图像方向金字塔的编码方法

摘要

本发明公开了一种图像方向金字塔的编码方法。通过改变传统SPIHT算法的数据结构，使得该算法编码方向金字塔成为可能。对于其冗余度高且实际应用的特点，提出方向金字塔SPIHT算法和优先方向金字塔SPIHT算法，使得对整体、尤其是图像边缘等特征的重建效果有了较大的提升。本文提出的算法可以有效的对应用于机器视觉领域的图像进行编码和压缩。

主权项

一种图像方向金字塔的编码方法，其特征在于，包括以下步骤：A.将图像分解成任意给定方向个数和尺度个数的金字塔的形式，对个数K的基函数方向子带，这些基函数的方向分别为B.图像金字塔按照方向个数和尺度个数分层储存；C.从步骤A中的K个基函数方向中确立一个优先编码的基函数方向；D.采用优先方向金字塔SPIHT算法，对低频和带频分量采用不同的阈值；E.利用位流进行编码，生成一个比特位流表示该图像的低频量和带频量；所述的优先方向金字塔SPIHT算法引入了两个阈值T_l、T_h；使用三个有序表来存放重要信息：重要系数表LSP；不重要系数表LIP；不重要子集表LIS；并且引入下面的集合符号：所有树根的坐标集H，为金字塔的低频以及最接近低频段的一层；树为树根的子孙且树必须拥有孩子；节点(r，c)所有孩子的集合O_r，c；节点(r，c)所有子孙的集合D_r，c，称为D类树；节点(r，c)所有非直系子孙的集合L_r，c，称为L类树；如果上述的树集合中有至少一个系数是重要的，则称该树是重要的；SPIHT的嵌入位流分为排序位流Sn和精细位流Rn；所述的优先方向金字塔SPIHT算法的步骤如下：第一步，设定阈值T_l、T_h；令LIP为所有树根坐标集的系数；LIS为D类树；LSP为空集；第二步，检测LIP中所有系数的重要性，如果重要，则输出1和符号位，并将系数移入LSP；如果不重要，则输出0；第三步，根据树的类型检查LIS中所有树的重要性，具体如下：对于D类树：如果重要，则输出1，并编码它的孩子；如果孩子重要，则输出1，再输出一位比特表示该系数的符号，并将这个孩子加入到LSP中；如果孩子不重要，则输出0，将其加到LIP的末尾；如果该孩子有子孙，则将该D类树更改为L类树移到LIS的最后，否则从LIS中删除；如果不重要，则输出0；对于L类树：如果重要，则输出1，并将每个孩子的D类树加到LIS末尾，并从LIS中移去原来的L类树；如果不重要，则输出0；第四步，改变阈值T_l、T_h，判定是否符合停机条件，如果不符合则转移到第二步。