基于小波變換的圖像壓縮改進(jìn)算法研究.pdf

1、圖像信號(hào)由于其數(shù)據(jù)量很大，在存儲(chǔ)和傳輸?shù)臅r(shí)候要對(duì)其進(jìn)行壓縮處理。小波變換是一種有效的數(shù)學(xué)工具，基于小波的圖像壓縮技術(shù)正受到廣泛的關(guān)注和研究。圖像經(jīng)過(guò)小波變換以后，在時(shí)域和頻域都具有良好的局部化特性，重建圖像中可以克服采用離散余弦變換編碼所固有的方塊效應(yīng)，而且與人類視覺(jué)特性相一致。
　　 本論文主要研究了基于小波變換的靜態(tài)圖像壓縮算法，完成了以下一些工作:介紹了傳統(tǒng)圖像編碼和小波變換編碼的原理和方法，在理論分析的基礎(chǔ)上總結(jié)出小波變

2、換的優(yōu)勢(shì)。重點(diǎn)研究了小波編碼算法中著名的嵌入式零樹(shù)小波編碼算法(EWZ)及其改進(jìn)形式分層小波樹(shù)集分割編碼算法(SPIHT)，并在其基礎(chǔ)上提出了本文的改進(jìn)算法，包括采用提升方案，降低了原始小波變換的復(fù)雜度；圖像經(jīng)過(guò)小波變換后，最低頻子帶包含了圖像的大部分信息，本文提出了頻率優(yōu)先編碼概念，對(duì)低頻子帶單獨(dú)編碼；在量化時(shí)引入了符合人類視覺(jué)特性的模板重新定義各子帶系數(shù)幅值以提高重構(gòu)圖像的主觀質(zhì)量；對(duì)SPIHT算法進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)各高頻子帶小波系數(shù)的