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《河南工业大学》 2010年 硕士论文
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基于小波变换的静止图像压缩编码研究

庞振鹏  
【摘要】: 小波变换由于具有时域和频域双重局域性的良好特性,所以近年来在图像的压缩编码领域中得到广泛的应用。基于小波变换的图像编码器能取得很高的压缩效率,并方便地构造嵌入式码流。嵌入式的图像编码器由于在空域、质量都具有可伸缩性等诸多优点,所以非常适用于多种应用场合,如网络传输、无线通讯、远程医疗、数字图书馆等等,在这个具有实际意义的背景下,本文深入研究了图像经过小波变换后的系数特性,并在EZW算法和SPIHT算法两个嵌入式编码算法的基础上提出了两种相应的改进算法。 本文的创新性工作内容主要集中在以下两个方面: (1)根据图像经小波变换后的系数特性,本文对嵌入零树小波编码(Embedded Zerotree Wavelet, EZW)算法提出了两点改进:其一,由于最低频子带(LL)占据了原始图像的绝大部分能量,其小波系数的绝对值要比其他高频子带的小波系数大几个数量级,其对重构图像的质量影响很大,因此对小波图像的最低频子带系数进行单独编码;其二,通过对人眼的视觉特性的研究发现,人眼对图像的边缘信息更加敏感,所以通过定义小波系数后代的方差来度量小波系数所反映的图像信息是否处于图像的边缘信息,并优先对反映图像边缘信息的小波系数编码。实验表明,在同码率的情况下,改进算法的图像重构质量更高,尤其在比特率较低的情况下。 (2)多级树集合分裂算法(Set partitioning in hierarchical trees, SPIHT)是目前基于小波变换图像压缩算法中最常用的一种,它有很高的编码效率,但是其在编码过程中并未使用算数编码,这就造成其编码器输出的码流具有一定的数据冗余。本文通过对SPIHT编码器的输出码流的统计分析,提出一种SPIHT算法与算术编码相结合的方法。大量实验结果表明,在PSNR不变的情况下,改进的方法与原SPIHT算法相比,进一步提高了压缩性能,从而在图像数据传输中能节省了大量的比特。


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