基于主成分分析和分层树集合划分的 Huffman算法图像压缩研究

• 作者: 方炫苏 陈亚雄 黄樟灿
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: PCA SPIHT Huffman 图像压缩 PNSR SSIM
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 3542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2018.01.009

摘要

互联网的飞速发展,产生了大量的图像信息.为了减少图片占用的存储空间,提高图像质量,提出了一种将主成分分析(PCA)和分层树集合划分(SPIHT)压缩算法相结合的有损图像压缩算法.首先对图像进行主成分分解,选取主要特征值进行压缩,再利用SPIHT算法将图像分解成不同子带的小波系数进行压缩,对SPIHT压缩系数进行哈夫曼编码,实现图像二级压缩.将本文提出的算法与SPIHT、SPIHT的哈夫曼编码、JEPG2000、PCA压缩算法进行了比较,结果表明本算法较其他压缩算法具有更好的性能,在压缩比相同的情况下能获得更高的PNSR和SSIM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄樟灿	武汉理工大学理学院	75	570	12.0	20.0
2	方炫苏	武汉理工大学理学院	2	9	1.0	2.0
3	陈亚雄	武汉理工大学理学院	3	20	2.0	3.0