基于TCQ的小波圖像壓縮算法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)、現(xiàn)代通訊技術(shù)、微電子技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息處理技術(shù)的發(fā)展，在人類社會進入信息化時代的今天，圖像信息的處理、存儲和傳輸在社會生活中的作用越來越突出，人們對接受圖像信息的要求也越來越迫切。由于圖像數(shù)據(jù)信息量巨大，同時由于受到存儲容量以及通訊帶寬的限制，圖像壓縮在網(wǎng)絡(luò)多媒體通信、遙感圖像傳程、圖像數(shù)據(jù)庫、自動指紋識別系統(tǒng)的指紋存儲等應(yīng)用中都起著至關(guān)重要的作用。 小波變換具有很好的時頻局部化特性，小波變換后的圖像數(shù)據(jù)能夠保

2、持原圖像在各種分辨率下的精細結(jié)構(gòu)。近年來，基于小波變換的圖像編碼技術(shù)取得了飛速的發(fā)展，然而如何更有效地組織和量化小波系數(shù)，進一步提高壓縮效率，依然是小波圖像編碼領(lǐng)域的一個研究熱點。 網(wǎng)格編碼量化（TCQ）是利用網(wǎng)格編碼調(diào)制（TCM）的原理來實現(xiàn)信號量化的一種方法，它利用卷積編碼和信號空間擴展來增加量化信號間的歐式距離，并用維特比算法搜索最佳路徑。該方法充分利用了網(wǎng)格的時間相關(guān)性，通過構(gòu)造 編碼率量化器來獲得 編碼率量化器理論上的

3、所有的編碼增益，是一種高效的量化算法，具有良好的細粒度特性。 針對以上背景，本文對幾種經(jīng)典的基于小波變換的數(shù)字圖像編碼算法進行了詳盡的分析和研究，在此基礎(chǔ)上，提出了兩種新的小波圖像壓縮算法。 一種是依據(jù)系數(shù)幅值對小波系數(shù)進行分類然后再進行TCQ量化編碼的圖像壓縮算法。該算法將SPIHT和TCQ結(jié)合起來，即可以有效利用SPIHT的空間方向樹結(jié)構(gòu)，又可以充分利用TCQ量化編碼的細粒度特性，是一種有效的圖像編碼方法。