基于小波零樹和分形理論的圖像壓縮研究.pdf

1、隨著信息網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，多媒體技術(shù)的日益進展，數(shù)字圖像信息作為最重要的信息之一，被愈來愈廣泛的使用。因其數(shù)據(jù)量大，圖像壓縮技術(shù)顯得越來越重要。本文介紹了當前幾種最為廣泛使用的圖像壓縮編碼：小波零樹編碼和分形編碼，討論了它們的優(yōu)缺點及發(fā)展前景，并分別對多級樹集合分裂算法和DCT域分形圖像編碼進行改進。最后對圖像壓縮算法進行了總結(jié)和展望。本文就是在這種情況下對圖像壓縮編碼方法做了一些研究工作，主要包括三個方面的內(nèi)容： 對SPIHT進行

2、了研究，提出了基于9-7整數(shù)小波變換的改進的SPIHT。它首先對圖像整數(shù)小波分解，然后對低頻子帶圖像采用DPCM預(yù)測編碼，對高頻子帶改變掃描方式來獲得最大系數(shù)和按照頻率優(yōu)先的原則輸出系數(shù)。實驗結(jié)果表明算法在相同的輸出碼率情況下不僅得到了更好的恢復(fù)效果，而且縮短了編碼時間。 對DCT域的分形編碼算法進行了研究，提出了改進的算法。首先，基于人眼視覺系統(tǒng)選擇平坦塊。然后選擇出DCT域中的均勻部分，直接將其直流部分編碼輸出，不需分形匹配

3、。為了降低匹配時間，在DCT域中，定義域塊的8種變換的計算可以簡化為兩組內(nèi)積。結(jié)果表明，在相同的匹配誤差的情況下，該算法得到了更好的恢復(fù)效果，并且縮短了編碼時間。 在對小波系數(shù)特征結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上，針對小波系數(shù)的兩大特點，分別利用分形和零樹的方式進行小波系數(shù)編碼。對于分形編碼，針對小波高頻系數(shù)無直流分量的特點，改變了傳統(tǒng)誤差距離的選取，通過加入誤差校正矩陣，減少了誤差累積現(xiàn)象。理論分析和實驗結(jié)果表明，相對于一般的分形及零樹編碼方