基于零块编码的小波图像多表达容错压缩方法
基于分块处理的图像压缩技术研究
基于分块处理的图像压缩技术研究随着科技的发展和社会的进步，数字信息已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
我们的手机、电脑、平板等设备在日常使用中都离不开数字图像。
而数字图像又必然会产生巨大的数据量，因此，数字图像压缩技术应运而生。
本文将探讨基于分块处理的图像压缩技术，并重点关注其在实际应用中的表现。
一、图像压缩技术的基本概念图像压缩技术可以分为有损和无损两种。
无损压缩技术对原始数据的精度没有任何损失，但是压缩率相对较低。
有损压缩技术可以显著地降低数据量，但压缩过程中会对图像质量造成一定程度的影响，牺牲图像质量以换取更高的压缩比。
二、基于分块处理的图像压缩技术分块处理是一种划分图像数据的方法，它将大的图像数据分割成若干个小的数据块进行处理。
基于分块处理的图像压缩技术利用了图像数据的冗余性，在压缩过程中只对每个小块进行处理，从而达到了更高的压缩比。
分块处理的主要步骤包括：1）图像分块；2）对每个块进行离散余弦变换（DCT）处理；3）量化；4）编码。
（1）图像分块图像分块是将原图像数据划分为若干个大小相等、无重叠的小块，并将每个小块作为单独的压缩单元进行处理。
常见的块大小为8*8、16*16和32*32个像素。
（2）离散余弦变换（DCT）DCT是一种将空间域上的数据变换到频率空间中的处理方法，在图像压缩中常用。
它将每个小块中的8*8个像素点的数值转换成相应的频率系数，因此，只需要保存这些系数就可以还原出原图像。
（3）量化量化是指对DCT系数进行截断，从而减小数据量。
在此过程中需要选定一个量化矩阵，将每个DCT系数按照矩阵中的数值进行四舍五入取整。
由于图像的高频系数往往对图像质量的影响更大，所以量化矩阵中高频系数的数值会比低频系数的数值更大，以便更好地抑制高频噪声。
（4）编码编码是将量化后的DCT系数转换成比特流，从而实现数据的压缩。
常见的编码方法包括霍夫曼编码、游长编码和差分编码等。
三、基于分块处理的图像压缩技术的实际应用基于分块处理的图像压缩技术已经被广泛应用于数字影像、视频流、存储设备和网络数据传输等领域。
小波变换在图像处理中的应用毕业论文
结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名：
日期：
华侨大学厦门工学院毕业设计（论文）
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法，具有多分辨率和时频局部化的特性，
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定
小波域图象超分辨率重构算法
THANKS
感谢观看
02
通过融合不同尺度下的细节信息，实现图像的超分 辨率重构。
03
通过对图像的边缘、纹理等特征进行增强，提高图 像的视觉效果。
小波域图象超分辨率重构算法的实现过程
对低分辨率图像进行 小波变换，得到不同 尺度下的细节系数。
对融合后的细节系数 进行逆小波变换，得 到高分辨率图像。
根据需要，选择合适 的细节系数进行融合。
通过小波变换对低分辨率图像进行多尺度 分析，获取图像在不同尺度下的细节信息 ，再利用这些信息重构出高分辨率图像。
03
图像超分辨率技术
图像超分辨率技术的概述
图像超分辨率技术是一种通过软件算法提高图像分辨率的方法，使得低分 辨率图像能够被放大并呈现出高分辨率的效果。
该技术主要通过插值、优化、学习等方法，对图像的细节和纹理进行恢复 和增强，以实现超分辨率重构。
小波域图象超分辨率重构 算法
• 引言 • 小波变换基础 • 图像超分辨率技术 • 小波域图象超分辨率重构算法原理 • 小波域图象超分辨率重构算法实验与
分析
• 小波域图象超分辨率重构算法的应用 案例
• 总结与展望
01
引言
背景介绍
图像超分辨率重构是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过算法提高图像的分 辨率和质量。
未来研究方向与展望
进一步优化算法性能，提高超分辨率图 像的质量和稳定性，以满足更高标准的 图像处理需求。
探索与其他图像处理技术的结合，如深度学 习、人工智能等，以实现更高效、更智能的 图像超分辨率重构。
拓展小波域图象超分辨率重构算法 在其他领域的应用，如医学影像、 遥感图像等，以提高相关领域的技 术水平和应用效果。
小波变换在图像处理中的应用
基于离散小波变换的图像压缩算法设计
基于离散小波变换的图像压缩算法设计一、引言随着数字媒体技术的发展，图像处理和压缩在多媒体应用中担任着越来越重要的角色。
图像压缩是指在保证图像质量的前提下，将图像数据压缩到较小的存储空间中。
离散小波变换是目前常用的图像压缩算法之一，本文将介绍基于离散小波变换的图像压缩算法的设计过程和原理。
二、图像压缩原理及方法图像压缩有两种类型：无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指压缩后的图像质量与原图像完全一致，而有损压缩是指在压缩过程中会牺牲一定的图像质量。
通常情况下，在图像压缩中采用有损压缩算法。
有损压缩方法有很多种，其中常见的有傅里叶变换压缩、小波变换压缩和向量量化压缩等。
离散小波变换是一种经典的图像压缩算法，其主要原理是将原始图像分解成多个频带，并舍弃高频带的信息，从而达到压缩图像的目的。
三、离散小波变换离散小波变换是一种基于小波分析的信号处理方法，其目的是将原始信号分解成不同尺度的变换系数。
在图像压缩中，我们通常使用二维离散小波变换（DWT）。
DWT是一个可逆的信号变换方法，它将二维离散信号分解成多个频带。
具体来说，DWT将图像沿X轴和Y轴进行两次一维小波变换，从而得到四个频带：低频、水平高频、垂直高频和对角线高频。
这些频带的能够准确表示图像中的各种细节和特征。
压缩时我们通常丢弃高频成分，这也是离散小波变换与其他压缩算法的不同之处。
四、基于离散小波变换的图像压缩算法设计基于DWT的图像压缩算法包括两个步骤：分解和压缩。
在分解过程中，将原始图像分解成多个频带，而在压缩过程中，通常采用规则量化方法来压缩这些频带。
1. 分解a. 对原始图像进行二维离散小波变换，得到低频和三个高频频带。
b. 将低频频带进一步分解，得到更细节的低频频带和更高的高频频带。
此过程不断迭代，直到达到所需的分解层数。
2. 压缩a. 将每个频带采用熵编码方法进行编码，以减少存储空间。
b. 采用规则量化方法对每个分解出来的频带进行量化，以达到压缩目的。
小波变换在压缩感知图像重构中的应用
小波变换在压缩感知图像重构中的应用小波变换是一种数学工具，可以将信号或图像分解成不同频率的子信号或子图像。
它在信号处理和图像处理领域有着广泛的应用。
而压缩感知图像重构是一种利用稀疏表示和压缩感知理论来恢复图像的方法。
本文将探讨小波变换在压缩感知图像重构中的应用。
首先，我们来了解一下压缩感知的基本原理。
在传统的图像压缩算法中，通常采用离散余弦变换（DCT）或离散小波变换（DWT）来提取图像的频域信息，然后利用量化和编码技术来减少数据量。
而压缩感知则是一种新的思路，它认为信号或图像在稀疏表示域中可以以较少的信息进行恢复。
因此，压缩感知图像重构的关键在于如何找到图像的稀疏表示。
小波变换在压缩感知图像重构中的应用主要体现在两个方面：信号或图像的稀疏表示和重构算法。
首先，小波变换可以将信号或图像分解成不同频率的子信号或子图像，这种分解可以提供信号或图像的多尺度表示。
在压缩感知中，我们可以通过小波变换将信号或图像转换到小波域，然后利用小波系数的稀疏性来进行压缩表示。
因为自然图像通常具有较强的局部相关性，所以在小波域中，图像的高频小波系数通常是稀疏的。
通过对小波系数进行适当的阈值处理，我们可以得到信号或图像的稀疏表示。
其次，小波变换还可以用于压缩感知图像重构的算法设计。
在传统的压缩感知算法中，通常采用迭代方法来恢复信号或图像。
而小波变换可以提供一种更好的初始估计，从而加速迭代过程。
具体来说，我们可以通过小波变换将信号或图像转换到小波域，然后将小波系数的绝对值作为初始估计。
在迭代过程中，我们可以根据测量数据和稀疏表示模型来更新估计值，直到达到一定的迭代次数或满足一定的收敛条件为止。
通过这种方式，我们可以在较少的迭代次数下恢复出较好的图像质量。
除了上述的应用，小波变换还可以用于压缩感知图像重构的其他方面。
例如，我们可以利用小波变换的多尺度表示性质来设计更加鲁棒的重构算法，以应对图像中的噪声和失真。
此外，小波变换还可以与其他信号处理技术相结合，如稀疏表示、低秩矩阵恢复等，来进一步提高压缩感知图像重构的性能。
基于小波分析的BP网络含噪图像压缩算法的探讨
好 的 容错性 和 自适 应 性 ，成 为新 一代 图像 压 缩 方法 。 Ｐ 经 网络是 用 于图像 压 缩 的一 种 Ｂ 神 常见 的 网络模 型 ，在 图像 压缩 过 程 中不必 借 助于 某种 预先 确 定 的编码 算 法 ，能够 根据 图 像 本 身 的信 息特 点 ， 自主 地 完成 图像 的压缩 编码 ， 有更 高 的压缩 比和重构 图像 质量 。 具 在 实际 的 图像 编码 过程 中 ，原 始 图像 经常 受 到 噪声 的污 染 。 由于噪声 的存在 ， 了 图像 的 降低 信 噪 比， 图像 质量 明显 下 降。 文提 出一 种基 本 于小 波变 换 的 Ｂ Ｐ神经 网络图像 压缩 方法 ， 在 不影 响 图像 压缩 比的情 况下 去 噪 ，从 而 提高
进行 去 噪 。 中 ， 表示第 Ｊ 子带 上小 波 系 其 层 数 的个数 。 为方 便 和上 面 的实 验结 果 比较 ，同样 以 ２６× ５ ５ ２ ６的含 ０均值 高 斯 白噪 声 的 Ｌｎ 图 ｅａ Ｉ嘬 高 ｔ ５ ２ Ｂ ２ ５ ｊ ｌ 口 像 为例 ，选 择 隐层 节点 数 为 ｌ ６的 ４倍 压缩 。 Ｓ￣ Ｉ Ｉｐ ． ｔ 船 ｝ ７ ０８ Ｎ ｛ ９９ ０６ １７ ６ 驿韩 ４ ５ ９８ ７ ５ Ｉ∞ ｌ ２２ 图 ４为噪 声 图像 在 小 波 域进 行 Ｂ Ｐ网络 压 缩 表 １ 准Ｂ 标 Ｐ图像 压 缩的 结果 ５ 从 表 １ 以看 出 ， 图像 被 噪声 污染 后 ， 的结果 。噪 声 的方差 为 ２ 。表 ２为含 噪声 的 可 当 ｅａ 压 缩性 能 明显 降低 。噪声 方差 越 大 ，Ｐ压缩 Ｌ ｎ 图像 在小 波域进 行压 缩 的结 果 。 Ｂ 的重 构 图像 的信 噪 比就越低 。 这是 因为 ， 噪声 方差 越大 ， 图像受 污 染 的程度 就 越严 重 ， 么 那 Ｂ Ｐ网络 的教 师信 号偏 离 原始 图像 的就越 多 ， 罔像 质量 。 造 成重 构 图像 的峰 值信 噪 比降 低 。要提 高 含 ２ Ｂ 神 经 网络 图像 压缩 方法 Ｐ 噪图像 的压 缩 性能 ，就 要先 对 含 噪图像 进 行 用Ｂ Ｐ网络 实现 图像 压缩 时 ， 只需要 一个 去噪处 理 。 由于小 波技术 优 良的时频局 部 性 ， 隐层 ， 原始 图像 作 为输 人 ， 防止 网络 规模 小 波变换 在 图像 去 噪 、 把 为 分割 、 缩等 处 理 中得 压 图 ４小 波 域 压 缩 重 构 图像 过大 ， 常先 进行 分 块处 理 。对 于一 幅 ２ ６× 到广泛 的应 用 ，因此用 小 波对 图像 进 行去 噪 通 ５ ｌ 噤芦寿蕾 惫 囔声 １ ５ ２ ｏ ２ ５ 如 ｌ ２６大小 的 图像 ， 其 分成 １２ 个 ８ 的小 处 理 。 ５ 将 ０４ ×８ 竺 ：！： ： ： ： ： ： ：ｌ ： ！ 块， 如下 式 ， 中Ｉ为象素 块 ｆ的列 向量形 式 。 其 ｊ ｌ ｉ 】 ３ 于 小波域 的 Ｂ 基 Ｐ网络含 噪 图像压 缩 表 ２小 波 域 压 缩 的 结 果 小波域 Ｂ Ｐ神 经 网络 图 像压 缩 的基 本 思 Ⅲ 【 ２ 卜 从 上 面 的结果 可 以看 到 ，在小 波 域先 对
基于神经网络的小波变换矢量量化图像压缩
ｄ（， ） ”ｍ ＝专∑ 一 ｚ ｋ Ｈ ， ，ｇ （ ） ｈ
一
．
“ ＝２
ｄ（， ＝告∑ 一 ＾２ｔ ， ； ） ， ， －ｇ （ ） ￣
ｄ （ ， ：百 ∑ 一 ｆ 毋 ， ； ） １ － ， （ ）
，
∈ｚ
收稿 日期 ＇０ １１ —７ ， ０ —０１ ２ 基金项 目： 教育部高等学枝 博士学科点专项科研 基金 资助项 目（ Ｆ Ｐ ８ ６９ ４ Ｒ Ｄ ９ ０ ９０ ） 作者简介 ： 赵健 （９３ ）男 ， １７ 一 ， 上海市人 ， 西北工业大学博士研究生
摘 要： 根据神经网络的特性 ， 出了一种基 于小波变换的矢量量化 图像数据压缩方 提 法． 基本 思路是利 用小波 变换 实现 图像 的 多分 辨 率分 解 ， 矢量 量化 （ 用 ＶＱ） 对分 解后 的图像进行编码 ， 利用神 经网络做矢量量化编码器， 从而实现通过神经网络的鲁棒性 采加强对某些非典型矢量的容错能力． 结果表明， 该方法提 高了整个 系统的性能 ， 最
Ｗ ． ０ Ｎ０ ｉ ３ （０２ ０．０８０ １０ －８ ７２０ ｝１０４ ￣４
基 于神 经 网 络 的小 波 变 换 矢 量 量 化 图像 压 缩
赵 健 谢 红梅 俞 卞章 贾建平 ， ， ，
（ １西北工业大学电子工程 系， 西 西安 ７０ ７ ； 陕 １ ０２ ２中国建设银行神府煤铁支行 ． 陕西 神术 ７ ９０ ） １ ３ ０
１ 图像 的多分辨率小波分解 与重构
图像 的多 分辨率 分析采 用不 同分辨率处 理 图像 中不 同信 息 的方 法 ， 它将 图像 在 各 种分 辨 率下 的细 节提取 出来 ， 到一个拥 有不 同分辨率 的 图像 细节序列 ， 进行 分析处 理 ． Ｄ Ｔ变 得 再 与 Ｃ 换 不适合 于带 宽较宽 （ 拥有 较多边 缘轮廓信 息 ） 图像信 号不 同 ， 的 小波 变换 是一 种 不 受带 宽 约 束 的图像处 理方法 ， 即小波变换多 分辨率 的变 换特性提供 了利 用人眼视 觉特性 的良好机制 ， 从
图像压缩的几种常见算法介绍
图像压缩的几种常见算法介绍1哈夫曼编码2预测编码3 LZW编码4算术编码5 变换编码1哈夫曼编码哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(Variable-Length Coding, VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫作Huffman编码。
以哈夫曼树即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。
在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。
这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。
这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。
这种方法是由David. A. Huffman发展起来的。
例如，在英文中，字母e的出现概率很高，而z的出现概率最低。
当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用1比特(bit)来表示，而z则可能花去25比特（不是26）。
用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8位。
二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。
倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。
哈夫曼压缩是无损的压缩算法，一般用来压缩文本和程序文件。
哈夫曼压缩属于可变代码长度算法族。
意思是个体符号（例如，文本文件中的字符）用一个特定长度的位序列替代。
因此，在文件中出现频率高的符号，使用短的位序列，而那些很少出现的符号，则用较长的位序列。
图1 霍夫曼信源化简图2 霍夫曼编码分配过程2预测编码预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或多个信号预测下一个信号，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编码。
基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展
基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展摘要:本中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,特别就目前小波图像编码与其它新兴图像编码方法相结合研究热的点作了初步探讨,最后展望小波图像压缩编码的发展前景。
关键词:小波变换图像压缩小波基小波变换是20世纪80年代后期发展起来的一种新的信息处理方法,解决了很多傅里叶变换不能解决的问题。
小波变换由于在时域和频域同时具有局域化特性,弥补了DCT变换的不足,可以把图像信息定位到任何精度级上,以实现根据图像信息重要性进行优先编码、传输,并且其多分辨率特性便于与人眼视觉特性相结合,小波变换图像编码压缩成为当前研究热点。
小波变换与其它编码方法相结合成为图像压缩算法的发展趋势。
1 小波变换压缩编码的理论小波变换的基本思想是用一组小波或基函数表示一个函数或信号。
若,将任意的连续函数在小波基下进行展开,称这种展开为函数的连续小波变换(Continue WaveletTransform,简记为CWT),其表达式为:(3)在对图像进行分析、处理的应用中,我们主要采用离散小波变换(DWT),一般选取,此时称DWT为多分辨率分析。
S．Mallat首先将多分辨率分析用于图像数据的压缩,并给出了信号分解与合成的塔式快速小波变换算法,该算法的出现使小波分析方法在信号处理领域真正得以实用化。
2 小波变换图像压缩编码基本原理1989年,Mallat提出了小波变换多分辨率分析的概念,并给出了用于信号分析和重构的Mallat塔式算法[1]。
所谓Mallat塔式算法,就是将一幅图像经过小波变换分解为一系列不同尺度、方向、空间域上局部变化的子带图像。
一幅图像经过一次小波变换后产生4个子带图像:LL代表原图像近似分量,反映原图像的基本特性;HL、LH和HH分别表示水平、垂直和对角线的高频分量,反映图像信号水平方向、垂直方向与对角线方向的边缘、纹理和轮廓等。
其中,LL子带集中了图像的绝大部分信息,以后的小波变换都是在上一级变换产生的低频子带(LL)的基础上再进行小波变换。
小波变换在图像重建中的应用及算法改进
小波变换在图像重建中的应用及算法改进引言：图像重建是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
在图像重建中，小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于图像的压缩、降噪和增强等方面。
本文将探讨小波变换在图像重建中的应用，并介绍一些改进的算法。
一、小波变换在图像重建中的应用1. 图像压缩小波变换可以将图像转换为频域表示，通过对高频系数进行压缩，实现图像的压缩。
相比于传统的离散余弦变换（DCT）方法，小波变换能够更好地保留图像的细节信息，压缩后的图像质量更高。
2. 图像降噪小波变换在图像降噪中具有很好的效果。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度的频带，然后对高频带进行阈值处理，去除噪声信号。
与传统的空域滤波方法相比，小波变换能够更准确地定位和消除噪声。
3. 图像增强小波变换还可以用于图像的增强。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频带的细节信息和低频信息。
然后可以对细节信息进行增强处理，如锐化或增加对比度，再将增强后的细节信息与低频信息进行合成，得到增强后的图像。
二、小波变换算法的改进1. 基于小波变换的图像重建算法传统的小波变换算法在图像重建中存在一些问题，如边缘模糊、失真等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的算法。
例如，基于小波变换的多尺度边缘增强算法可以有效地提高图像的边缘锐度，使得重建后的图像更加清晰。
2. 基于小波变换的自适应阈值处理算法在图像降噪中，阈值处理是一个关键的步骤。
传统的阈值处理方法通常使用固定的阈值，无法适应不同图像的特点。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些基于小波变换的自适应阈值处理算法。
这些算法能够根据图像的特点自动选择合适的阈值，提高降噪效果。
3. 基于小波变换的多尺度图像增强算法传统的小波变换在图像增强中存在一些问题，如细节模糊、失真等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些基于小波变换的多尺度图像增强算法。
这些算法能够根据图像的特点，对不同尺度的频带进行不同的增强处理，从而提高图像的质量。
图像压缩技术分析
图像压缩技术分析图像压缩技术分析一、引言随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,也给现有的有限带宽以严峻的考验,特别是具有庞大数据量的数字图像通信,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。
图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。
利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。
图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天已经有50多年的历史了。
在此期间出现了很多种图像压缩编码方法,特别是到了80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,图像压缩技术得到了前所未有的发展,其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。
本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述,讨论了它们的优缺点以及发展前景。
二、JPEG压缩负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。
1.JPEG压缩原理及特点JPEG算法中首先对图像进行分块处理,一般分成互不重叠的大小的块,再对每一块进行二维离散余弦变换(DCT)。
变换后的系数基本不相关,且系数矩阵的能量集中在低频区,根据量化表进行量化,量化的结果保留了低频部分的系数,去掉了高频部分的系数。
量化后的系数按zigzag 扫描重新组织,然后进行哈夫曼编码。
JPEG的特点如下:优点:(1)形成了国际标准;(2)具有中端和高端比特率上的良好图像质量。
缺点:(1)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50。
基于小波变换的图像压缩技术
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术本栏目责任编辑：唐一东人工智能及识别技术第6卷第3期(2010年1月)基于小波变换的图像压缩技术闫凡勇，张颖，张有志，白红成（上海海事大学信息工程学院，上海200135）摘要：小波分析在图像处理中有很重要的应用，包括图像压缩，图像去噪等。
二维小波分析用于图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。
该论文主要分析了EZW 算法思想,并通过Matlab 仿真说明小波变换理论在图像处理中所发挥的重要作用。
关键词：小波变换；图像压缩；EZW中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)03-698-03Research of Image Compression Based on Wavelet TransformYAN Fan-yong,ZHANG Ying,ZHANG You-zhi,BAI Hong-cheng(Shool of Information and Engineering Shanghai Maritime University,Shanghai 200135,China)Abstract:The wavelet analysis has some important applications in image processing,including image compression,image de-noising and so on.Wavelet analysis for two-dimensional image compression is a key aspect in the field of its applications.The paper mainly analyzes the theory of EZW algorithm,and illustrates the better results of the applications on using wavelet theory in image processing based on Matlab simulations.Key words:wavelet transformation;image compression;EZW随着科技的飞速发展，图像编解码技术也正朝着高编码效率和低复杂度的方向不断改善和优化。
06小波变换压缩算法
S.Mallat于1988年在构造正交小波基时提出了多分辨率分析 (multiresolution analysis)的概念, 从空间上形象地说明了小波的 多分辨率的特性,提出了正交小波的构造方法和快速算法，叫做 Mallat算法。
38
小波变换实例
一维哈尔小波变换
哈尔函数定义
(x)
1 0
0 x 1 其他
小波变换实例
一维哈尔小波变换
哈尔函数定义
1 0 x 1
(x) 0 其他
基函数
一组线性无关的函数，以用来构造任意给定的 信号
小波变换实例
一维哈尔小波变换
哈尔基函数
最简单的基函数
ij (x) (2 j x i)
DCT 压缩的优点
简单、 便于硬件实现
3
小波变换用于图像压缩的理由
DCT 压缩的缺点
图像是分块处理， 沿块的边界方向相关性被破坏，出现 “blocking
artifacts”
4
傅里叶变换
信号表示
多种方式信号的描述:
例如一个函数表达式，这就是信号的时域表示，
傅里叶变换
1822年,傅里叶提出频率的概念: 通过傅里叶正变换将信号在频 域分解，获得信号的频谱，再通过反变换重建原始信号。
Gabor变换： 时窗函数＝Gauss函数时 时窗函数的Fourier变换仍然是Gauss函数，保证了窗口傅立
叶变换在频域内也有局域化的功能。
窗口傅里叶变换
一种基于行程编码和小波变换的图像压缩编码算法
个特定索引的符号位 和这个索 引的显著位一起编码 。有效
位被编码为 ４类 符号 ，Ｏ ： Ｐ Ｓ 显著 性正 （ 大系数 ） Ｎ Ｇ： 正 ， Ｅ 显著 性负 （ 负大 系数 ） Ｚ Ｒ： ，Ｔ 零树 根 ， 明特定 系数 的 当前 有效 位 表 为 Ｏ 它的每个后代也为 Ｏ Ｉ ： ， ，ｚ 孤立 零 ， 明该 位为 ０， 至少 表 但 有一个后代 的相应位为 １ 。对最高 分辨 率的子带 的位用记 号 ｚ表示 。算法具有渐进性 的特点 ， 当一副 图像压缩 时 ， 来越 越 多 的比特位添加到 数据流 中 。解码 时 ， 图像 便包 含有更 多 的
据小波系数相 同方 向上不 同分辨率 的系 数具 有很强的相关性
而利用较粗 尺度上 的系 数 （ 亲 ） 预测 较 细尺度 上 的系数 父 来 （ 代） 父亲和后 代形成一棵 四叉树 （ 后 ， 如图 １ 。其对 图像 的 ） 压缩 主要取决 于产生更多 的零树 （ 零树 根代表 其所 有的后 用 代） 。算 法的 时间 开 销也 主 要在 对 零 树 根及 孤立 零 的判 断 上 。图像经过 ｄ级小 波变换 后得 到 ３ ｄ＋１个子 带 的变换 系 数。 ： 设
名的改进 的分级树 中的集合分裂算法 （ ＰＨ ） Ｓ Ｉ Ｔ 。人们 对 Ｅ ｗ ｚ 算法进行 了大 量的研究 ， 针对其 不 足提 出了其 他各 种改进 算 法， 其基本 思想都是如何 对小 波系数 进行合理 组织 以生成 零 树 ， 利用人类视角系统 （ Ｓ 来 有效地 降低码 率及增 强 如何 ＨＶ ） 图像解码后恢 复图像 的视 角效果 、 量和提 高重构 图像 的峰 质
０ 引 言
数字技术就是用数 字编码来描述和表达 图像 等多媒 体信 息 ， 这些信息数 字化后 往往是海量 的数据 量 ， 而 这些海量 的数 据须进行处理后再存 贮 ， 传输 ， 而处 理 的核心是 数据 的压缩 。 国际标准化组织针对 图像压缩先后制定 出了静态 图像 压缩标
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 。
图像编码中的多尺度处理方法研究(二)
图像编码中的多尺度处理方法研究引言：随着数字技术和图像处理技术的快速发展，图像编码技术在如今的数字媒体领域扮演着至关重要的角色。
图像编码是将图像数据转换为更高效的表示形式的过程，从而减少存储和传输所需的数据量。
多尺度处理方法是图像编码中一种常见且重要的技术，在本文中将探讨该方法的研究进展。
一、多尺度分析与图像编码多尺度处理方法是指将图像分解成不同尺度的子图像，以便于对图像进行分析和编码。
通常采用的多尺度分析方法包括小波变换、金字塔变换等。
这些方法能够将图像的不同频率分量表示在不同的尺度上，从而提取出图像的局部特征。
二、小波变换在图像编码中的应用小波变换是一种分析信号的数学工具，它能够将信号划分成不同频率的分量，并且在多尺度上对这些分量进行分析。
在图像编码中，小波变换常常用来处理图像的高频细节信息，从而提高图像的压缩效率。
通过对小波系数进行量化和编码，可以实现对图像的高效压缩和重建。
三、金字塔变换在图像编码中的应用金字塔变换是一种基于空间分解的多尺度处理方法，它将图像分解为不同分辨率的子图像，并且通过逐级降采样得到不同尺度的图像。
金字塔变换在图像编码中的主要应用是实现图像的分层压缩。
通过逐级降低图像的分辨率，可以减少图像的冗余信息，从而实现对图像的高效编码。
四、多尺度处理方法的局限性与改进尽管多尺度处理方法在图像编码中有很多优势，但也存在一些局限性。
例如，小波变换和金字塔变换都无法处理图像的旋转和尺度变化。
为了克服这些问题，研究者们提出了一些改进的方法，如基于局部特征的多尺度编码和基于自适应调整的多尺度编码等。
这些方法能够更好地处理图像的不同尺度和旋转变换，从而提高了图像编码的性能。
结论：多尺度处理方法在图像编码中发挥着重要作用，能够有效地提取并表示图像的局部特征。
小波变换和金字塔变换作为常用的多尺度分析方法，已经被广泛应用于图像编码领域。
然而，多尺度处理方法仍然存在一些局限性，需要不断改进和完善。
浅谈数字图像压缩中的小波变换
齐 靖 伟
科
浅谈数字图像压缩 中的小波变换
（ 吉林 省 吉 林人 民 广播 电 台播 出部 。 吉林 吉林 １２ ０ ） ３ ０ ０
摘 要 ： 字图像压缩技 术对于数 字图像信息在网络上 实现快速传和 实时处理 具有 重要的意义。现从几个方面介绍 了数字图像压缩 中的小 数
波 变换 及其 应 用 。
关 键 词 ：Ｐ Ｇ 、 变换 ； 码 ＪＥ 渡 编
行高效编码。 幅图像 ， 不仅可以达到很高的压缩比， 而且不会出 目前三个最高等级的小波图像编码分别是嵌 现 Ｊ Ｅ Ｐ Ｇ重建图像 中的“ 方块 ” 效应 ， 但编码器复 入式小波零树图像编码（ｚ ， Ｅ ｗ）分层树 中分配样 杂， 有潜像问题。 本图像编码 （Ｐｒ ）和可扩展图像压缩编码（ — ＳＩＴ ｉ Ｅ 小波平移 的特性使他适 合分析局部信号特 Ｂ ０ ） Ｃ Ｔ。 征， 如果某—信号中存在—个非常小的间断点， 其 （ ）Ｚ 编码器。１９ 年 ，ｈ ｐｒ 引入了小 傅立叶变换的频谱中几乎没有任何异常，但其小 １Ｅ ｗ ９３ Ｓａｉ ｏ 波“ 零树” 的概念 ， 通过定义 Ｐ ＳＮ Ｇ Ｉ Ｚ Ｒ 波变换的小波系数则能清楚地表明断点的位置和 Ｏ 、Ｅ 、 Ｚ和 Ｔ 四 种符号进行空间小波树递归编码 ， 有效地剔除 断点的宽度， 小波变换在探测信号变化趋势、 不连 了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数 的 续点、 高阶导数不连续点等方面有明显的优势。 小 有较好的质量。 利用图像压缩， 可以减轻图像存储 编码效率。 波变换将信号拆解成各种拉伸的、 平移的小波 ， 小 和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和 模式 ， 算法复杂度低。Ｅ Ｗ 算法打破了信息处理 波是不规则的、 Ｚ 变化剧烈的， 因此对局部边缘检测 实时处 理 。 领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通 特别有效。 １小波变换概 含 性质 汲 过高复杂度的算法才能获得， 因此 Ｅ Ｗ编码器在 Ｚ 小波变换具有的多尺度特性，图像的每个尺 小波是一种函 ， 数 具有有限的持续时间， 突变 数据压缩史上具有里程碑意义。（ ）Ｐｒｒ编码 度的小波变换都提供了一定的边缘信息。当尺度 ２ｓ ］ｒ 的频率和振幅； 波形可以是不规则的， 也可以是不 器。 ａ 和 Ｐ ａ ｍ ｎ 由Ｓ ｉ ｄ ｅｒ ａ 提出的分层小波树集合分 小时 ， ］ 图像的边缘细节信 息 较为丰富， 边缘定位精 对称的 ； 在整个时间范围里的幅度平均值为零； 小 割算法（ＰＨ ）Ⅱ Ｓ Ｉ Ｔ 贝利用空间树分层分割方法 ， 有效 度较高； 大尺度时， 图像的边缘稳定， 抗噪声性好 。 波也是比较正弦波。 地减小了比 特面上编码符号集的规模。 Ｅ Ｗ相 将各尺度的边缘图像的结果综合起来 ， 同 Ｚ 发挥大小 １ 小波变换的定义。 ． １ 比， Ｉ Ｔ Ｓ Ｈ 算法构造了两种不同类型的空间零树， 尺度的优势 ， Ｐ 更好地利用了 小波 系数的幅值衰减规律。 Ｅ Ｗ 同 Ｚ ４小波变换的优点 Ｗａ ： ，胁 ｌ． ｒ （ ｏ ，） （ ） （ 砷 ， ＝ｒ （ ａ ， ÷ ｔ 编码器—样，ＰＨ 编码器的算法复杂度低 ， Ｓ］Ｔ 产生 由于小波及小波包技术可以将信号或图像分 １ ． ２小波变换的性质。 的也是嵌 人式比特流， 但编码器的性能较 Ｅ Ｗ有 层次按小波基展开 ，所以可以根据图像信号的性 Ｚ （） １线性 ｆｔ：ｃｆ（ ＋Ｂ ｚ ） （ ￣ ｔ） ｆ （ ） ｔ ｔ 很大的提高。 ３ Ｂ Ｏ 编码器。 （） Ｃ Ｔ Ｅ 优化截断点的嵌 质以及事先给定的图像处理要求确定到底要展开 － 口６＝ ，） 昕 ， ● ６ ＋ ） ＾ 块编码方法（ Ｂ ０ ） Ｅ ｃ Ｔ 首先将小波分解的每个子 到哪一级为止， 从而不仅能有效地控制计算量 ， 满 小波变换是线性变换。 带分成—个个相对独立的码块，然后使用优化的 足实时处理的需要，而且可以方便地实现通常由 （＞ ２平移和伸缩的共变性 分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码 子频带 、 层次编码技术实现的累进传输编码 （ 即采 流， 结果图像的压缩码流不仅具有 Ｓ Ｒ可扩展而 取逐步浮现的方式传送多媒体图像） 这样—种工 Ｎ 。 ｆ ａ） ＿ （ｔ ｑ 。铮 昕（，ａ ） ．ａ ｏ ｏ，ｂ ａ ｏ 且具有分辨率可扩展， 还可以支持图像 的随机存 医学图片远程诊断时 储 。比较而言 ，Ｂ Ｏ 算法的复杂度较 Ｅ Ｗ 和 是 非常必 要 的。 ＥＣＴ Ｚ （ ３ 算 Ｓ ＩＴ有所提高， ＰＨ 其压缩性能比Ｓ Ｉ Ｔ略有提高。 ＰＨ 另外 ， 利用小波变换具有放大、 缩小和平移的 小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的 数学显微镜的功能 ，可以方便地产生各种分辨率 （） ４局部正则性 （ ６ ．） ・｛ ・ ａ 图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集 中在 的图 ， 像 从而适应于不同分辨率的图像 Ｆ Ｏ设备和 ２小波变换图像压缩 对小波系数的编码问题上。 在以 后的工作中， 应充 不同 传输速率的通信系统。 ２ 小波变换图像压缩原理。 ． １ 小波变换用于图 分考虑人眼视觉特性 ， 进—步提高压缩 比， 改善图 相 比之下 ， 利用 Ｋ Ｌ变换进行压缩编码 ， 只能 像编码的基本思想就是把图像根据 Ｍ ｌ ｔ ａ ａ塔式快 像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相 对整幅图 ｌ 像进行；而利用小波变换则能够比较精 速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程 结合。 例如与分形图像压缩相结合是当前的—个 确地进行图像拼接 ，因 此对较大的图像可以进行 为： 首先对图像进行多缈 Ｊ 汾 解 ， 然后对每层的 研究 热点 。 分块处理 ， 然后再进行拼接。显然， 这种处理方式 ３小 波 变换的 特点 小波系数进行最化 ， 再对量化后的系数进行编码。 为图像的并行处理提供了理论依据。 小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一 ，已经 小 波变换 （ ， ｖｌｔＴａ ｓ ｒ） ＷＴ Ｗａｅ ｒｎｆ ｍ 是一门 日 ｅ ｏ 由于小波变换分析具有以上许多优点 ，所以 形成了基于小波变换的国际压缩标准 ， ＭＰ Ｇ － 益繁荣的学科领域。小波变换最显著的特点是它 在最近颁布的运动图像压缩标准 Ｍ Ｅ 中的视 如 Ｅ－ Ｐ Ｇ４ ４ 标准，Ｐ Ｇ Ｏ ｏ标准。 Ｊ Ｅ ２０ 同时具有时域局部化和频域局部化的性质。 这 ２２ ．小波变换图像压缩的图像编码 。 小波变换 厉＿Ⅱ 贝 上讲 ，ｏ ｒ ｒ Ｆ ｕ ｅ 变换能够实现的功能都可 种模式基于零高度树小波算法 ， ｉ 在非常宽的比特 的图像编码技术突破了局域去相关冗余的局 限 以由小波变换来实现， 而且 Ｆｕ ｅ 变换不具备的 率范围内具有很高的编码效率 。 了 ｏｒ ｒ ｉ 除 具有很高的 性， 引入了不分块的全局去相关冗余 ， 从而能很好 时域分析性质 ， 小波变换也具有。与 Ｆ ｕ ｅ分析 压缩效率之外，它还提供了空间和质量的可缩放 ｏｒｒ ｉ 地去除图像相关性，使得它一方面能使我们得到 相 比， 小波变换是时间和频率的局域变换 ， 能更加 性 ， 及对任意形状目 以 标的编码。 其空间可缩放性 高压缩比， 另—方面能得到好的恢复图像质量。 有效地提取信号和分析局部信号。类似于 Ｆｕ ｅ 高达 １ 级 ， ｏｒｒ ｉ １ 质量的可缩放性具有连续性。小波公 小波变换的图像编码技术另外—个明显的优 分析 ， 在小波分析 中也有两个重要的数学实体 ： 式以累进传输和时间上扩充静态图像分辨率金字 点在于小波变换是一种时频分析。对图 像进行小 “ 积分小波变换” 小波级数” 和“ 。积分小波变换是 塔的形式提供比特率可缩放的编码。编码的位流 用于图像分辨率层次抽样。这种技术提供 波分解能实现图 中平稳信号和非平稳信号的分 基小波的某个函数的反射膨胀卷积，而小波级数 也可以 像 离： 低频信号精确定位于频域 ， 且基本是平稳 的； 是称为小波基的一个 函数 ，用两种很 简单的运 了 分辨率的可缩放性 ， 以便处理在交互应用场合 ‘ 二进制膨胀” 整数平移” 与“ 表示。通过这 广泛的观察条件 ， 以及把 ２ Ｄ图像映射到 ３ Ｄ虚拟 高频信号分量精确定位于时间域且为非平稳 的。 算—— 处理非平稳信号是统计信号处理中的一个难点 ， 种膨胀和平移运算可以对信号进行多尺度的细致 空 间。 综 Ｅ 所述 ， 由于小波变换继承了 Ｆｕ ｅ 分析 ｏｒ ｒ ｉ 但对于图像 ， 其非平稳部分通常表现为边缘 ， 纹理 的动态分析 ， 从而能够解决 Ｆ ｕ ｅ 变换不能解决 ｏｒ ｒ ｉ 同时又克�
小波变换在数据压缩中的优势和局限性
小波变换在数据压缩中的优势和局限性引言：随着信息技术的发展，数据的生成和传输量不断增加，数据压缩成为了一项重要的技术。
小波变换作为一种数学工具，被广泛应用于数据压缩领域。
本文将探讨小波变换在数据压缩中的优势和局限性。
一、小波变换的优势1.1 多分辨率分析小波变换能够将信号分解为不同频率分量，并且能够根据需要选择不同的分辨率。
这种多分辨率分析的特性使得小波变换在数据压缩中能够更好地适应不同类型的信号。
1.2 高压缩率小波变换能够通过舍弃高频分量来实现数据的压缩。
由于自然界中的信号往往在高频部分包含了较少的信息，因此舍弃高频分量对于保持信号的主要特征并不会造成过大的影响。
这使得小波变换在数据压缩中能够实现较高的压缩率。
1.3 良好的时频局部化特性小波变换具有良好的时频局部化特性，即能够在时域和频域上对信号进行局部分析。
这种特性使得小波变换在数据压缩中能够更好地捕捉信号的瞬时特征，从而提高了压缩后信号的质量。
二、小波变换的局限性2.1 计算复杂度较高小波变换的计算过程相对复杂，需要进行多次卷积和下采样操作。
这使得小波变换在实际应用中的计算速度较慢，对于大规模数据的处理可能存在一定的困难。
2.2 选择合适的小波基函数小波变换的效果很大程度上取决于所选择的小波基函数。
不同的小波基函数适用于不同类型的信号，而且选择不当可能会导致信号信息的丢失或者压缩效果的不佳。
因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的小波基函数。
2.3 无法处理非平稳信号小波变换在处理非平稳信号时存在局限性。
由于小波基函数的固有特性，小波变换无法很好地处理包含非平稳成分的信号。
这在某些实际应用中可能会造成一定的问题。
结论：小波变换作为一种重要的数学工具，在数据压缩中具有一定的优势和局限性。
其多分辨率分析、高压缩率和良好的时频局部化特性使得小波变换在数据压缩中能够发挥重要作用。
然而，小波变换的计算复杂度较高、选择合适的小波基函数以及无法处理非平稳信号等局限性也需要引起注意。
小波域内循环平移操作的图像高分辨率重建算法
小波域内循环平移操作的图像高分辨率重建算法阿卜杜如苏力·奥斯曼;艾力米努·阿布力江;祖丽哈也提·艾合买提【期刊名称】《应用科学学报》【年(卷),期】2022(40)2【摘要】为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法。
该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作。
考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像这3个方向的边缘变化情况,从而利用图像不同方向的高频分量来刻画图像像素点不同方向的突变程度。
根据这个突变程度来实现循环平移操作的自适应融合过程,这样可以避免过度抑制边缘细节信息。
最后对重建的高分辨率图像小波分解后的高频分量使用非线性增强函数,提高图像对比度,突出边缘和轮廓信息。
实验结果表明,该算法在增强图像空间分辨率和对比度的同时,保留了原图像包含的边缘和轮廓信息,不仅有较好的视觉效果,还有一定的抗噪能力。
【总页数】9页(P279-287)【作者】阿卜杜如苏力·奥斯曼;艾力米努·阿布力江;祖丽哈也提·艾合买提【作者单位】新疆师范大学数学科学学院;新疆师范高等专科学校数理学院【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于小波域的多层级人脸图像配准重建算法研究2.改进的提升小波域内的图像融合算法在全景安检系统中的应用3.基于小波域稀疏表示和自适应混合样本回归的图像超分辨率重建算法4.小波域基于差分统计量直方图平移的图像鲁棒可逆信息隐藏算法5.小波域基于差分统计量直方图平移的图像鲁棒可逆信息隐藏算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
；技 报 术 告
ｙ ｙ ｙ ｙ ｙ ｙ ｙ
基 于零 块编码 的小波 图像 多表 达容错 压缩 方 法
张海 翔 ， 陈纯 ，庄越 挺
（ 江 大学 计算 机 科 学 与技 术 学 院 ，浙江 杭 州 ３ ０ ２ ） 浙 １０ ７
摘
要 ： 本 文 提 出一 种 均 衡 小 波 图像 多 表 达 容 错 压 缩 方 法 — — ＭＤ Ｅ Ｂ 算 法 。 这 种 方 法 将 图像 —Ｚ Ｃ
基 金项 目：国家计 委 “ 向区域 经济发 展的高技 术产 品开发 系统 ” 基金 资助项 目（ 面 计高技 『９ ８２ ７ １９ １０ ７批 文）
作 者 简 介 ： 张 海 翔 （９ ３ ） 男 ，浙 江 宁 波 人 ， 浙 江 大 学 博 士 生 ，主 要 研 究 方 向为 图像 压 缩 ， 多 媒 体 技 术 ； １７ 一，
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｉ ａ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ；ｒ ｂ ｓ ｏ ｉ ｇ ｙ ｒｓ ｍ ｇ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｏ ｕ ｔ ｃ ｄ ｎ ；ｍｕ ｔ ｌ ｅ ｃ ｐ ｉ ｎ；ｚ ｒ ｂ ｏ ｋ ｃ ｄ ｎ ；ｐ ｌ ｐ ａ ｅ ｌ ｐｅ ｄ ｓｒ ｔ ｉ ｉ ｏ ｅｏ ｌｃ ｏ ｉｇ ｏ ｙ ｈ ｓ
压 缩 为 一 系 列 可 独 立 传 输 和 解 码 的 多 表 达 子 编 码 ， 无 需 优 先 级 的 支 持 也 可 充 分 利 用 不 可 靠 信 道 的 传输 带宽 。实验表 明，本文方 法不仅 有很好 的压缩 效率 ，同时能够把传 输错误 图像噪 声均匀地分 布 于 整 个 空 问 ，获 得 稳 定 的 图 像 质 量 。 关 键 词 ： 图像 压 缩 ； 容 错 编 码 ； 多表 达 ：零 块 编 码 ；相 位 变 换 中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ ｌ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ：Ｂ 文 章 编 号 ： １０ —３ Ｘ （ ０ ２ ９０ ５ —７ ０ ０４ ６ ２ ０ ）０ —０ ６０
维普资讯
２０ 年 ９月 ０２ 第 ２ ３卷 第 ９期
¨ ¨ ¨ ¨ ¨
通
信
学
报
Ｖｏ ． ３Ｎ Ｏ ９ １ ２ Ｓ ｐｅ ｅ ０ ２ ｅ ｔ ｍｂ ｒ ０ ２
Ｊ ＯＵ ＲＮＡ Ｌ ＯＦ ＣＨＩ ＮＡ ＮＳ Ｔ ＵＴＥ ＯＦ Ｃ ＯＭ Ｍ ＵＮ Ｉ Ｔ１ Ｉ Ｔ１ ＣＡ ０Ｎ Ｓ
陈纯 （ ９ ５ ） １５ 一 ，男 ，浙江 宁波人 ，浙江大 学教授 ，博士 生导师 ，计算机 学院 院长 ，主要研 究方 向为图像 处理 ， Ｃ ＡＤ／ Ａ ；庄 越挺 （ ９ ５ ） Ｃ Ｍ １６ 一 ，男 ，浙江 宁波人 ，浙江 大学教授 ，博士 生导师 ，计算机 学院常 务副院长 ，主
ａｇ ｒｔｍ（ ｌｏ ｉ ｈ ＭＤ— ＺＢＣ）ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ．ｎ ＭＤ— ＺＢＣ， ｎｉ ｇ ｓｃ ｄ ｄ ａ ｅ ｆｄ ｓｒｐｉｎ ， ｉｈ ｃ ｎ Ｅ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｉ Ｅ ａ ｍａ ｅｉ ｏ ｅ ｓａｓ ｔ ｅｃ ｔ ｓ ｗｈｃ ａ ｏ ｉ ｏ
ｂｅ ｔａ ｍ ｉｔｄ ｎｄ ｄｅ ｏｄ ｄ ｎｄｅ ｎｄｅ ｌ ，ｗｈｉｅ ｔ ｎｄｗｉ ｔ ｒ ｉｂｌ ｈ ｎｅ ｓＣ ｘｐ ｏｉ ｒ ｎｓ ｔｅ ａ ｃ ｅ ｉ ｐｅ ｎｔｙ ｌ ｈｅｂａ ｄ ｈ ｏｆｕｎ ｅｌａ ｅ ｃ ａｎ ｌ ａ ｂｅ ｅ ｌ ｔ ｎ ｅｄ ｓ ｆ ｃｉｎｔｙ ｗ ｉｈｏ ａ ｓ ｉ ｓｏ ｐｒｏ ｔ ｕｆ ｅ ｌ ｔ ｕｔｔｎ ｍ ｓ ｉ ｎ ｉ ｒ ｙ．Ｔｈｅ ｅ ｉ ｒ ｉ ｘｐｅ ｍ ｅｎ ａ ｅ ｕｌｓ ｓ ｉ ｒ ｔ ｌｒ ｓ ｔ ｈｏｗ ａ ｎ Ｍ Ｄ — ｈ ｔ ｔｉ ＥＺＢ Ｃ ｍ ａ ａ ｄａ ｇｅ ｃ ｕｓ ｄ ｙ ｔａ ｓ ｓ ｉ ｅｒ ｒ ａｎ ａ ｅ ｂ ａ ｒｎ ｍ ｓｏｎ ｒ ｏ ｃ ｂｅ ｉ ｄｉ ｕ ｅ ｏ ｒ ｈｅ ｎｔｒ ｉ ｆ ｓ ｄ ｖｅ ｔ ｅ ｉｅ ｍａｇ ｗ ｉ ｔ ｅ ｅ ｈ ｔ ｈ ｈｉ ｈ ｏ ｐｒ ｓ ｉ ｇ ｃ ｍ ｅ ｓｏｎ ｅ ｃｉｎｃ ｅｍ ａｎｅ ｉ ｆ ｅ ｙｒ ｉ ｄ，ａ ｄ ｔ ｂａｅ ｑ ｌｔ ｅ ｎｓｒ ｔ ｄ ｉ ａ ｅ Ｃ ａ ｎ ｎ ｓａ ｌ ｕａ ｉｙ ｏｆｒ ｃｏ ｔｕｃ ｅ ｍ ｇ ａ ｂｅｏｂｔｉ ｅｄ． ｎ
（ ｏｌｇ ｆ ｍｐ ｔｒ ｃｅｃ， ｈｊ ｎ ｎｖｒｉ ，ａ ｇｈ ｕ ０ ７Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｅｏ ｅ Ｃｏ ｕｅ ｉ ｅＺ ｅａ ｇＵ ｉｅｓｙＨ ｎ ｚｏ １ ２ ， ｈｎ ） Ｓ ｎ ｉ ｔ ３０
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ａ ｅ ｃ ｅ ｔ ｂ ｌ ｎ ｅ ｍｕ ｔ ｌ ｄ ｓ ｒ ｔ ｎ ｓｒ ｃ ： ｎ ｈｓ ａ ｅ， ｎ ｆ ｉｎ ａａ ｃ ｄ ｉ ｌ ｐ ｅ ｅ ｃ ｐ ｉ ｗａ ｅ ｅ ｉ ａ ｅ ｏ ｕ ｔ ｃ ｄ ｎ ＂ ｉ ｉ ｏ ｖ ｌ ｔ ｍ ｇ ｒ ｂ ｓ ｏ ｉ ｇ
Ｍ ｕ ｔｐ ｅｄ ｓ ｒｐ ｉ ｎ ｗａ ｅ ｅ ｍａ ｅｒ ｂ ｓ ｏ ｉ ｇ ｌｉ ｌ ｅ ｃ ｉ ｔｏ ｖ ｌ ｔｉ ｇ ｏ ｕ ｔｃ ｄ ｎ
ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｅ ｏ ｏ ｋ ｏ ｉ ｇ ｌ ｏ ｉｈ ｂａ ｅ ｎ ｚ ｒ ｂｌ ｃ ｃ ｄ ｎ
ＺＨＡＮＧ ｉｘ ａ ｇ， Ｈａ － ｉ ｎ ＣＨＥＮ ｕ ＺＨＵＡＮＧ Ｃｈ ｎ， Ｙｕｅ ｔｎ －ｉ ｇ
ｔａ Ｓ ｏ ｉｌ ｒ ｎ ｆ ｒｌ
ｌ 引 言
图像 容 错 压 缩 …是 基 于 互 联 网 的 图 像 传 输 问 题 中 的 一 个 关 键 技 术 。 多 表 达 容 错 编 码
收 稿 日期 ：２ ０ —９０ ； 修 订 日期 ：２ ０ —６ １ ０ １ —９ ０ ０ ２０ ．２