基于小波變換的靜態(tài)圖像壓縮編碼研究.pdf

1、隨著信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，圖像等媒體信息的記錄描述、存儲和傳輸都在朝著數(shù)字化方向前進，高效的圖像壓縮傳輸越來越受到人們的關(guān)注，因此，圖像壓縮技術(shù)成為國際上熱門的研究課題。
　　 小波變換具有良好的局部特性和空間頻率特性，并且具有描述非平穩(wěn)圖像信號的能力和適應(yīng)人眼特性的良好性能。故在高性能的圖像壓縮編碼領(lǐng)域中得到廣泛研究和應(yīng)用。
　　 本文在對圖像壓縮編碼理淪研究的基礎(chǔ)上，從一定理論深度較為詳細地闡述了小波變換的概念以及圖

2、像的小波變換方法，并在VC++環(huán)境下實現(xiàn)了彩色圖像的小波變換。分析了小波變換后圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的特點，正是這些特點為高效的小波編碼算法實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。關(guān)于小波屬性對圖像壓縮的影響，本文以Daubechies小波為例，通過大量實驗予以歸納總結(jié)，得出了不同屬性及不同取值時對圖像壓縮效果的影響，找出了合適的屬性值及其對應(yīng)的最優(yōu)小波。
　　 嵌入式零樹小波編碼(Embedded Zerotree Wavelet，EZW)算法是小波圖像編碼

3、研究的一個里程碑，對其研究具有很高的理論意義和實用價值。論文深入分析了EZW算法的原理和步驟，舉例說明了算法的實現(xiàn)過程，并在Matlab中仿真實現(xiàn)。接下來對多級樹集合分割(Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT)算法原理和步驟做出了詳細的解釋說明，在仿真實現(xiàn)之后，針對SPIHT算法有損壓縮情況下，即低比特率時，恢復(fù)圖像比較模糊的缺點，提出了改進方法。最后通過實驗與原算法相比，在低比特率時