【摘 要】
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静态图像压缩的关键在于充分利用象素间的相关信息.在小波图像压缩中,相关信息体现为小波变换系数的邻居、父子和兄弟等相关性,典型的小波图像压缩算法如EZW、SPIHT和JPEG200
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静态图像压缩的关键在于充分利用象素间的相关信息.在小波图像压缩中,相关信息体现为小波变换系数的邻居、父子和兄弟等相关性,典型的小波图像压缩算法如EZW、SPIHT和JPEG2000只利用了其中的某些相关性.为了充分利用这些相关性,该文将位平面编码、预测编码和算术编码有机结合,提出了"基于频带/方向相关预测的小波图像压缩算法FDP".该算法为不同频带/方向上的小波系数构造不同的预测编码模型,充分挖掘系数间的各种相关性,并通过构造自适应算术编码器去除系数位层面上的冗余信息,从而提高了编码性能.实验结果表明,FDP算法对各类图像的压缩效果均优于SPIHT、JPEG2000.针对遥感图像细节丰富、数据相关性弱、冗余度低等特点,该文提出了"基于预测编码的小波包遥感图像压缩算法FDP_WP",该算法在FDP算法的基础上,选取更适合遥感图像压缩的小波滤波器并采用小波包变换代替小波变换,使得变换后的系数能量更集中,更有利于压缩.实验表明该算法对遥感图像的压缩效果在FDP的基础上又有进一步提高.此外,该文将视频编码中的帧间运动估计与补偿思想用于静态图像压缩,提出了"基于块预测的改进JPEG算法BP_JPEG".BP_JPEG在已编码区域为待编码块搜索匹配块,编码待编码块与匹配块的残差,充分利用了图像块之间的相关性,提高了分块图像编码算法的压缩性能.实验结果表明,该算法对遥感和普通图像的压缩性能均优于静态图像压缩标准JPEG.
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