基于小波的图像压缩编码算法研究

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图像作为传递信息的媒体和手段是十分重要的。但是数字图像的数据量非常大,需要很多的比特数,因而需要对图像进行压缩。所谓图像压缩就是在保证一定的图像质量和满足一定要求的前提下,减少图像原始数据量的一种过程。针对图像中存在的相关冗余信息,采用某种方法去除多余成分,就能实现图像的压缩。尽管数据存储技术不断发展、信道传输带宽不断加宽,但人们对于压缩图像数据以节省数据存储空间和提高信道利用率的需求仍在增长。传统的图像压缩采用DCT 变换编码会出现“方块效应”,同时压缩的效率也不高,小波图像编码是近年来随着小波分析理论的发展而提出的一种具有很好发展前景的图像编码方法。小波分析具有时——频分析、多分辨率分析等优点,易与人眼视觉特性相结合,可获得较好的压缩效果,特别适合于图像这一类信号的处理,所以小波变换的方法受到人们的高度重视,出现了各种基于小波变换的图像编码方法。本文主要研究了基于整数小波变换的图像编码。具体研究了提升方法、零树编码算法。提升方法属于第二代构造小波的新方法,既继承了第一代小波的特性,又有不依赖于傅里叶变换,同时便于构造整数小波的特性。本文对提升方法的原理和其中的关键技术作了详细的阐述和讨论,并选择了5/3 和9/7-M 两种小波用提升方法实现从整数到整数的小波,为后面进一步研究系数编码做好准备。对小波系数编码的方法是实现图像压缩的关键技术,不仅关系到图像的最终压缩效果、也关系到图像的恢复质量和编解码的时间消耗。本文详细阐述了基于零树思想的小波系数量化方法,并针对其存在的算法复杂、运算量大的缺点做出了相应改进,提出了改进的零树编码算法-----不完全扫描法。最后,本文提出了一种基于整数小波变换和改进零树量化方法相结合的图像编码方案,并用C/C++语言实现了相应的编/解码器。通过对标准测试图像进行压缩编码测试实验,证实该方法可以实现图像从完全无损到有损压缩,与基于传统小波变换及零树量化的方法相比,运算简洁,速度快,重构图像质量高,取得了令人满意的效果。
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