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在多媒体技术日益广泛的今天,图像的通信和存储占有重要的位置,数字图像包含信息量巨大的特殊性使得压缩技术成为其关键,因而探索高效图像压缩编码算法无疑将成为国际公认的热点之一.小波理论是近年发展起来的新的数学分支,因其良好的空间.频率局部特性和与人眼视觉特性相符的变换机制,成为当前图像压缩编码的主要研究方向之一,该方法是继傅立叶变换和离散余弦变换后一种新的图像压缩算法,将图像分解成与人类视觉特性相匹配的不同分辨率、不同方向特性的子带,并将能量集中于某些子带,利于编码,且对整幅图进行变换,比传统余弦变换编码有很大提高.
论文首先概括阐述了图像压缩的有关知识及国际上的视频图像的压缩标准,说明了数字图像压缩编码的发展,包括传统图像编码和现代图像编码,并分别列举了其代表性的图像编码.
其次,引入了小波图像压缩技术的基本理论,介绍了小波变换的来源及具体变换公式,说明了小波变换编码的编码流程及关键技术,讨论了其在图像压缩编码方面的优势:①免除采用分块正交变换编码所固有的"方块效应"；②比经典的变换(DCT)更符合人的视觉特性；③具有时间一频域定位能力,并可实现图像中平稳成分与非平稳成分的分离.
然后介绍了小波零树编码压缩技术,研究了目前两种成功的零树编码算法-嵌入式零树编码算法EZW和多层次零树编码算法SPIHIT.在传统的零树图像编码算法的基础上,提出了改进的图像压缩编码算法.主要包括三点改进:一、在最低频的部分集中了绝大部分能量,所以低频部分采用跟高频不同的压缩方法DPCM方法,充分利用低频的相关性,提高压缩比.二、对于变换后的小波系数的高频部分,根据其分布特性和人眼的视觉特性,对零树量化过程的阈值进行修正,有效地去除视觉冗余.三、选择合适的小波基进行小波变换.
最后,运用C++开发设计了算法的演示系统,介绍了系统流程及部分代码,对实验结果进行了分析,结果表明该改进算法无论从客观信噪比还是从主观质量都取得了很好的效果,从而证明改进方案是有实际意义的.