基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩
基于小波分析的图像压缩算法研究
基于小波分析的图像压缩算法研究随着数字图像的广泛应用和数据量的不断增加，如何有效地压缩图像数据成为了一项十分重要的技术。
图像压缩可以减少存储空间和传输带宽，同时也有助于提高图像的质量和处理速度。
在图像压缩领域，小波变换技术是一种常用的方法。
本文将介绍小波分析的概念和原理，以及基于小波分析的图像压缩算法的研究和应用。
一、小波分析的概念和原理小波分析是一种数学分析方法，可以将信号分解成不同频率的成分。
小波函数是一种线性、局部、有限支持的函数，通过对信号进行小波分解和重构，可以提取出其不同频率的信息，使得信号在空间和频率域中都可以得到更好的描述和表示。
小波分析的原理可以通过以下公式表示：其中f(x)表示原始信号，ψ(a,b)为小波函数，a和b是控制小波函数尺度和位置的参数。
小波函数为一个窄带、局部化且近似为零的函数，因此可以表示出信号的局部特征和细节信息。
二、小波变换的应用小波变换在信号处理领域有着广泛的应用，包括图像处理、音频处理、视频编解码等。
其中，小波变换在图像处理领域中被广泛使用，可以用于图像去噪、图像压缩等。
在图像压缩中，小波变换可以将图像分解为多个尺度和方向的子带，每个子带中的图像信息可以被编码和压缩。
通过调整分解粒度和不同的编码方式，可以实现不同程度的压缩效果和图像质量。
小波变换还可以用于图像的重构和降噪，提高图像的清晰度和质量。
三、基于小波分析的图像压缩算法基于小波分析的图像压缩算法包括两个步骤，即小波分解和量化编码。
首先，将原始图像进行小波分解，分解成多个子带。
每个子带包含了一定的图像信息，可以通过量化编码的方式将其压缩。
然后，将压缩后的信息进行解码和重构，最终得到压缩后的图像。
在实际应用过程中，基于小波分析的图像压缩算法需要考虑到以下因素：压缩率、图像质量、算法复杂度以及实时性等。
通过调整分解粒度和量化系数，可以平衡这些因素，并得到满足实际需求的压缩算法。
四、基于小波分析的图像压缩算法的应用基于小波分析的图像压缩算法在实际应用中有着广泛的应用。
基于小波变换的遥感图像压缩
摘 要 ： 感 图像 的压 缩领域 中， 遥 小渡 分析理 论 为其提 供 了新 的压 缩方 法和 压 缩思路 ， 比
较好地 解 决 了遥 感 图像 的压 缩和传输 问题 。而 小波基 的选择 直接 决定 了图像 压 缩的压 缩效 果
和压 缩速度 ， 着重对 比 了不 同 的 小波基 性 质 对 图像 压 缩 带 来 的效 果 ， 出 了小 波基 选择 的 原 给
其 具有 良好 的时频局 部化 特性 ， 图像处 理领 域也 在 得 到 了广泛 的应 用 ， 其在 图像 压缩 编码 方 面取得 尤 了 比较 好 的效果 。小 波基 也有无 穷 多组 ， 用不 同 的 小 波基 函数 对信 号进 行小 波变换 和压 缩 编码 ， 得到
小波 函数 集 ｛ ， ￡ ｝ 行 分 解 运 算 ， 连 续 小 波 ）进 （ 其
０ 引 言
遥 感数 据 的大信 息量 、 大容 量 和越来 越高 的分 辨 率对 图像 的存 储 和传输 提 出了更 高 的要 求 ， 因此
有 效 的 图像 压缩 就显 得 特 别 重 要 。小 波 变换 是 发
￡：吉（ ）口 ∈ ， ｏ （ ） 口 （６ Ｒ ≠ ）２ ＝ ＝ ， ｎ ）
一
ｗＴ （； ，ｚ 一 Ｉ ｏ Ｉ （１ ２ ・ ， ） ｌ ｘ， ） １ Ａ ｆ ｚ
， ａ｛ １ Ｉ ｉ ２ ｒ ｌｚ － ｎ Ｅ － ｚ 一
１ ； Ｅ ＋口｛ ２ ， ｛ １ ； Ｘ 一 口
ｄ ∞≤ ｃ ｘ 。
，］ｘ ｄ ２ ｚ ｄ １ ｘ ２
（） ５
而 图像 是二 维 信 号 ， 此 ， 将 小 波 变 换 由一 因 需
维推广 到 二 维 ， 散 栅 格 上 二 维 小 波 变 换 的定 义 离 为［ 。
基于小波变换的遥感图像有损压缩优化技术_曾涌
地 球 信 息 科 学
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<= ! 在 遥 感 应 用 领 域 $ 对 图 像 质 量 的 要 求 较 为 严 格 $ 因 此 $ 在 遥 感 图 像 数 据 的 噪 声 处 理 中 $ 应 注 重 保 持 高 质 量 图
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!"#$ !!""#$"%$&’( %&’( ! 曾湧 "&’)!$ #$&’’) 年毕业于武汉测绘科技大学光电工程学院 $ 获工学硕士 $ 高级工程师 % 现为中国空间技术研究院
针对遥感图像的优良量化器
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湧 等 ! 基于小波变换的遥感图像有损压缩优化技术
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基于小波树和四叉树的图像分形编码算法研究
关 键 分 类 号 ：Ｔ Ｎ９ １ １ ． ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ７ ７ ２ ０（ ２ ０ １ ３） １ １ — ０ ０ ４ ９ — ０ ４
摘 要 ： 图像 经 过 多级 小 波 分 解 后 ， 各 级 小波 子 带 具 有 明显 的相 似 性 ， 可 利 用 小 波 变 换 和 分 形 编
码 的优 势进 行 图像 压 缩 编 码 。 对 最 低 分 辨 率 子 带进 行 失真 较 小的 均 匀量化 编 码 。对 高分辨 率子 带 ， 将 水平 、 垂 直 和 对 角 ３个 方 向 的 小 波 子 带 结 合 起 来考 虑 ， 形 成小波树 结构 ， 设 定 一 个 闽值 ， 小 波 树 所 有 系数 小 于等 于 闽值 则 直接 置 零 ； 大 于 阈值 的 小波 树 采 用 四 叉树 算 法 进 行 分 形编 码 ， 如 果 误 差 小 于 等 于 阈值 ， 则记 录分 形 编 码 参数 ， 否 则进 行 四 叉树 分 裂 。对 算 法进 行 了 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ仿 真 ， 结果 表 明 ， 在 保 证 一 定
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ Ｓ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ． ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ Ｓ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｓ ｕ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ｓ ．Ｉ ｔ ｃ ａ ｎ ｍａ ｋ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ａ ｌ ｔ ｏ ｃ ｏ ｄ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｗ ｅ ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｕ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｙ ｓ ｙ ｍｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ．Ｆ ｏ ｒ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｓ ｕ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ｓ ，ｔ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｈ ｏ ｉｚ ｒ ｏ ｎ ｔ ａ ｌ ，ｖ ｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ａ ｇ ｏ ｎ ａ ｌ ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｓ ｕ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ｓ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｃ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ｅ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ．ａ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｉ Ｓ ｄ ｅ ｉ ｆ ｎ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｕ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ．Ｉ ｆ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｃ ｏ ｅ ｍｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ｅ ｅ ｉ Ｓ ｎ ｏ ｔ ｍｏ ｒ ｅ ｔ ｈ ａ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ， ｉ ｔ ｉ ｓ ｒ ｅ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ｄ ｂ ｙ ｚ ｅ ｒ ｏ ．Ａｎ ｄ ｉ ｆ ｉ ｔ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｔ ｈ ａ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ， ｉ ｔ ｃ ａ ｒ ｒ ｙ ｏ ｕ ｔ ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ａ ｌ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｑ ｕ ａ ｄ － ｔ ｒ ｅ ｅ ．
基于小波分析的图像压缩方法研究
基于小波分析的图像压缩方法研究随着数字图像技术的不断发展，图像的处理、存储和传输等方面也越来越受到人们的关注。
而一项重要的技术便是图像压缩，图像压缩的目的在于减少图像数据量，使其更容易传输和处理，同时还能保持图像的质量不受影响。
在目前的图像压缩技术中，基于小波分析的图像压缩方法是一种非常有效的方法。
小波分析是一种在频域和空域上均具有局部性质的分析方法，可以有效地提取图像的局部特征，从而实现图像的压缩。
在基于小波分析的图像压缩方法中，主要分为两个步骤：小波变换和量化。
小波变换的作用是将图像从空域转换到小波域，然后通过量化的方式减少小波系数的数量，进而实现压缩。
其中，量化是指将小波系数转换为离散的量化等级，从而实现系数的压缩。
在小波变换的过程中，可以采用不同的小波基函数，如Haar小波、Daubechies小波等，不同的小波基函数对于图像的变换效果也不同。
同时，小波域中的高频系数和低频系数对应图像的细节和平滑部分，因此在进行量化时应考虑到这些系数的重要性，以保证图像压缩后的质量。
在量化的过程中，常用的方法有均匀量化和非均匀量化。
均匀量化是指将小波系数按照一定的间隔进行量化，即将小波系数分组并赋予相同的值。
这种方法简单易行，但会造成量化误差较大，在重建图像时可能会有较大的失真。
而非均匀量化则是在不同的小波系数区间上采用不同的间隔进行量化，这样可以更加精细地控制量化误差，从而保证图像的质量。
除了小波变换和量化之外，基于小波分析的图像压缩方法还有其他的一些处理方法，如熵编码等。
同时，在实际应用中，还需要考虑到压缩比和图像质量的平衡。
通常情况下，压缩比越高，图像质量就会越低，而压缩比越低，则图像质量会相应提高。
总的来说，基于小波分析的图像压缩方法是一种非常有效的图像压缩技术，在实际中也被广泛应用。
对于该方法的研究，可以进一步探索不同小波基函数和量化方法的影响，从而得到更加优秀的压缩效果。
同时，在实际应用中也需要根据具体需求，平衡压缩比和图像质量，从而获得最佳的压缩结果。
小波变换在遥感影像压缩中的应用
（ ） 有较 高 的压 缩 比 。其压 缩 比决定 于 图像 内 １具
容 和 彩 色 深 度 ， 于 灰 度 图 像 压 缩 率 为 １ ：１～ 对 ５ ２ １ 对全 彩色 图像 可 以达到 ３ １～５ ０： ， ０： ０：１ 压 缩 后 ， 对 视觉 质量 没有 感 知 的损 失 。
小 波变换具 有多 分辨率 分析 的特 点 ， 时 、 两域 在 频
都具有 表征信 号局部 特 的能力 。利用小 波变换 可 以
一
次变换 整 幅影像 ， 仅 吖以达到很 高的压 缩 比 ， 而且 前， 于小波变 换 埘遥 感 影像 进 行 缩 的算 法 和 应用 基
图 １ 成 都 天 府 广场 影 像 （ 单波 段 ）
时问 和光 谱分 辨率 ｆ 邮有 ｒ 著提 高 ， 此 同时 ，女 划这些 ¨益庞大 的 Ｊ
都 是在上 一级变 换 产 生 的低 频 子 带 （ Ｌ 的基 础 上 再 Ｌ） 进 行小波 变换 。小波变换 压缩原 理就是把 原 始影像 数
据 分解为 不 同频 率 分量 的子 带数 据 ， 然后 分 别对 不 同
频 率分量 的数据 实 施 不 同的 编码 算 法 ， 就实 现 了对 原 始影像 的压缩 。
海量遥感 数据进 行办便 的仔储 和高效 、 速 的传 输 ， 快 成 为行业 迫 切需要 解决 的难题 之一 。图像压缩 技术 是解 决这一 问题 的有 效途 径 ， 对影像 数据 进行 压缩 ， 以实 可 现遥感 影像 的海 量 仔储 以及快 速 、 时 传输 。如何 在 实 保 持信 号少量失 真 的前提 下 ， 究 高效 率 的 图像 压缩 研 算 法 已成 为遥感 技术 发展 的一项关键 技术 ．
中 图 分类 号 ：２ ７ Ｐ ３
基于小波变换的图像压缩编码方法研究
基于小波变换的图像压缩编码方法研究詹为;段先华;於跃成【摘要】Embedded zerotree wavelet ( EZW) is a kind of very effective image coding algorithm based on discrete wavelet transform, which can achieve progressive code with a good quality of image recovery. In the research of embedded zero tree wavelet coding algo-rithm,there exist deficiency that repeated scanning of coefficient would increase the amount of calculation and the coding bits number, furthermore during the scanning process a large number of zero would result in high-order complexity. For this,we propose an improved EZW algorithm of image compression coding combing Huffman coding. First of all,it expands encoding dictionary to change scanning way,implementing the quick determination of the zero tree structures,avoiding continuous zero root. Then it is combined with the Huff-man code to replace the arithmetic coding method to make it simpler. Finally,we compare the original algorithm with the proposed algo-rithm in the simulation with Matlab. The experiments show that in comparison to the independent EZW algorithm,the proposed algorithm not only increases the coding efficiency,but also improves the peak signal-to-noise ratio ( PSNR) ,which proves its feasibility.%嵌入式零树小波(EZW)是一种非常有效的基于离散小波变换的图像编码算法,可以实现渐进编解码,具有较好的图像恢复质量.在研究嵌入式零树小波编码算法及原理的基础上,针对其对系数重复扫描而带来的计算量与编码比特数的增加,以及扫描过程中出现的大量零数根而导致的算法复杂度增加等不足,提出一种将改进的EZW算法与霍夫曼编码方法相结合的图像压缩编码方法.首先通过扩充编码符号改变扫描方式,来实现零树结构的快速判断,避免连续出现零数根.然后将改进的算法与霍夫曼编码联合编码来代替算术编码方法使其更简单.最后,在Matlab中模拟仿真,将改进算法与原算法进行比较分析.实验结果表明,与独立的EZW算法相比,改进算法不仅增加了编码效率,同时也提高了峰值信噪比(PSNR),证明了改进算法的有效可行性.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)006【总页数】5页(P21-25)【关键词】图像压缩;离散小波变换;霍夫曼编码;嵌入式零数小波【作者】詹为;段先华;於跃成【作者单位】江苏科技大学计算机学院,江苏镇江 212003;江苏科技大学计算机学院,江苏镇江 212003;江苏科技大学计算机学院,江苏镇江 212003【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言信息时代带来了“信息爆炸”，导致了数据爆炸性增加。
基于四叉树分形图像压缩的研究实现
分 形 图像 缩 不 仅 考 虑 局 部 与 局 部 ． 同 时 也 考 虑 局 部 与 整 体 之 间 的 相 关 性 ．适 合 于 自相 似 或 自仿 射 的 图 像 压 缩 ． 其 解 码 时 能 放 大 到 任 意 大 的 尺 寸 ． 保 持 用 且
后 的子 块 中 ．最 大 值 与 最 小 值 的差 异 不 超 过 灰 度 表 达
停 止 最后 ， 四叉 树 分 解 的结 果 可 能 包 括 多 种 图 ： （ ） 复 （ ）直 到 所 有 的 方 块 都 满 足 一 致 性 标 准 ４重 ３， 才结束 。
形学、 图像 处 理 、 子 化 学 、 料 科 学 等 ， 其 在 冈像 处 分 材 尤 理 中 ． 形 理 论 开 辟 了一 个 数据 压 缩 的 新 纪 叠 的 方 形 像 块 Ｄ． … ， 为 定 ｘ ， ， ， 称 Ｄ ） 义域 块 。规定定 义域块 的尺 寸大 于值域 块 的尺寸 ． 即 Ｌ Ｋ一 般 取 Ｌ ２ 过 搜 索 配 得 到 图 像 的 ＩＳ 陔 方 ＞ ， ＝Ｋ 通 Ｆ
速 的解 压 缩 速 度
法 耗 时少 ． 原 质 量 高 还
同定 分 块 分 形 图像 编 码 的缺 点 在 于 寻 找 匹 配 的 和 Ｄ 过 程 非 常 耗 时 ， 图 像 还 原 时 ． 能 出现 “ 块 效 在 可 方
应 ” 会 影 响 图像 的还 原 质 量 ， ．
１２ 四 叉 树 分 形 图像 压 缩 ．
基于小波变换的遥感图像压缩与识别技术
用 ＪＥ ２０ 进行无损压缩的重建结果 ，简记为（ ０分类压缩 结果；（ 为城市区域采用 ＪＥ ２ ０ 进行无 Ｐ Ｇ ００ ０ ） ， ｄ ） Ｐ Ｇ ００ 损压缩，非城市区域采用 ＪＥ ２ ０ 进行等级为 １０的大压缩 比压缩的重建 图像结果，简记为（， ｏ） Ｐ Ｇ ００ ０ ０ ｌ０ 分类
然 后根据用 户 的不 同需求 ，对 识别 结果 图像 进行分类 压缩 。编 码 端 ，重要 区域采用 ＪＥ ００或 ＪＥ 压 Ｐ Ｇ２０ ＰＧ 缩 算法 ，当对 重要 区域 的重建 质量要 求 高时用 ＪＥ ２ ０ Ｐ Ｇ ００进行 无损 或低 压缩 比压缩 ，当对 处理速 度要求 高 时 用 ＪＥ Ｐ Ｇ进 行低压 缩 比压 缩 ；不重 要 区域采用 ＪＥ ２ ０ Ｐ Ｇ ０ ０实现 高 压缩 比压缩 。压缩 级别 设置为 ０ ６０ ￣ ５ ，０
图 １ 示为整 个系统 的实 现流程 图。 所 首先是遥 感 图像 的分类 识 别功 能模块 ， 通过对 图像进 行 小波分 解 ， 由分 解 图像 进行边 缘轮廓 的初 步提取 ；其次根据遥 感 图像 中城 市区域 和非城 市 区域 的特 性差异 ，选 定特 征 空 间 ，根据 反复实验得 到 的经验 阈值 ，将 遥感 图像分 为城市 区域 与非 城市 区域（ 即重要 区域 与非重 要 区域） 。
序 。开机 Ｃ Ｕ从 Ｒ Ｍ 中读 入操作 系统启 Ｐ Ｏ 动程 序（ ｏ ｔ ａｅ、 Ｂ ｏ｜ ｄ ｒ，进 行 系统 自检并 初始 ｏ 化 系统 信 息 ，同 时将 自检信 息 由总线 送 入 图 １硬件 元框图 单
外 部控制单 元 Ｌ Ｄ； 据通 过谱 仪接 口或 中子 分析仪 接 口送 入 系统 时解谱 分析程 序开始 工作 。当外 部控 制 Ｃ 数
维普资讯
基于小波变换的预测四叉树图像编码
术 编码 ， 取 得 了很 好 的压 缩 性 能 。不 过 还 应 看 到 ，ＱＴ Ｌ 改 善 了块 的 大 小 的 问题 ，并 不 能 解 决 块 的形
状 问题 。
综 上 所 述 ， 本 文提 了 一 种 新 的 编 码 方 案一 测 四叉 树 图 像 编 码 Ｐ 预 ＱＴ （ ｒｄｃｉｅ Ｑ ａ ｔ ｅ Ｃｏ ｉｇ Ｐ ｅ ｉｔ ｕ ｄｒ ｄｎ ｖ ｅ Ｂ ｓｄ ｏ ｖ ｌ ） 同时 吸 取 带 内编 码 与 带 间 编 码 的优 点 ，带 内编 码 仿 ＱＴ Ｌ算 法 ，采 用 有 限 四叉 树 ａ ｅ ｎ Ｗａ ｅｅ ， ｔ 分 割 算 法 ， 动 态 的调 整 块 的大 小 ， 同 时在 编 码 的过 程 中加 入 了预 测 过 程 ，用 上一 比特 平 面 的显 著 系 数 在 当 前 比特 面 对 其 邻 域 和 子 节 点 系 数 进 行 预 测 ，将 上 一 比特 平 面 的显 著 系数 的邻 域 和 子节 点系 数 从 块 中 取 出 ，单 独 编 码 ，从 而 实 现 对 块 的裁 剪 ， 以 使块 中剩 余 的 系 数 全 为 非 显 著 系 数 的概 率 更大 。最 后 熵
小 波 系 数 的 相 关 性 并 不 一 定 局 限在 树 中 。带 内编 码 主 要 是 利用 同一 频 带 内 小波 系 数 的相 关性 。这 类 方 法中主 要有 四叉树 分割 Ｓ ＱＰ （ ｑ ａｅ ａ ｉｏ ｉｇ ｏ ｉｇ ） 【， 法 、 有 限 四 叉 树 分 割 ＱＴ Ｌ Ｓ ｕ ｒ Ｐ ｒ ｔ ｎｎ Ｃ ｄｎ ｔ ｉ ６Ｊ ，算 （ ａ ｔ ｅｂ ｓｄ Ｃ ｄｎ Ｑｕ ｄｒ —ａｅ ｏ ｉｇ）［ 算 法 以及 被 Ｊ Ｅ ０ ０ｊ 用 的 基 于 优 化 裁 剪 的 内 嵌 块 优 化 Ｅ Ｃ ｅ ８ １ Ｐ Ｇ２ ０ 【采 Ｊ Ｂ ＯＴ （ ｍｂ ｄ ｅ ｏ ｋＣ ｄｎ ｙＯｐｉ ｚ ｄＴｕ ｃｔ ｎ ４ 法 。这 类 算 法 都 将 小波 系 数 图像 分 块 处 理 ，利 Ｅ ｅ ｄ ｄＢｌｃ ｏ ｉｇｂ ｔ ｅ ｒｎ ａｉ ）【算 ｍｉ ｏ
基于小波分析的图像压缩技术研究与应用
基于小波分析的图像压缩技术研究与应用近年来，随着科技的不断进步，我们的生活中出现了越来越多的数字图像。
这些图像在我们的日常生活中扮演着重要的角色，如医学图像、遥感图像、数字摄影等等。
由于图像数据量庞大，给图像处理、存储和传输带来了极大的挑战。
为了解决这个问题，图像压缩技术应运而生。
图像压缩是将图像的冗余信息压缩和编码存储的过程，以实现图像数据的压缩和快速传输。
小波变换是一种基于多分辨率分析的信号处理方法，近年来，大量研究表明，小波分析的图像压缩技术具有非常广泛的应用前景。
在传统的图像压缩方法中，以离散余弦变换（DCT）为代表的基于频域的方法占据了主导地位。
虽然它可以大量压缩图像，但在复杂情况下仍然存在以下问题：1）压缩性能有限；2）处理非局部特征时效果差；3）不适合非平稳高斯噪声等。
相比之下，小波变换可在非常短时间内实现高品质图像压缩，同时能够保持图像的细节和精度，因此它在图像处理领域得到了广泛应用。
在小波变换中，Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波是最常用的小波变换类型。
其中Haar小波被认为是最简单的小波变换类型，可以实现高质量图像压缩。
基于小波分析的图像压缩技术的步骤如下：1) 对图像进行小波变换，得到小波系数；2) 通过设置阈值对小波系数进行消噪处理；3)对小波系数进行量化和编码；4) 将处理后的小波系数存储起来。
在解压缩时，将小波系数进行逆变换，即可还原出原始图像。
在实际应用中，基于小波分析的图像压缩技术具有以下优点：1) 保留了较高的压缩比和图像质量；2) 抗噪能力强，在处理复杂噪声情况下效果更好；3) 可以实现不同的压缩比例和处理过程，具有一定的灵活性和实用性。
总之，基于小波分析的图像压缩技术是一种重要的图像处理技术，具有广泛的应用前景。
通过选择适当的小波变换类型，并对小波系数进行适当处理和编码，可以实现高品质的图像压缩、存储和传输。
基于小波变换的遥感图像压缩算法综述
２小波变换的介绍
小 波 变换 最早 是 由法 国地 球 物 理 学 家 Ｍｏ ｌｔ ８ 年 代 提 出 ， ｒ 于 ０ ｅ 用于 分 析 地 球物 理 信 号 分 析 的 一 种 分 析 工 具 。 经过 科 学 家 、 工 程 师 、数 学 家 们 的 共 同努 力 ， 多 门 学 在 科 和 多种 领 域 得 到 成 功 应 用 。 尤 其 在信 号 处理 、 图像 压缩 、语 音分 析 、模式 识 别、量 子 物理 、数 字 通 信 以 及 众 多 的非 线 性 学 科 领 域广 泛 应 用 。小 波 变 换 主 要 是 要 整 理 出 高 频 分 量 和 低 频 分 量 ， 频 分 量 含 有 的 能 低 量 高 ， 含 图像 的 整 体轮 廓 ， 高频 分 量 还 包 而 有 的能 量 较 低 ， 要 显示 图 像 细节 的地 方 ， 主 因 此 小 波变 换 的 主 要 思 想 就 是 尽 可 能 保 留 低 频分 量 而 去 除 高 频 分 量 以 达 到 压 缩 的 效 果 。 原 则 上 小 波 变 换 可 以 无 限 的 进 行 下 去 ， 是 图像 效 果 会 越 来越 模 糊 。 小 波 变 但 换具 有 图像 恢 复 质量 好 、压 缩 率 较 高 、速
供 最 大 容 错 能 力 ， 制错 误 扩 散 。 根 据 上 限 述 要 求 ， Ｃ ＤＳ已经 提 出 了 三 个 基 于高 速 Ｃ Ｓ 损 压 缩 建 议 算 法 ， 中 有 两 个 是 基 于 小 波 其 变 换 的 ， 欧 洲航 天 局 提 出 的 Ｆｅ Ｗａ ｅ 即 ｌｘ ｖ 算 法 与 法 国提 出的 Ｃ Ｓ算 法 。 它 们 都是 基 ＮＥ 于 高 速推 帚 式 的 压缩 算 法 。 “ 帚式 ”就 是 推 对 图像 进 行 编码 时按 照 固 定行 数 而 不是 整 帧 图 像 来 进 行 处 理 ， 样 能 有 效 地 提 高 编 这 码 器 的利用 效率 ， 进行 实时 编码 处理 。 以 此 外 ， Ｓ Ｃ ＤＳ对 基 于 小 波 变 换 的 压 缩算 法 Ｃ 给 予 了 很大 的 关 注 ， 例如 Ｊ Ｅ ２ ０ 压 缩 算 Ｐ Ｇ ００ 法 。本 文 主 要 介 绍 以上 三 种 基 于 小 波 变 Байду номын сангаас 的遥感 图像压缩算 法。 ３ １ ｌ Ｗａ ｅ Ｅ Ａ） ． ｅ Ｆ ｘ ｖ （ Ｓ 算法 ． Ｆｅ Ｗａ ｅ Ｓ ） 基于小波 变换 ， 中 ｌ ｘ ｖ （ Ａ 算法 Ｅ 其 小 波变 换基 为采 用提 升方 案的双 正 交 ９ ７ ／ 小 波 基和 ５ ３ ／ 小波 基 ， 解 层数 建议 为 ３ 边界 分 ， 延 拓方 式为 周期 对称 延拓 。利 用提 升方 案进 行 小 波变 换 具 有 同址 运 算 的优 点 ， 省 去 大 可 量 的 存储 器 开 销 ， 高 小波 变 换 的速 度 。提 提 升 方 案运 算 速 度 趋 于 常规 小 波 变 换的 ２倍 ， 即 在 同等硬 件条 件下 ， 一维 小波 而言 ， 对 运算 时 间 减少 一 半 ， 二 维小 波 变 换则 减 为原 来 对 的 四分之 一 。这 个优 点在 空 间飞行 器的 实时 性 图像 数 据 处理 中有 很 大 的使 用价 值 。 ３ ２ ＪＥ ２ ０ ． ＰＧ ００算法 ＪＥ ００ 于离散小波变换 ， Ｐ Ｇ２ ０ 基 同时 支 持 有 损 和 无 损 压 缩 、大 幅 图像 的压 缩 、 渐 进 传输 、感兴 趣 区编码 、 良好 的鲁 棒性 、码 流 随机 访 问等 功 能 。Ｊ Ｅ ２ ０ 的 所有 这 些 Ｐ Ｇ ００ 特 点 ， 得 它的 应 用 领域 非 常 广泛 。 使 Ｊ Ｅ ０ ０ 准 的核 心是 图 像 的 编 解 码 系 Ｐ Ｇ２ ０ 标 统 ， 原理 见 图 ３ Ｐ Ｇ ０ ０ 其 。Ｊ Ｅ ２ ０ 图像 编码 系统 基 于 Ｄ ｖｄ ａ ｂ ｎ提 出 的 Ｅ Ｃ Ｔ算 法 ， ａ ｉＴ ｕ ｍａ Ｂ Ｏ 使 用 小 波 变 换 ， 用两 层编 码 策 略 ， 压 缩 采 对 位 流 分 层 组 织 ， 仅获 得 较 好 的 压 缩 效 率 ， 不 而 且 压 缩 码 流具 有 较 大 的 灵 活 性 。
一种基于四叉树分解的图像压缩方法
一种基于四叉树分解的图像压缩
方法
一种基于四叉树分解的图像压缩方法：
基于四叉树的数字图像压缩算法是一种利用四叉树结构对图像中平滑区域进行压缩编码的技术.而现有的压缩算法由于存在诸多缺陷,使得其效果很难与诸如Jpeg2000的主流压缩算法相比拟.论文基于现有的四叉树分割算法,提出了一种高效的编码方式来记录四叉树的结构信息,同时引入了泰森多边形方法和自然邻点插值法来解决四叉树重构时的平滑问题.实验结果表明,该算法在尽可能小的失真前提下,最大限度地保留了图像的细节信息,且具有较高的压缩比,其整体效果可以与Jpeg200 0比拟.。
基于小波分析法遥感影像图像压缩的应用研究
基于小波分析法遥感影像图像压缩的应用研究本文主要对小波变换应用于遥感图像的压缩进行了研究，通过对传统压缩方法的比较和遥感图像小波变换后的统计特性，选择合适的小波基，通过改进的算法对遥感图像进行压缩。
标签：遥感图像图像压缩小波变换1引言遥感的快速发展和在国民经济及社会发展中扮演的角色越来越重要，遥感数据的大信息量、大容量和越来越高的分辨率对图像的存储和传输提出了更高的要求，因此有效的图像压缩就显的特别重要。
在综合比较了各种压缩编码算法的基础上，结合遥感图像本身的特点和对小波变换性质的深入分析，本文选择了基于小波变换的遥感图像压缩方法。
小波变换是近几年来发展起来的一种新的信号处理工具，现在正运用在众多自然科学领域中，已经成为当前最强有力的分析工具之一。
本文提出将小波分析法应用到遥感图像的压缩领域中，其提供了新的压缩方法和压缩思路，比较好地解决了遥感图像的压缩和传输问题，有着广泛的应用前景。
2图像压缩理论简介图像压缩就是用较少的比特率有损或者无损的表示原来的像素矩阵。
长期以来人们在图像压缩理论的指导下，进行图像压缩编码方法的研究，即在不产生任何失真的前提下，通过合理地编码，对每个信源符号分配不等长的码字，但是人们发现，无失真编码除了压缩率有限外，人的视觉感知特点与无失真编码认为的随机分布的数据统计信息并不一致，也就是说也许统计信息量很大的数据对视觉感知并不是那么重要。
随着科学技术的发展和对压缩率要求的不断提高，新的编码标准和技术在不断的研究，压缩技术突破了传统香农信息理论的框架，对解压的图像更注重人的感知作用，图像编码成熟的标志就是关于图像编码的国际标准的制定，即ISO/IEC 关于静止图像编码标准JPEG，CCITT 关于电视电话/会议电视的视频编码标准H.261 和ISO/IEC 关于活动图像的编码标准MPEG-1、MPEG-2，也包括分形圖像压缩、小波变换图像压缩、数论变换压缩、人工神经网络压缩等编码技术。
基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩
基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩
王惠溧
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2012(000)023
【摘要】提出了一种基于混合编码的四叉树图像压缩方案,对提升小波变换后的最低频部分采用四叉树无损压缩方法,其他部分采用四叉树有损压缩方法.试验结果表明,该方法在缩短了图像压缩时间的同时,明显减少了分形压缩恢复图像的方块效应.【总页数】2页(P65,104)
【作者】王惠溧
【作者单位】中南大学信息物理工程学院湖南长沙 410000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于四叉树的数字图像压缩算法*
2.基于四叉树的分形图像压缩编码算法的C++实现
3.基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法
4.一种基于新型四叉树的快速分形图像压缩算法
5.基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法
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基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法修改版
基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法学号20082334024姓名 岳东 专业 通信工程摘 要：提出一种用于图像压缩的分类矢量量化算法，该算法在对图像进行多级小波变换后，利用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，依据矢量能量和零树矢量综合判定进行矢量分类，并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近邻算法(PNN)的LBG 算法进行矢量量化，提高了图像的编码效率和重构质量。
仿真结果表明，该算法实现简单，在较低的编码率下，可达到较好的压缩效果。
关 键 词：小波变换，跨频带矢量构造，矢量分类，矢量量化1 算法原理1.1 图像小波分解的特点和跨频带矢量的构造小波变换是一种非平稳信号的分析方法，其基本思想是用一族函数)(,t ψb a 来表示或逼近一个函数)t (f ,这族函数称为小波函数。
实际小波变换中，为了方便，多采用二进小波变换。
对)(2R L 空间中的任意函数)t (f ，它的二进小波变换为∫∞+∞,,d )()(=tt ψt f C n m n m(1)其中，2,2=)(mn m t ψ)2(n t ψm ，而)(t 满足0=d )(∫∞+∞t t ψ。
将小波变换一维推广到二维就可用于图像处理。
通过水平和垂直滤波，可分离二维小波变换将原始图像分解为水平﹑垂直﹑对角和低频4个子带，其中低频部分可继续进一步分解。
图像经小波变换后所得到的系数有特殊性质。
在不同尺度的高频子带图像之间存在同构特性，而且3个方向上不同尺度下的小波系数能量大小不同，各方向的侧重不同。
在同一方向上，有更强的同构性和相似性，事实上，各方向不同尺度下对应频带的相关性是最强的。
为提高矢量量化的编码效率，在构造矢量时，必须充分利用这些相关性。
此外，图像的能量主要集中在低频子带，高频子带所占能量较少，且不同分辨率不同高频子带中的分布非常相似，接近Gamma 分布或Laplace 分布。
各高频子带系数大部分分布在零值附近，概率密度分布曲线的中心点和最大值为零。
基于小波变换的遥感图像压缩
基于小波变换的遥感图像压缩郭广杰;张静;郭海生【摘要】遥感图像的压缩领域中,小波分析理论为其提供了新的压缩方法和压缩思路,比较好地解决了遥感图像的压缩和传输问题。
而小波基的选择直接决定了图像压缩的压缩效果和压缩速度,着重对比了不同的小波基性质对图像压缩带来的效果,给出了小波基选择的原则,并通过对各种小波性质的总结,选择双正交小波基（D5/3）应用于遥感图像的压缩%In the field of remote sensing image compression,wavelet analysis is better solution of remote sensing image compression and transmission for a new compression method and compression idea.The choice of wavelet to image compression directly determines the effect of compression speed and compression.This paper compares the different nature of wavelet image compression effect caused by wavelet basis,and presented the principle of choice.By the summary nature of the various wavelet,biorthogonal wavelet selection（D5 / 3） is applied to remote sensing image compression.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2011(036)005【总页数】4页(P65-67,71)【关键词】小波变换;遥感图像;图像压缩【作者】郭广杰;张静;郭海生【作者单位】河南省舞钢市建设局,河南舞钢462500;信息工程大学测绘学院,河南郑州450052;河南省灵宝市国土资源局,河南灵宝472501【正文语种】中文【中图分类】TP7510 引言遥感数据的大信息量、大容量和越来越高的分辨率对图像的存储和传输提出了更高的要求，因此有效的图像压缩就显得特别重要。
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基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩
王惠溧
中南大学信息物理工程学院 湖南长沙 ４１００００
［摘要］提出了一种基于混合编码的四叉树图像压缩方案，对提升小波变换后的最低频部分采用四叉树无损压缩方法，其他部分采用四叉树有损压缩方法。
试验结果表明，该方法在缩短了图像压缩时间的同时，明显减少了分形压缩恢复图像的方块效应。
［关键词］图像压缩；四叉树算法；有损压缩；无损压缩
＠＠［１］章毓晋．周像工程：上册［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２０００．
＠＠［２］徐佩霞，孙功亮小波分析与应用实例［Ｍ］．合肥：中国科学技术大学出版社，
１９９８．＠＠［３］冯岩．一种基于小波变换的有序四叉树编码算法［Ｊ］．信阳师范学院院报：自然
科学版，２００６．＠＠［４］颜彬，陈传波．基于四叉树的二值图像时域分层压缩算法［Ｊ］．计算机工程与应
用，２００２．＠＠［５］斯斌和，李小文．一种基于小波变换的混合编码方法研究［Ｊ］．广东通信技术，
２００５．浅析电子天平的正确使用与维护
乔岩台前县质量技术监督检验测试中心 河南台前 ４５７６００
［摘要］随着现代科技的飞速发展，作为质量计量的重要工具——电子天平，由于其具有操作简便、称量速度快、精确度高等优点已广适应用于各个领域，如何正确的使用与维护电子天平也成为人们关注的焦点。
本文简要的介绍了电子天平的正确使用方法并介绍了如何维护和保养。
［关键词］天子天平；正确使用；维护
基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩
作者：王惠溧
作者单位：中南大学信息物理工程学院 湖南长沙 410000
刊名：
科技信息
英文刊名：Science & Technology Information
年，卷(期)：2012(23)
本文链接：/Periodical_kjxx201223044.aspx。