基于小波變換及ROI的圖像壓縮算法研究與實現(xiàn).pdf

1、在當今的信息化時代，人們對信息的需求越來越大，圖像以其直觀、形象、易于理解的特點成為人們重要的信息來源。但是圖像數(shù)據(jù)占據(jù)的存儲空間較大，給存儲和傳輸帶來了巨大的壓力，因此，圖像壓縮具有重要的研究意義和應用價值。
　　圖像壓縮的目標是在達到高壓縮比的同時，保證圖像的解碼質量能夠不影響應用需求。本文在深入研究現(xiàn)有圖像壓縮技術的基礎上，將有損壓縮和無損壓縮相結合提出了一種新的壓縮方法，該方法首先對整幅圖像進行小波分解，對分解后的最低頻子

2、帶進行無損壓縮，以保證解碼圖像中的大部分信息不丟失。然后，利用圖像小波分解后高頻子帶系數(shù)矩陣具有的稀疏性質，對各個高頻子帶采用可變塊矢量量化技術進行有選擇性的大幅度地壓縮。同時，本文提出了一種基于能量排序的初始碼書設計方法，對矢量量化技術中的經(jīng)典碼書訓練算法LBG進行了改進。提出了排除異常碼字的碼字搜索算法，在幾乎不增加搜索失真的前提下，提高了圖像編碼的速度。此外，本文提出了一種應用于小波域中的同方向不同分解級次上的高頻子帶間的預測分塊