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一种基于预测分类的小波图像编码

顾寅红  
【摘要】: 随着当今社会信息化程度的不断提高,多媒体技术已经成为当前科研和应用 的一大热点,其中图像压缩技术则是多媒体领域的核心技术之一。由于当前对数 字图像精度和清晰度的获得越来越高,使得图像存储的数据量也越来越大。为了 便于图像的存储与传输,必须对得到的数字图像进行压缩。与此同时,在当前的 许多数字图像应用场合中,为了防止图像失真,要求压缩后的数字图像能在最大 程度上保持原貌,即:对这类图像进行无损压缩,或有损的高保真压缩。由于无 损压缩所得到的压缩比非常有限,通常只能把图像压缩到原来的3-4倍,其压缩 后的数据量仍然超过实际存储和传输所能承受的范围。因此研究具有较高压缩比 的高保真图像编码在实际中具有重要的意义。 基于小波变换的图像编码技术是近年来多媒体领域的一大热点。对于小波图 像编码,如何有效地组织小波域系数是提高图像压缩效果的关键。其中零树结构 则是一种典型的组织方法,它主要利用了不同频带中零父子系数的相关性,并通 过揭示零区域来间接地表示剩余的非零系数。但是,由于零区域分布的任意性, 采用严格的零树结构会使得那些不符合该结构的零系数的表示付出较高的代价。 同时由于它对“重要”数据表示的间接性,可能在某种程度上降低重建图像的质 量。本文在研究小波域系数统计特性的基础上,提出了一种基于预测分类的小波 图像编码方法。与基于零树结构的小波编码不同的是它充分利用了小波域中“重 要”系数的各种相关性,直接揭示“重要”系数来,并通过结合提出的种子膨胀 算法实现系数的分类输出。实验结果表明该方法所取得的压缩效果要优于基于零 树结构的图像编码,同时又具有较强的鲁棒性,满足当前高保真图像压缩要求。


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