小波圖像壓縮算法的研究.pdf

1、圖像是人們獲取信息的重要來源，特別是圖像的數字化后，數字圖像在傳輸和存儲的廣泛應用過程中，經常遇到數字圖像數據量巨大，而傳輸帶寬和存儲容量有限的矛盾。因此，如何減少這些數字圖像的數據量，就成為數字圖像處理中的一個重要任務。本論文對基于小波變換的圖像壓縮進行了研究，主要包括以下內容： 1.小波圖像壓縮研究 小波圖像壓縮是一種有別于傳統(tǒng)的DCT圖像壓縮，小波變換是一種時頻分解，每個小波系數都反映圖像的一個特定的空間范圍和特定

2、的頻率范圍內的信息。一般說來，一幅典型自然圖像主要是由平坦區(qū)域和紋理區(qū)域以及相當少的視覺敏感的邊界組成的，平坦區(qū)域的跳變很少，主要是由低頻成分組成；紋理區(qū)域則具有一定的跳變，因此這部分區(qū)域既含有部分高頻成分又包含部分低頻成分，而邊界區(qū)域則具有極大的跳變，這部分區(qū)域則集中了圖像絕大部分的高頻能量。小波變換將圖像的絕大部分能量壓縮到低頻子帶中，只有少數的能量分布在個高頻子帶。圖像小波變換系數具有下面幾個統(tǒng)計特性：空頻局部化，能量壓縮特性，子

3、帶內小波系數的聚類特性，子帶間小波系數的相似性，小波系數幅度從低頻子帶到高頻子帶的衰減特性。這些特性能夠使得小波變換取得比DCT變換更好的壓縮性能。有許多利用這些小波系數特點的成功小波壓縮算法，包括EZW、SPIHT和EBCOT，本文對這些算法進行了歸納，對實際應用具有一定的指導意義。 2.MC-SPIHT小波視頻壓縮方法 基于小波變換的靜態(tài)圖像壓縮標準JPEG2000已經制定，因此小波變換在靜止圖像壓縮上已經取得成功。

4、而將小波變換應用到視頻編碼是目前研究的熱點。本文提出一種MC-SPIHT的小波視頻壓縮方法，MC-SPIHT在運動預測采用HVSBM運動預測方法，時域濾波采用MCTF方法，在眾多的小波編碼器中，SPIHT編碼器不僅編碼結構優(yōu)良，而且算法簡單，本文將SPIHT作為小波視頻壓縮算法中的時域幀小波編碼方法，本文的MC-SPIHT編碼性能在中等壓縮碼率與H264基類有相當的壓縮性能。 在MC-SPIHT編碼方法中，時域haar濾波和二維

5、空間二維小波變換都是浮點運算，本文對haar濾波和二維空間小波變換的小波系數進行修正，得到一種整數haar時域濾波和整數二維空間小波變換，得到一種整數MC-SPIHT編碼方法，與MC-SPIHT編碼比較，編碼性能幾乎沒有下降。 3.分級SMC-SPIHT小波視頻壓縮方法 隨著視頻壓縮的廣泛應用，不同性能視頻解碼終端設備，豐富的傳輸媒介，傳統(tǒng)的無分級能力的視頻壓縮標準很難適合這些新應用。而分級視頻壓縮能很好滿足這些新應用，

6、MPEG2、MPEG4都有分級視頻壓縮能力，但由于基于運動預測/運動補償的反饋環(huán)技術，使得實現(xiàn)復雜、壓縮效率低下、誤差累計的缺點。而基于小波變換的視頻壓縮卻很容易實現(xiàn)分級特性，基于本文的MC-SPIHT實現(xiàn)了分級SMC-SPIHT，SMC-SPIHT支持質量分級特性，并且編碼性能與MC-SPIHT比較幾乎沒有下降。 4.小波圖像壓縮硬件實現(xiàn)研究 基于小波變換的靜態(tài)圖像壓縮標準JPEG2000壓縮性能優(yōu)秀，而應用于視頻的M