图像近无损压缩技术是在有损压缩难以适应保真度要求较高的应用领域而无损压缩的压缩率又难以提高的背景下发展起来的,它兼顾压缩率和保真度,能够以较高的压缩率较高水平地重建图像,因此逐渐成为图像压缩的一个重要研究方向。本文研究了两种基于小波变换的图像近无损压缩算法,并提出了相应的改进算法。 第一种算法是在小波变换前结合指定的峰值误差容限先对图像进行平滑预处理,使图像的小波变换系数具有更好的能量聚集性,然后再对其进行无损压缩的算法。为了获得更好的平滑性能以提高此近无损压缩方案的压缩比,本文提出了一种新的图像平滑算法,该算法在遍历过程中,根据各像素水平方向和垂直方向的梯度强度通过自适应地选择合适的滤波方向来对图像进行平滑,取得了很好的平滑性能。该算法的另一个优势是能够根据指定的峰值误差容限进行相应的平滑处理,实现了精确度可选的近无损压缩。多幅标准测试图像的实验结果表明,该算法是有效的,且具有良好的适应性。 第二种算法是基于小波变换的2-阶段近无损压缩算法。该算法先用支持嵌入式编码的小波编码器对原图像进行有损的第一阶段编码,然后对像素域残差按照指定的峰值误差容限进行均匀量化,再用算术编码器对量化残差进行无损的第二阶段编码。该算法的关键是确定第一阶段编码的最优码率Ropt以使得总码率最小。通过分析第一阶段编码后残差信号的特性,本文提出了一种采用JPEG2000编码器作为第一阶段编码时Ropt的快速确定算法,即基于码块最大局部方差的Ropt确定算法。通过实验给出了一些图像的最大局部方差阈值,在此基础上验证了所提算法的有效性,但如何确定各类码块的最优阈值是进一步的研究工作。