多级树集合分裂（SPIHT）算法的过程详解与Matlab实现（8）实例演示

最新推荐文章于 2023-02-12 23:07:26 发布

邹宇华

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分类专栏：小波变换文章标签： matlab 算法 ini function image im

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenyusiyuan/article/details/1926000

本文详细介绍了SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）编码算法，并提供了3级编码与解码的Matlab示例。通过示例展示了不同编码级别下小波系数矩阵的重构效果，探讨了编码解码级数对图像质量的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

现在我们分别用一幅16*16的Lena局部图像和一幅64*64的Girl局部图像来查看SPIHT算法的编码过程和解码效果。

1、编码过程演示
这里我们使用的源图像是一幅16*16的Lena眼睛局部图像，其源图像和3级小波分解如下图所示：

图1

3级分解的小波系数矩阵为：

   利用SPIHT编码算法对图像进行3级编码和3级解码后，输出如下结果：

N =     7           % 初始阈值指数
T =   128           % 初始阈值

ini_LSP =     []     % 初始重要系数列表

ini_LIP =               % 初始不重要系数列表
     1     1
     1     2
     2     1
     2     2
     1     3
     1     4
     2     3
     2     4
     3     1
     3     2
     4     1
     4     2
     3     3
     3     4
     4     3