【摘 要】
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摘 要 该文从图像有损压缩后产生的差值图像入于，分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响，结合网络的互动特点，给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论，利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像，求出该图像与原图的差值；然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码，
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摘 要 该文从图像有损压缩后产生的差值图像入于，分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响，结合网络的互动特点，给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论，利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像，求出该图像与原图的差值；然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码，将二次编码的数据熵编码后跟在一次编码数据后面传输或存储，从而实现了基于感兴趣区的小波图像编·码算法，实验结果表明，该算法不仅提高了压缩效率，而且满足了对感兴趣区图像质量的要求，其简便灵活的特点可以做为小波零树编码的重要补充。
关键词 图像压缩 小波变换 零树编码 感兴趣区 残差编码
文章编号1002—8331—(2003)04—0022—04 文献标识码A 中图分类号TN919．8
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