虚拟现实技术和小波图象压缩编码是目前研究的两大热点。本论文对虚拟现实中的关 键技术场景图象的计算机快速生成算法和小波图象压缩编码系统中的最优比特分配及算术 编码作了理论上和实践上比较详细的研究。此基础上，并提出了一系列新的算法，这些算 法有效地实现了设计的目的。 从整体而言，本论文分为两大部分。从第二章到第五章是第一部分，研究了虚拟现实 系统三维场景图象的快速生成算法；从第六章到第十二章为第二部分，研究了小波图象压 缩编码中的最优比特分配和算术编码。全文所涉及的工作包括以下几个方面： 提出了基于全局的三维实体模型结构的压缩算法。算法通过对模型表面的全局搜索， 判断每个顶点的可删除性，得出全局的潜在可去点集。算法对潜在可去点集中的顶点进行 合并，形成面片。面片内的顶点具有相同的几何特性。通过对内顶点的删除，得到一系列 的空洞。我们对其进行Delaunay三角剖分后就得到了压缩后的模型结构。该算法能够控制 压缩模型的误差，并在保持模型的视觉特征方面有很好的特性。 根据人类视觉特性，提出了基于视觉敏感度的细节水平分割的分析算法。突破了传统 细节水平分割技术只在正向上进行处理的限制，并将其扩展到横向方向上。在算法中，给 出了在横向方向上进行LOD分割所应遵循的标准。最终所采用的LOD模型由正向和横向上 的LOD模型的线性组合得到。本算法简化了处理规模，提高了算法的效率。 根据物体在场景中的分布特性和物体之间的阻挡关系，提出了基于层次八叉树和物体 性质的可见性判断算法。算法通过建立层次八叉树结构对场景进行分区，由对分区的可见 性判断来决定区内的物体是否可见；同时算法根据物体的性质来决定它可见的其它物体。 此算法能够大量地去除渲染物体的数量，极大地提高场景的生成速度。 在上述算法的基础上，结合上海市科委的基金项目，我们完成了基于微机的虚拟现实 系统的设计和实现。该系统由视点位置预测器、数据选择器和图象生成引擎三部分构成。 同时，在系统中，结合运动举知识，给出了一个简单快速的自适应视点位置预测算法。对 视点的运动进行了分类，并给出了数学上的描述。实验证正明，本系统能够很好地完成实时 图象的交互。 提出了尺度间比特分配的自适应贪婪算法和基于拉格朗日乘数因子法的最优比特分配 算法。在尺度间比特分配的自适应贪婪算法中，通过选择失真最降速的尺度作为每次的改 进对象，使得分配算法能够迅速地收敛，并同时达到效率较高的分配方案；在基于拉格朗 日乘数因子法的最优比特分配算法中，我们利用拉格朗日因子法，得到一全局最优解。在 此基础上，通过自适应贪婪法，使得分配方案更趋于完善。 首次提出基于整数规划的比特分配解析法。在拉格朗日乘数因子法的基础上，通过解 析法，算法得出全局最优的值。由于比特率的取值是离散的，我们分别采用前进法和后退 法在全局最优的因子值附近对比特数进行增补或删减。实验证明本算法效果比Y.Shoham的 算法的效果为优。 提出了基于层间最优比特分配算法的小波系数的量化方案。我们设计了一个适于比特 分配算法的嵌套的层次量化器，为图象的Progressive传送方式建立了基础。由HVS的特 性，针对不同的子图，给出了不同的量化权值，使得量化的误差在不同的频带之间的分布 符合视觉特性，从而对视觉的主观评价得以提高。在编码过程中，我们采用了自适应算术 编码。上述算法，经实验证明比JPEG要高出2～3个dB左右。 提出了基于上下文的小波图象编码算法。算法利用小波子图各时频象素之间的相关性， 通过Markov模型，对符号位和强度位进行单独地编码。文中利用重要性表对符号位进行编 码；对强度位的编码，则采用构造线性预测关系并对其进行量化后来对强度位进行预测编 码。 提出了基于层间最优比特分配算法的零树编码算法。在算法中，我们一共引入三个子 算法。首先我们直接在上述算法中使用零树编码，并引入四种编码符号对相应的零树进行 编码。为了算法能对比特率进行有效的控制，我们由零树生长的特点，提出了按比特一失 真比率来选择相应的比特改进子图的比特试凑零树编码算法。为了能够使得零树编码其空 间结构与层间比特分配算法的数据处理结构之间能够匹配，我们给出了基于DT树间的最佳 比特分配算法。同时，我们从理论上论证了这种树间的分配算法能够保持图象的局部特性。 为了减少计算量，我们给出了两种算法：变换层数的自适应算法和方向速率的自适应控制 算法。 提出了彩色图象的小波压缩编码方法。算法采用了YUV色度空间坐标转换公式对RGB 三色分量进行变换，去除了三色平面之间数据的相关性。然后用固定比例法和动态比例法 对变换数据进行编码，有效地提高了图象的质量。为了减小在计算中的误差，我们提出了 整数YUV色度空间转换算法，从而提高了计算精度，明显地改善了恢复图象的质量。 实验证明，在采用上述算法以后，使得在相同的压缩比条件下，本论文的算法具有较 低的失真度和较好的主观视觉效果。