基于TCQ的小波圖像壓縮算法研究.pdf

1、隨著計算機技術、現(xiàn)代通訊技術、微電子技術、網絡技術和信息處理技術的發(fā)展，在人類社會進入信息化時代的今天，圖像信息的處理、存儲和傳輸在社會生活中的作用越來越突出，人們對接受圖像信息的要求也越來越迫切。由于圖像數(shù)據信息量巨大，同時由于受到存儲容量以及通訊帶寬的限制，圖像壓縮在網絡多媒體通信、遙感圖像傳程、圖像數(shù)據庫、自動指紋識別系統(tǒng)的指紋存儲等應用中都起著至關重要的作用。 小波變換具有很好的時頻局部化特性，小波變換后的圖像數(shù)據能夠保

2、持原圖像在各種分辨率下的精細結構。近年來，基于小波變換的圖像編碼技術取得了飛速的發(fā)展，然而如何更有效地組織和量化小波系數(shù)，進一步提高壓縮效率，依然是小波圖像編碼領域的一個研究熱點。 網格編碼量化（TCQ）是利用網格編碼調制（TCM）的原理來實現(xiàn)信號量化的一種方法，它利用卷積編碼和信號空間擴展來增加量化信號間的歐式距離，并用維特比算法搜索最佳路徑。該方法充分利用了網格的時間相關性，通過構造 編碼率量化器來獲得 編碼率量化器理論上的

3、所有的編碼增益，是一種高效的量化算法，具有良好的細粒度特性。 針對以上背景，本文對幾種經典的基于小波變換的數(shù)字圖像編碼算法進行了詳盡的分析和研究，在此基礎上，提出了兩種新的小波圖像壓縮算法。 一種是依據系數(shù)幅值對小波系數(shù)進行分類然后再進行TCQ量化編碼的圖像壓縮算法。該算法將SPIHT和TCQ結合起來，即可以有效利用SPIHT的空間方向樹結構，又可以充分利用TCQ量化編碼的細粒度特性，是一種有效的圖像編碼方法。