[论文解读] Color Image Compression Based On Wavelet Packet Best Tree

G. K. Kharate, Varsha Patil|arXiv (Cornell University)|Apr 19, 2010

Advanced Data Compression Techniques参考文献 11被引用 47

一句话总结

本文提出了一种基于阈值熵的提升小波包最优树选择的新型彩色图像压缩方法，以降低计算复杂度并提高压缩效率。通过仅选择显著子带并应用增强型游程编码，该方法在压缩比和图像质量方面优于JPEG-2000，同时减少了分解时间并提升了比特率性能。

ABSTRACT

In Image Compression, the researchers' aim is to reduce the number of bits required to represent an image by removing the spatial and spectral redundancies. Recently discrete wavelet transform and wavelet packet has emerged as popular techniques for image compression. The wavelet transform is one of the major processing components of image compression. The result of the compression changes as per the basis and tap of the wavelet used. It is proposed that proper selection of mother wavelet on the basis of nature of images, improve the quality as well as compression ratio remarkably. We suggest the novel technique, which is based on wavelet packet best tree based on Threshold Entropy with enhanced run-length encoding. This method reduces the time complexity of wavelet packets decomposition as complete tree is not decomposed. Our algorithm selects the sub-bands, which include significant information based on threshold entropy. The enhanced run length encoding technique is suggested provides better results than RLE. The result when compared with JPEG-2000 proves to be better.

研究动机与目标

• 通过避免完整树分解，在基于小波包的图像压缩中降低计算复杂度。
• 通过使用阈值熵仅选择显著子带，提高压缩比和图像质量。
• 通过改进游程编码，实现比传统RLE更高的压缩效率。
• 在PSNR和比特率方面，实现优于JPEG-2000的性能表现。
• 基于图像特征优化小波选择，以提升压缩效果。

提出的方法

• 该方法使用小波包变换将彩色图像分解为子带，但仅通过阈值熵选择能量显著的子带。
• 应用最优树选择算法以避免完整分解，从而降低时间复杂度。
• 对每个子带计算阈值熵，以识别并保留最具信息量的成分。
• 对选定子带应用增强型游程编码，以超越标准RLE提升压缩效率。
• 通过在选定并编码的子带上应用熵编码，生成最终压缩比特流。
• 该方法根据图像内容动态选择最优母小波，以最大化压缩性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化小波包分解以在不牺牲压缩质量的前提下降低时间复杂度？
• RQ2 阈值熵能否有效识别小波包分解中的最显著子带？
• RQ3 增强型游程编码在压缩小波包系数方面是否优于标准RLE？
• RQ4 与JPEG-2000相比，该方法在PSNR和比特率效率方面表现如何？
• RQ5 母小波选择对不同图像类型的最终压缩性能有何影响？

主要发现

• 在相同比特率下，所提方法的峰值信噪比（PSNR）高于JPEG-2000，表明图像质量更优。
• 使用阈值熵进行子带选择可减少分解时间，避免完整树遍历。
• 增强型游程编码比传统RLE更有效地减小比特流大小，从而提升整体压缩比。
• 该方法在压缩效率和图像保真度方面均优于JPEG-2000，尤其在低比特率下表现更优。
• 基于图像内容的最优母小波选择显著提升了压缩性能。
• 最优树选择策略能有效平衡计算成本与压缩增益。