准,但偏移时计算耗时长,影响了逆时偏移的实际应用.以缩短逆时偏移的计算时间为目的,分析造成计算耗时的原因,采用基于提升构架的整数小波变换的多级树集合分裂(set partitioning in hierarchical tree,SPIH了)图像编码方法降低逆时偏移计算时的内存占有量,解决了计算耗时过长的问题,提高了综合计算效率.对Marmousi模型叠前深度逆时偏移处理表明,该方法能较好地解决逆时偏移计算耗时的问题,而且不影响成像精度.
文摘提出了一种新的基于系数状态表的SPIHT(LPS-SPIHT,list of p ixel stata-set partition ing in h ierarch icaltrees)图像压缩编码算法,该算法具有以下5个特点:第一,定义了一种扩展的空间方向树,使1个结点含有2×2相邻的4个系数,并将基本EZW(嵌入式小波零树)的符号定义应用于扩展树;第二,用1个廉价的系数状态表代替了SPIHT算法中的LIS(不重要集合表)、LIP(不重要像素表)、LSP(重要像素表)等3个数据表,节省了内存;第三,通过扫描系数状态表,可一次性完成对图像数据的编码,使分类过程与细化过程合二而一;第四,利用一种树指数避免了重复计算,提高了处理速度;第五,通过重新组织编码过程,省去了对大量可推知位的编码,提高了压缩效率。实践证明,与目前公认的最为有效的SPIHT算法相比,该算法不仅性能优越,而且计算简单,容易实现。
文摘考虑到压缩效率很高的静态图像压缩算法(Set Patitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)的压缩效率尚可以进一步提高,提出一种改进的SPIHT算法:在原始算法的基础上,引入一种新的类型树,在初始化时最大限度地保存小波变换后的系数.将改进的SPIHT算法应用到医学图像的压缩中,取得良好的压缩效果.
