陈轶鸣， 夏景明， 陈爱月， 唐玲玲

(南京信息工程大学 电子与信息工程学院，江苏 南京 210044)

0 引 言

随着信息技术的高速发展，人们对于图像数据的需求量也逐步加大，这给图像数据的储备、分析以及传送提出了高要求。图像数据的压缩是图像数据传送的核心问题，如何实现快速编码、高压缩比以及重构图像效果良好的压缩算法一直是研究的热门方向。Shapiro[1]提出了嵌入式零树小波编码(Embedded Zerotree Wavelet, EZW)，其利用多尺度系数的空间相似性构建零树，且根据系数的重要权重选择传送顺序，编码速度高，支持多码率解码。陈冬等[2]提出了位渐进逼近量化的EZW改进算法， 该算法将区间逼近和重要系数二进制位结合起来，简化了辅扫描的量化编码过程。黄庆[3]提出了一种改进的EZW算法，该算法通过增加2个标识符，来避免连续出现零树根，减少冗余的符号流。Naveen等[4]针对高效低动态范围的图像压缩，提出了一种基于块方式改进的EZW编码算法，该算法采用块中最少扫描次数作为图像中所有块的主和次扫描次数，减少了扫描次数，提高了压缩效率。这些编码算法的缺陷在于都采用了离散小波变换，在对图像进行表达时，图像的边缘会产生大量的大权值系数。为了更有效地表达图像的边缘、轮廓以及纹理等信息，获得质量优的重建图像，本文将EZW编码和S+P变换结合起来，提出了一种基于S+P变换改进的EZW编码算法，以下简称为EZWSP编码算法。

1 嵌入式零树小波(EZW)算法

嵌入式零树小波编码(EZW)算法[5-6]，根据离散小波变换子带系数的相关性进行编码[7-8]，且编码结果按重要性优先级排序，具体编码步骤如下：