基于小波變換的圖像壓縮編碼技術.pdf

1、近年來，隨著計算機多媒體技術和網(wǎng)絡通信技術的迅速發(fā)展，人們對圖像和多媒體信息的需求不斷增長。未經處理的圖像信號的數(shù)據(jù)量是巨大的，使得圖像信息的傳輸、處理和存儲都受到限制。因此，研究高效的圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼方法，即怎樣處理、組織圖像數(shù)據(jù)，在應用領域中的作用將是至關重要的，圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼技術已經成為多媒體及通訊領域中的關鍵技術之一。 小波分析，這門十年前才發(fā)展起來的新興學科，在圖像壓縮方面顯示了良好的前景。它擯棄了傳統(tǒng)FFT的前提

2、假設一平穩(wěn)性，克服了傳統(tǒng)的FFT的一些弱點，能對圖像進行時頻局部化分析，即對圖像的平滑部分進行粗處理，對細節(jié)部分進行精細處理。同時，它也能將圖像分解到多個尺度上，進行多分辨分析。這樣，就可根據(jù)各尺度上的子圖像特性的不同，而進行不同的處理。用此壓縮方法所重建的圖像更符合人眼的主觀特性，徹底消除了塊效應，圖像的編碼效率也得到很大提高。 本文首先論述了圖像數(shù)據(jù)壓縮的必要性和可行性，介紹了小波變換的基本理論和多分辨率分析的概念，小波分解

3、和重構的快速算法－－Mallat算法，以及提升小波的理論，并對傳統(tǒng)的經典的圖像編碼技術進行了綜述。 對小波變換實現(xiàn)圖像壓縮的特點進行了討論和分析，在此基礎上探討了小波變換實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)壓縮的特點和優(yōu)越性，并給出了小波圖像編碼的過程。對較常用的基于小波變換的圖像經典編碼方法：嵌入零樹算法(EZW)、分層樹集合分割排序算法(SPIHT)、集合分裂嵌入塊算法(SPECK)進行了對比和研究。 結合SPIHT算法的優(yōu)缺點，在不影響算