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随着社会信息化程度的不断深入，二维条形码PDF417作为一种崭新的信息存储、传递和自动识别技术，广泛应用于证件管理领域。由于二维条形码PDF417可以把照片或指纹等个人特征信息存入条码，有效地解决了证件的防伪问题。 在二维条形码PDF417内存储信息，首先要将存储信息的容量限定在PDF417所规定的范围之内，因此对所存储信息的容量有很严格的要求。目前许多条码产品大都不能存储静止图像信息，一方面是由于条码的存储容量过小，另一方面是由于静止图像的数据量庞大。因此，必须同时具备容量较大的条码和高性能的静止图像压缩算法，才能完成在条码内存储静止图像的任务。由于PDF417条码的存储容量相对于一般的条码而言要大很多，因此寻找高性能的静止图像压缩算法是解决此问题的关键。 在本人的课题研究中，要实现在二维条码PDF417内存储静止图像的任务。本文的工作就是选择高性能的静止图像压缩算法对图像进行有损压缩，并对算法进行优化和改进，以便将图像以较好的质量存储在二维条码PDF417内。由于人的头肩像易于人眼识别，所以我们选用它作为人的特征信息存入条码。 JPEG和JPEG2000被公认为当今世界最流行和最好的静止图像压缩标准。因此，本文采用了这两个标准所提供的算法分别对图像进行压缩。由于JPEG标准所提供的算法还有进一步改进的可能，所以在文中将介绍如何对JPEG标准进行算法改进，主要包括：自适应哈夫曼编码、块效应的消除；针对JPEG2000标准，将主要介绍JPEG2000标准核心算法的实现以及如何用最大位平移方法实现感兴趣区编解码。 经过大量的实验证明，采用本文所提出的算法对图像进行压缩，在保证压缩图像容量符合二维条形码PDF417要求的前提下，重构图像的视觉质量也达到了较高的水平，能够满足人眼检测和识别的要求。