小波分析在數(shù)字圖像壓縮中的研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和因特網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，如何有效的組織、存儲、傳輸和恢復圖像數(shù)據(jù)，探索更有效、更高壓縮比的圖像編碼技術(shù)，成為現(xiàn)在信息處理技術(shù)中關鍵任務之一。圖像壓縮編碼研究和應用是目前信息技術(shù)中最為活躍的領域之一，就圖像壓縮編碼而言，要求所選擇的變換方法最好能與圖像信號的特征匹配，此外還應從失真率要求、實現(xiàn)的復雜度以及編碼比特率等多方面來綜合考慮。
　　小波變換是一種窗口大小固定不變，但其形狀可改變的時頻局部化分析方法。小波變換在信

2、號的高頻部分可以取得較好的時間分辨率；在信號的低頻部分可以取得較好的頻率分辨率，從而能有效的從信號（如語音，圖像等）中提取信息。由于小波變換編碼相對于傳統(tǒng)的圖像編碼具有不可替代的優(yōu)點，在壓縮比和編碼質(zhì)量方面都優(yōu)于DCT變換編碼。本文詳細研究了基于小波變換和矢量量化的靜態(tài)圖像壓縮編碼方法。首先，本文給出了圖像壓縮的一般概念，回顧了圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展，并簡要介紹了幾種常用的圖像壓縮編碼方法。然后，從信號處理的角度介紹了小波變換，并通過實驗的

3、方法研究了其在圖像壓縮中的應用，包括：小波基的選擇、邊界延拓方法以及圖像小波系數(shù)的分布特點等。接下來，本文詳細研究了小波樹嵌入圖像壓縮編碼算法，包括經(jīng)典的嵌入零樹編碼(EZW)算法和在其基礎上的集分割樹（SPIHIT）算法。分析了嵌入式零樹小波編碼算法與集分割樹算法的優(yōu)缺點；并在其基礎上針對該算法的不足提出了改進算法。利用改進后的算法對測試圖像 Lena進行仿真壓縮實驗取得了令人滿意的結(jié)果。最后，在小波樹的基礎上，通過對矢量量化的研究，