基于小波變換的圖像無損壓縮算法研究.pdf

1、信息爆炸時代，信息量的迅猛增長給有限的網絡帶寬和有限的存儲容量帶來了巨大的挑戰(zhàn)，而這些信息主要是以圖像的形式來表現的，因此，為了解決海量信息與有限的網絡帶寬及有限的存儲容量之間的矛盾，必須對圖像進行壓縮。圖像壓縮是指通過減少圖像中的冗余，用盡可能少的數據量來表示圖像。小波變換具有時頻局部化、能量聚集等良好的性質，并且圖像經過小波變換后，同一方向上不同小波子帶間表現出很強的相似性，因而被廣泛應用于圖像壓縮領域。基于此，本文對基于小波變換的

2、圖像無損壓縮方法做了詳細的研究。
　　 首先，簡要介紹了圖像壓縮的基本原理，主要包括圖像壓縮的必要性與可能性、圖像壓縮的分類與常用的圖像壓縮方法、圖像壓縮效果的評價準則及靜態(tài)圖像壓縮的國際標準。
　　 其次，重點探討了小波變換、基于小波變換的圖像壓縮編碼思想及影響小波圖像編碼的關鍵因素。并通過實驗數據分析了圖像經過小波變換后能量的分布特點及小波系數幅度值的分布規(guī)律，為后續(xù)編碼算法的改進提供指導。
　　 然后，深入

3、研究了嵌入式零樹編碼算法及SPIHT算法的編碼原理及實現過程。通過分析SPIHT算法的缺點，提出了一種改進的SPIHT圖像無損壓縮算法，改進SPIHT算法主要包括：①采用預測編碼方法對低頻子帶單獨編碼，并對得到的預測編碼碼流進行哈夫曼編碼；②在高頻子帶編碼掃描過程中，改變最后兩輪掃描過程中的集合分裂方式，并對得到的SPIHT碼流進行算術編碼。以標準灰度圖像為例，采用改進SPIHT算法編碼，并與SPIHT算法進行對比，實驗結果表明：改進S

4、PIHT算法對不同圖像的壓縮比特率均有降低，說明改進算法是有效的。
　　 最后，著重分析了JPEG2000中一般位移法與最大位移法的優(yōu)缺點，并結合改進SPIHT算法提出了一種新的支持感興趣區(qū)域優(yōu)先編碼的圖像無損壓縮方法。以標準灰度圖像為例，采用支持感興趣區(qū)域編碼的改進SPIHT算法進行編碼，并與支持感興趣區(qū)域編碼的SPIHT方法進行對比，實驗結果表明：在感興趣區(qū)域編碼中，改進SPIHT算法對不同圖像的壓縮比特率均有降低，說明改進