基于小波的圖像壓縮編碼.pdf

1、伴隨著數(shù)字通信、計算機網(wǎng)絡及多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像壓縮編碼成為解決多媒體通信問題的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)和信息技術(shù)中最為活躍的領域之一，而基于小波變換的圖像壓縮是圖像壓縮領域的一個重要分支。在這種背景下對小波圖像壓縮算法進行研究和改進無疑是一項重要任務和研究熱點。 論文主要內(nèi)容由以下幾部分構(gòu)成：首先介紹了課題的背景、意義和研究現(xiàn)狀以及靜止圖像壓縮的分類和評價標準；然后，從小波變換的原理出發(fā)，通過實驗，對變換后圖像小波系數(shù)的特點進行分析

2、，為后面介紹和改進小波壓縮編碼方法做準備；接下來，介紹了閾值壓縮方法并根據(jù)硬閾值和軟閾值壓縮方法的優(yōu)點和缺點提出了一種改進的閾值壓縮方案；然后，對基于零樹結(jié)構(gòu)的圖像壓縮編碼進行了重點介紹和研究，主要分析了嵌入式零樹小波編碼（Embeded Zerotree Wavelets Encoding，EZW）和基于多級樹集合分割編碼（Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT）兩種算法，并對SPIH

3、T算法提出了兩種改進方案：方案一，在SPIHT編碼前采用紋理子帶補償?shù)念A處理。這種方案能夠提高恢復圖像的主觀質(zhì)量。方案二，首先引入“兄弟節(jié)點相關(guān)性”假設對原算法中“父子節(jié)點相關(guān)性假設作補充；其次，對最低頻子帶系數(shù)分開處理，即將LLn子帶系數(shù)和LHn，HLn，HHn子帶系數(shù)區(qū)別對待。并對SPIHT算法的零樹結(jié)構(gòu)進行相應的修改。方案二改進后的SPIHT算法能夠更有效的標識顯著節(jié)點，進而提高了圖像的壓縮性能。兩種方案通過仿真實驗證實都是可行和