基于小波变换的嵌入式编码在图像压缩中的应用

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小波变换在图像压缩中的应用

小波变换在图像压缩中的应用一、引言近年来，随着数字图像的广泛应用，图像的压缩和储存问题得到了越来越多的关注。

图像压缩是将图像从原始表示转换为更紧凑的表示的过程，其目的是通过减少数据来减少存储空间和传输时间。

小波变换作为一种有效的信号分析工具，在图像压缩领域上也有广泛应用。

本文将探讨小波变换在图像压缩中的应用。

二、小波变换基础小波变换是一种多尺度分析方法，与傅里叶变换不同，它用一组经过移位和缩放的基本函数来分析信号的不同频率成分。

小波变换的基本函数是小波，它可以用于分析不仅包含低频信息的信号，也包含高频信息。

小波分析可根据信号中不同频率的变化来确定信号的局部特性。

小波变换优于传统的傅里叶变换在于它能保留信号的时域和频域特征，并且可以进行多分辨率分析。

三、小波变换的特点小波变换的主要特点有以下几个方面：1.自适应性：小波变换可以在不同分辨率下对不同频段的信号进行分析，因此可以根据需要选择合适的小波分析不同类型的图像。

2.局部性：小波变换可以分析信号的局部特性，因此能够对图像的局部结构进行更准确的处理。

3.高效性：小波变换可以通过快速算法进行计算，因此能够在较短时间内处理大量数据。

四、小波变换在图像压缩中的应用在图像压缩中，小波变换主要应用于两种压缩方法：基于小波变换的可逆压缩和基于小波变换的不可逆压缩。

1. 基于小波变换的可逆压缩小波变换在可逆压缩中的应用中，将图像分解为不同尺度和不同方向的子带。

在编码之前，可以对每个子带进行一些变换，例如位平面编码和霍夫曼编码。

这种方法的优点是压缩比高和可逆性好，但缺点是解压缩速度慢和需要大量的存储空间。

2. 基于小波变换的不可逆压缩不可逆压缩通常用于图像和视频压缩中。

这个过程是基于小波变换和基于量化的。

其中，小波变换负责将信号转换为不同频段的按重要性排序的系数，而量化将系数视为可压缩的数据，以达到良好的压缩率。

这种方法的优点是压缩比比可逆压缩高，缺点是解压缩后的图像已无法恢复原始精度。

嵌入零树小波用于雷达图像压缩

化计算，ｈｉｕｗ０７ｇｉＯ。ｓｕｈａ２０＠ｍａＣｒＬｎ
这种情况可以认为是时域分辨率与频域分辨率的
折中。ｓ ⅡＴ能够同时提供时域与频域信息，是，但
信息的精度与窗口大小有关。一旦窗口大小设置
好，则无法再次改变。
小波变换（Ｔ可以认为是一种可变长度的加Ｗ）窗技术，它能够提供任意精度的时域与频域信息，
被称作 “ 学放大镜 ” 数。
科
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与
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程
１０卷
１２二维小波变换．
示出来就是零树。零树矢量对恢复图像质量的贡献很小。若一个零树矢量同时能量满足小于给定
缩的要求。本文采用零树小波（Ｚ）对雷达图像进行ＥＷＪ
压缩，实验显示ＥＷ可以实现递进式压缩，且压Ｚ并
壹盖墨
Ｆｅｕｎｙｒｑｅｃ
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ＴｉｍｅＴｉｅｍ
图１信号分析的发展过程
用了子带相关眭，又有效地保护了图像的重要信息。
图２二维小波变换不意图
图２给出了二维小波变换的示意图，里给定这
一
２实验
２１递进式压缩．
副图像，对其进行小波分解，得到４幅子图｛Ａ，ｃ
ｃ，Ｖ，Ｄ｝分别对应图像的近似子图、向细Ｈ。ｃｃ，横节、向细节与对角细节。ｃ１作为下一次二维小纵Ａ波变换的图像，续分解，到｛Ａ，Ｈ，Ｖ，继得ｃ：ｃｃｃ，Ｄ｝如此反复至所需要的级别。图３给出了脑图像的三层小波分解示意图。

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换在图像压缩中的应用随着科技的发展，数字媒体数据的需求量越来越大，导致媒体数据的存储空间和传输带宽的需求也越来越大。

为了解决这些问题，人们通过降低媒体数据的信号冗余，来减小数据的大小。

而其中一种常见的方法就是图像压缩。

而小波变换就是一种常见的用于图像压缩的技术。

小波变换是一种非平稳信号的傅里叶变换，其优势在于其具有时间-频率局部性。

相比于傅里叶变换只能表征信号的全局频率信息，小波变换可以更准确地表征信号的局部频率信息。

因此，在图像处理中，小波变换可以用于分析图像信号的局部特性，比如边缘和纹理等。

在图像压缩中，小波变换主要被用于将空间域的图像数据转化为频域的数据。

通过将一个图像信号分解成多个小波基函数，我们可以得到各个频率成分上的信息。

与傅里叶变换不同的是，小波分解后的信号不再是一组连续的正弦波，而是一组波包。

这些波包可以使用更少的系数来重构图像，达到压缩的效果。

对于一幅图像，我们可以将其分解成多个层次的小波系数。

其中最高层是图像的低频部分，随着层数的增加，小波系数的频率越来越高。

我们可以根据需要选择某些层小波系数进行压缩，以达到不同的压缩比和图像质量。

通常来说，我们在选择小波系数的时候，会根据小波系数的能量分布情况进行选择，保留能量较高的部分。

在将图像分解成多个小波系数之后，我们可以对这些小波系数进行压缩。

根据小波系数的特点，我们可以使用线性量化、非线性量化、或者一些基于向量量化的方法来压缩小波系数。

同时，在压缩小波系数的时候，我们还可以使用如哈夫曼编码等熵编码来进一步压缩数据。

这些技术的组合可以极大地减小图像压缩后的文件大小。

除了在压缩图像的应用之外，小波变换还有着丰富的用途，在图像处理、音频处理和信号处理等领域都有着广泛的应用。

因此，学习小波变换和掌握其基本理论与实现技巧，对于掌握数字信号处理的基本知识具有重要的意义。

总之，在图像压缩中使用小波变换可以大幅度减小存储空间和传输带宽，有效降低了数字信息的存储和传输成本。

嵌入式零树小波编码对图像压缩的研究与实现

从功能上 ,数据库管理系统主要包含 : 数据检查、数据更新、数据入库、数据查询统计、数据分发服务、数据安全、数据维护、数据备份、数据汇交等功能模块。其中数据检查、数据更新、数据入库、数据安全、数据维护、数据备份属于数据维护 ;数据统计、数据分发服务功能模块属于系统应用和服务。３．２土地数据存储管理平台系统建设基于 MapGIS K9平台 +Oracle 11G 大型商用数据库。该平台集土地利用现状、土地权属、基本农田等调查数据的管理功能于一身 ,实现了海量多专题数据的统一维护管理、图形处理、多层叠加分析 ;通过提供相应的查询统计、数据分析等功能实现年度数据汇总、出图出表、数据上报等工作 ,实现集影像、图形、地类、面积和权属于一体的土地调查数据库管理机制。
i 为扫描次 Ti =
Ti −1
2
数,
i = 1, 2, L L − 1 。
初始阈值的选择方法如下:
T 0=2
log 2max
{c
i , j
}
其中 {Ci , j } 是 L 级小波变换的变换系数 ,
Ci , j 表示 Ci , j 的绝对值。
(2) 主扫描。将小波系数与阈值T比较,定义一个零树的数据结构。小波系数 x ,对于一个给定的门限 T, 如果 x < T , 则称小波系数
(1) 选择阈值。对于 L 级小波变换 ,EZW 算法应用一系列的阈值 T0 , T1 , … TL −1 来确定小波系数的重要性 ,其中,

小波变换在图像压缩中应用[论文]

小波变换在图像压缩中的应用【摘要】对图像进行压缩可以在有限带宽下提高图像的传输速度，也可以在有限空间内存储更多的图像数据。

小波变换在图像压缩中得到了重点应用。

本文简要分析了小波变换在图像压缩领域的应用过程，对如何应用小波变换实现图像压缩进行了详细阐述，此外对如何进一步提高经过小波变换的压缩图像的压缩比进行了讨论。

【关键词】图像小波变换图像压缩压缩比数字图像在诸多领域均发挥着重要作用，但是被采集的图像通常较大，不利于传输存储，因而需要对图像进行压缩处理。

对图像的存储数据进行分析可知，一幅图像内包含大量的冗余信息，这些信息虽然能够提升图像的质量，但是也占用了大量的存储空间和带宽，因而，有必要对图像进行适当的压缩处理，以节省图像的传输时间和存储空间。

现有的图像压缩方法很多，如熵编码法、变换编码法、预测编码法等，其中变换编码法可以将图像的能量变换到更为集中的区域，如离散余弦变换和离散小波变换等，可以获得较为满意的压缩效果。

离散余弦变换编码方法虽然可以再较高码率下获得较好的图像质量，但是随着人们对图像压缩速度要求的不断提升，离散余弦变换在码率低于0.25bpp时存在的重构缺陷使得其应用效果大大降低。

相较而言，离散小波变换则因其优良的图像压缩性能得到了重点关注，并被采用为jpeg 2000图像编码的核心技术。

1 小波变换在图像压缩中的发展概述小波变换最早于1989年被应用到多分辨率的图像描述中，其基于某一固定函数进行伸缩和平移来构造一系列的小波基实现图像的压缩编码，这种方法被称为第一代小波。

随着理论研究的深入，在进行小波变换时，人们采用双正交小波的函数特性，通过提升和对偶提升过程来优化小波特性。

其中，小波性能提升的方法在于小波基的构造方式抛弃了傅里叶变换，只按照需要的小波性能进行小波基构造，因而这种小波变换方式具有更大的自由度和执行速度，在整数到整数的变换中性能非常好。

这种小波构造方式被称为第二代小波。

之后嵌入式零树小波编码方法进一步利用了小波系数的特性，改进了小波基的构造方式，提升了小波变换的性能。

嵌入式零树小波编码

嵌入式零树小波编码介绍嵌入式零树小波编码是一种用于无损压缩的图像编码技术。

它基于小波变换和零树编码的原理，通过将图像分解成多个频域和空域的子带，并根据其能量分布进行编码，从而达到压缩图像并保持高质量的目的。

本文将详细介绍嵌入式零树小波编码的原理、应用以及与其他图像编码方法的比较。

嵌入式零树小波编码原理小波变换小波变换是一种多分辨率分析方法，它将信号分解成具有不同尺度和频率特征的子信号。

在图像编码中，使用小波变换可以将图像分解成不同频带的子图像，从而提取出图像的局部特征。

小波变换可以采用离散小波变换（DWT）或连续小波变换（CWT）进行。

零树编码零树编码是一种稀疏表示的方法，它利用信号在频域中的能量分布来进行编码。

在零树编码中，对于能量较小的频域系数，可以将其置零，从而实现对信号的高效压缩。

嵌入式零树嵌入式零树是一种利用零树编码进行图像压缩的方法。

它能够根据不同的压缩需求，通过调整编码的精度和位平面的顺序来实现不同的压缩比和图像质量。

嵌入式零树小波编码流程1.将待压缩的图像进行小波变换，得到各个频带的系数。

2.根据嵌入式零树编码的要求，对系数进行阈值处理，将能量较小的系数置零。

3.将处理后的系数按照位平面的顺序进行编码。

4.根据编码的精度和位平面的顺序，生成编码比特流。

5.将比特流写入输出文件，并记录相关的编码信息。

嵌入式零树小波编码的应用嵌入式零树小波编码在图像压缩领域有着广泛的应用。

它可以在保证压缩比较高的同时，尽可能地保持图像的清晰度和细节。

以下是嵌入式零树小波编码的一些应用：无损压缩嵌入式零树小波编码可以实现无损压缩，即通过压缩图像文件的大小，但在解压缩时能够完全还原原始图像。

这在需要保留图像质量和细节的场景中非常重要，例如医学图像、卫星图像等。

有损压缩嵌入式零树小波编码也可以用于有损压缩，即通过牺牲一定的图像质量来达到更高的压缩比。

有损压缩适用于对图像质量要求不那么严格的应用场景，例如数字摄影、图像传输等。

基于小波变换的图像压缩算法及其应用研究

基于小波变换的图像压缩算法及其应用研究一、引言随着现代科技不断发展，图像在我们的日常生活中越来越重要。

如今，我们每天都会接触到大量的图像，比如社交网络上的图片、公司文档中的图表、手机相册中的照片等等。

然而，由于图像数据的庞大，存储和传输成本往往十分高昂，因此图像压缩成为了一个十分重要的问题。

在过去的几十年中，人们已经提出了很多种图像压缩算法，例如JPEG、JPEG2000、GIF等等。

其中，小波变换作为一种新兴的图像压缩方法，因其出色的压缩效果和适用范围而备受瞩目。

本文将围绕基于小波变换的图像压缩算法展开讨论，并探讨其在实际应用中的研究现状和未来发展方向。

二、小波变换原理小波变换是一种基于信号分解的技术，可将信号分解成一系列具有不同频率和时间范围的小波子带。

这些小波子带可以表示信号的不同特征，使得信号可以更好地被理解和处理。

在图像处理领域中，小波变换通常被用于图像压缩。

具体来说，可以将图像分成不同尺度的分辨率层，然后分别进行小波变换。

在保证图像质量的前提下，可以通过舍弃某些尺度层或者某些小波系数来实现图像压缩。

三、基于小波变换的图像压缩算法基于小波变换的图像压缩算法通常可以分为以下几个步骤：1. 将图像分成不同尺度的分辨率层，分别进行小波变换。

2. 压缩小波系数：丢弃某些系数，用近似系数来代替具有较小权值的细节系数。

3. 反小波变换：将压缩后的图像进行反变换，得到压缩后的图像。

其中，第二步是图像压缩的关键，通常使用基于阈值的方法进行系数的舍弃。

四、小波变换的优势和应用相较于其他传统的图像压缩算法，基于小波变换的图像压缩算法具有以下几个优点：1. 优秀的压缩效果：小波变换可以更好地适应信号的局部细节特征，因此可以获得更好的压缩效果。

2. 多尺度分析：通过小波分解可以得到不同尺度的信号分量，可以更好地进行多尺度分析和处理。

3. 良好的鲁棒性：小波变换对于一些不稳定因素，如噪声、失真等，具有较好的鲁棒性。

基于嵌入式小波系数零树编码的图像压缩

基于嵌入式小波系数零树编码的图像压缩作者：于晓琳张崇来源：《无线互联科技》2013年第03期摘要：文章介绍了一种基于嵌入式小波系数零树编码的图像压缩算法，利用小波变换后能量高度集中于低频带的分布特点进行图像压缩进编码，克服了传统编码复杂和编码时间过长的缺点，有效提高了编码效率。

实验表明，此方法在无诊断失真的情况下可获得较好的压缩效果，在远程图像快速传输和图像压缩中有重要的潜在应用价值。

关键词：小波；零数；图像压缩1、引言数字化图像由于具有较高的分辨率，占用较大的存储空间。

为了满足图像存储和远程快速传输的要求，必须对图像进行压缩。

近年来，各种编码方案被用于有损数据压缩，包括预测编码、子带编码、变换编码和矢量量化。

由于小波变换对波形“变化点”特别敏感，各种基于小波变换的编码方法相继提出。

随着零树结构的引入，基于小波零树的图像压缩编码算法获得了很大的成功，其基本思想是：采用单一门限值，将小波系数判决为孤立系数和零树，然后对孤立系数和零树进行熵编码。

1993年Shapiro提出了“嵌入式小波系数零树图像编码（Embedded zerotree wavelet，EzW）”方法以后，小波零树编码得到广泛关注。

2、嵌入式小波系数零树图像编码（EZW.）算法零树编码算法是一种简单、有效的小波变换编码算法，它是一种标量量化与熵编码相结合的编码算法。

主要由小波变换、零树量化和熵编码三部分组成。

在小波变换部分我们可以利用小波分解的多分辨率特性进行多级分解。

分解后的图像，大部分能量集中在低频子带，只有少部分能量零散地分布在各高频子带内的轮廓部分。

EZW编码算法是以零树结构为理论基础，通过逐次逼近量化完成嵌入编码的。

而所谓逐次逼近量化就是要通过逐次使用阈值序列来决定重要系数。

其算法主要步骤如下：（1）初始化：令门限T为大于max i，j|c i，j|/2的最小的2的整数次幂，c i，j是小波系数。

（2）显著性图编码：以事先定义的方式扫描所有系数，若|c i，j|>T，则输出一个符号。

关于小波变换在图像压缩中的应用

众所周知，在开发多媒体应用系统时，遇到的最大障碍是对多媒体信息巨大数据量所进行的采集、存储、处理和传输。

其中，数据量最大的是数字视频数据。

例如，1幅640*480中等分辨率的彩色图象，其数据量大约为0.92MB。

做过主页的朋友想必都知道，这么大的图象，传输速度以平均4k/s估算，完整的传输这幅图需要230秒，也就是接近4分钟。

假设是可视电话，或者数字广播电视，以每秒播放30帧计算，一张光盘里只能存放24秒钟的视频信息；更不用说在网络上传输的效果了。

因此，利用各种方法实现图象压缩，以节省存储容量或传输信道容量，这就是图象压缩编码的研究内容。

它是多媒体通信、多媒体计算机和数字广播电视的核心技术。

图象压缩编码现行的国际标准有：用于静止图象压缩的JPEG标准；用于活动视频图象压缩的MPEG标准（包括MPEG-1、MPEG-2、MPEG-3以及MPEG-4等）；用于电视电话/会议电视的CCITT H.261标准。

目前，许多人正在致力于第二代图象编码技术的研究。

第一代图象编码技术（以JPEG为代表）是指以信息论和数字信号处理技术为理论基础，旨在去除图象数据中的线性相关性的一类编码技术。

这类技术去除客观和视觉的冗余信息的能力已接近极限，其压缩比不高（20：1左后）。

而第二代图象编码技术是指不局限于SHANNON 信息论的框架，要求充分利用人的视觉生理心理特性和图象信源的各种特性，能获得高压缩比的一类编码技术。

以我所了解到的信息，这之中以小波变换编码、分形编码和模型基编码最具有代表性，也很有可能成为新一代国际图象压缩标准的核心理论，因此对之做着重讨论。

当然，由于我所知有限，如果说得不准确，欢迎来EMAIL 告知。

小波变换的特点小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。

它与Fourier变换、窗口Fourier变换（Gabor变换）相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。

基于Matlab的小波变换在图像压缩中的应用

、Ｈ｝ｌ、Ｈ
图３２次小波变换后的频率分布
用子带结构实现离散小波变换的计算，以迭代的方式使用双子带编码并且自底向上地建立小波变换，即分别用低通滤波器和高通滤波器对ｆＸｙ滤波，间隔抽样产生两个高、（，）再低半带信号，然后对低半带信号再一次实施双子带编码，连续
输。小波编码方法是近年来发展起来新型编码方法。因其
图２图像小波重建过程
其中ｈ（）０ｘ是低通滤波器，１ｘ是高通滤波器，表示ｈ（）
间隔采样，即只剩下采样数的一半，十表示加倍采样，即每隔
一
具有压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图像的特
量大，且受通信带宽、储容量和计算机处理速度限制，存因
此，为满足实际应用需要，有必要对图像数据进行压缩处理，
图１图像小波分解过程
，
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以提高图像传输和存储的效率。
小波分析是傅里叶分析和调和分析发展史上的一个里
程碑，被誉为“ 数学显微镜” …。作为一种多分辨率分析方法，小波分析具有很好的时频局部化特性，特别适合按照人眼视觉特性设计编码方法，也非常有利于图像信号的渐进传
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山
图像的细节变化。
西
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Hale Waihona Puke 子技术２００７年
方法是一种最简单的压缩方法，它不需要经过其它处理即可
２小波变换用于图像压缩

嵌入式零树编码在图像压缩中的研究与应用

嵌入式零树编码在图像压缩中的研究与应用摘要：针对EZW和SPIHT算法在压缩效率和压缩性能方面的不足，提出了改进算法，将(5,3)整数小波变化与这两种算法结合起来,并对三个子带分别进行编码，给出了两种算法的峰值信噪比、均方误差的理论对比分析。

所有结论被 Matlab仿真试验验证。

关键词：整数小波变化; 峰值信噪比; 均方误差; 均方根误差; EZW; SPIHT随着多媒体和通信技术的发展，人们对通信速度、数据的处理能力提出了近乎苛刻的要求。

近年来针对图像压缩而提出的算法，既要能够有效地去除空间冗余、视觉冗余、时间冗余等各方面的冗余信息，还需充分考虑其压缩效率和解压缩效率，图像的失真度等各方面的因素。

基于小波变换的图像编码技术主要是利用图像经过小波变换后的系数分布特点而得到不同的编码方案。

EZW（嵌入式零树编码）和SPIHT（分层树集分割编码）是两种常见的基于小波变换的嵌入式零树编码方案。

这两种编码方法不但实现了压缩比可调、分辨率可调，且压缩后的图像有很好的信噪比。

因此现在很多图像压缩标准都采用了这两种编码方法。

实验表明，EZW和SPIHT对三个子带取相同的熵值进行编码并没有充分表现出经过小波变换后图像子带间的相关性。

同时SPIHT算法在实现上需要维护三个动态链表，占用大量的内存，不利于算法的实现和推广。

基于以上两方面的缺陷，本文提出了改进算法。

1 算法简介及实现1.1 整数小波变化研究图像压缩的编码方法，首先要选择合适的量化方案，将图像的空间域信息转换为频域信息。

基于提升算法的整数小波变化，它既可以在多分辨率级上对图像进行分析，又不涉及浮点数的运算，不但简化了计算量,还可以用于无损压缩。

其主要步骤如下： (1)分裂：将图像Sj=(ej-1,oj-1)分解为一个偶数序列和一个奇数序列； (2)预测：利用偶数序列去预测奇数序列，得到高频系数，dj-1=oj-1-P(ej-1)，对应图像的细节系数； (3)更新：预测后的图像可能出现某些特征系数与原图像并不一致，此时就需要更新操作Sj-1=ej-1+U(dj-1)。

基于小波变换的图像压缩算法技术研究及其实际应用案例分享

基于小波变换的图像压缩算法技术研究及其实际应用案例分享随着科技的不断发展，数字化无处不在。

图像作为数字化世界中不可或缺的一部分，扮演着非常重要的角色。

但是，图像的数据量很大，对于储存和传输都是一个巨大的问题。

因此，图像压缩技术就应运而生。

在图像压缩技术中，小波变换技术是一种重要的手段。

小波变换技术能够将图像数据分解成一系列的频带，并将每个频带的能量的损失控制在可接受的范围内，从而实现数据压缩。

这种技术具有压缩比高、保真度好等优点，被广泛应用于图像压缩领域。

本文将对基于小波变换的图像压缩算法技术进行研究，并分享一些实际应用案例。

一、小波变换小波变换是一种针对信号和图像处理的基础技术，具有时域和频域的特性。

相对于傅里叶变换和离散余弦变换等传统的变换方法，小波变换具有更好的时频局部性，从而更准确地分析和处理信号和图像。

小波变换的基本过程是：首先，将原始信号分解为尺度系数和小波系数。

其中，尺度系数反映了信号的长期趋势，小波系数反映了信号的短期变化。

接下来，通过迭代的方式，将尺度系数和小波系数进行分解，直到达到最小尺度为止。

这个过程中，需要选择不同的小波函数作为基函数，不同的小波函数能够反映不同信号的特性。

最后，通过反变换，将分解出的小波系数合成为原始信号的近似值，从而实现对信号的处理。

二、小波变换在图像压缩中的应用利用小波变换技术进行图像压缩可以分为以下几个步骤：1、图像的分解将图像分解为一系列的频带，得到一组尺度系数和小波系数。

其中，低频系数对应的是图像的基本结构，高频系数对应的则是图像的细节信息。

2、量化根据压缩比的要求，对小波系数进行量化处理。

量化等价于保留某些信息，舍弃其余的信息。

量化难点在于如何确定保留和舍弃的信息，需要在保证压缩率的前提下尽可能地保存图像的质量和清晰度。

3、压缩编码将量化后的小波系数编码为二进制码，得到压缩后的数据流。

常见的编码方式有霍夫曼编码、算术编码等。

4、解码还原将压缩后的数据流解码还原成小波系数，然后通过反变换，将小波系数重构为压缩前的图像。

浅析小波变换在图像压缩编码中的应用

浅析小波变换在图像压缩编码中的应用摘要：小波变换是在傅里叶变换无法分析突变信号和非平稳信号的基础上产生的、具有多分辨率分析的时-频分析方法。

它具有良好的时域和频域局部特性，因而在数据通信领域得到了广泛的领域。

本文描述了小波变换技术在图像压缩编码中的简单应用，并在MATLAB平台上进行仿真，实现了一级、二级两种扫描的图像压缩，突出了图像处理中采用小波变换技术的可行性和优越性。

关键词：小波分析；图像压缩；数据通信；MATLAB中图分类号：TN919 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2010) 05-0000-02Brief Analysis of Wavelet in Image CompressionLiu Yinghua(Eelectric Circuit&System Master of Guizhou University,Guiyang 550025,China)Abstract:Wavelet transform is developed on the basis of the short time fourier transform,it’s a mult i-resolution time-frequency analysis method.Because wavelet transform has excellent spatial-frequency characteristics in the time domain and frequency domain,it made great development and has been widely used in the area of data communication. This reading based on MATLAB platform and used wavelet transform,it realized images compression in the first and the second scans,and verified the feasibility and superiority of wavelet’s using in image compression.Keywords:Wavelet transform;Image compression;Data communication;MATLAB一、前言随着多媒体信息时代的到来，需要对大量的数据进行处理，而存储空间和网络带宽常受到限制，所以面对具有大量数据的信息时，必须作相应的压缩处理。

基于嵌入式零树小波编码的图像压缩

拦；塑～苎且．基于嵌入式零树小波编码的图像压缩强鏊焱(苏州工业园区环境监察大队，江苏苏州215000)隋劐互联网普及和图象应用的扩大，对图象的编码提出了新的要求。

嵌入式零树小波编码较好地实现了无损压缩，奠定了它在图象编码中的地位。

’。

哄镪司]图像；压缩；零树，卜波1图象压缩编码算法——嵌入式零树小波编码算法EZ W算法原理：符号234S67控■囊伫息撵序的二逑钳寰示曝三内嵌编码(em beddedcodi ng)就是编码器将待编码的比特流按重要性的不同进行排序，根据目标码率或失真度大小要求随时结束编码。

内嵌编码中首先传输的是幅值最大的变换系数位信息。

图1显示了—个幅度值由大到小排序后的变换系数的二进制列表。

表中每一列代表一个变换系数的二进制表示，每一行代表一层位平面，最上层为符号位，越高层的位平面的信息权重越大，对于编码也越重要。

一副图像经过三级小波分解后形成了十个子带，如图2所示。

小波系数的分布特点是越往低频子带系数值越大，包含的图像信息越多，如图2中的LL3子带。

而越往高频子带系数值越小，包含的图像信息越少。

就是在数值相同的情况下，由于低频子带反映的是图像的低频信息，对视觉比较重要，而高频子带反映的是图像的高频信息，对视觉来说不太重要。

这样对相同数值的系数选择先传较低频的系数的重要比特，后传输较高频系数的重要比特。

正是由于小波系数具有的这些特点，它非常适合于嵌入式图像的编码算法。

在J PE G2000标准中以小波变换作为图像编码的变换方法。

EZ W算法利用小波系数的特点较好地实现了图像编码的嵌入功能，主要包括以下三个过程：零树预测，用零树结构编码重要图，逐次逼近量化。

一副经过小波变换的图像按其频带从低到高形成一个树状结构，树根是最低频子带的结点，它有三个孩子分别位于三个次低频子带的相应位置，见图2左上角，其余子带(最高频子带除外)的结点都有四个孩子泣于高一级子带的相应位置(由于高频子带分辨率增加，所以一个低频子带结点对应有四个高频子带结点，即相邻的2×2矩阵，见图2)。

SPIHT嵌入式编码算法在图像压缩中的应用

ＨａｎｃｅｎＭｉｇｈｎ，ＬａｐｎｉＸｉｏｉｇ
（ｃｏｌｆｌｔ — ｃａｉｌｎｉｅｒｇＸｄｎＵｉｅｉ，ｉｎ７０７，ｈｎ）ＳｈｏｏＥｅｒＭｅｈｎｃｇｅｎ，ｉｉｎｒｔＸ１０１ＣｉｃｏａＥｎｉａｖｓｙａａ
随着因特网和Ｐｃ技术的不断发展，通过因特
网向Ｐｃ用户提供实时视频服务具有重要的意义，
基于上面的事实，文苹提出了利用快速提升
方式进行小波变换，对变换后的小波系数进行ＳＩＴＳｔａｉｏｉｉａｈａＴｅｓ嵌入式ＰＨ（ｅＰｒｔｎｇｉＨｅｒｉｌｒ）ｔｉｎｎｒｃｃｅ量化编码算法，利用了不同分辨率子带之间数据
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维普资讯
ＳＩＴ嵌入式编码算法在图像压缩中的应用ＰＨ
频子图像和三个方向的边缘子图像。虽然小波变换的减抽样性质使总的数据量没有发生变化，但
是这种卷积运算方法往往运算量比较大，且不利于硬件实现。
功能，不对图像分块，克服了ＤＴ变换的缺点，Ｃ
通过改进编码的复杂度以及控制编码层次，可能

小波变换在图像压缩编码中的应用

小波变换在图像压缩编码中的应用
小波变换是一种有效的数字图像压缩方式，已在图像处理和编码中受到广泛应用。

小波变换可将图像信号分解为低频和高频部分，从而改进图像失真、降低通信需求和缩短处理时间。

在数字图像压缩编码中，小波变换能够把图像数字信号分成幅度和相位两部分，其中幅度部分能更有效地把信号变换到更稳定的坐标系，以节省存储空间和减少失真。

小波变换同时也可将图像信号分解为多个分解子带，其中低频子带包含了图像的较大细节，而高频子带则可用于描述图像的细节。

小波变换在图像压缩编码中的优势是，它可将图像信号分解为若干多频子带，每个子带可以采用不同的量化方法和编码方式，以便充分减少存储空间和信息失真。

通过使用小波变换进行图像压缩编码，可以在保持图像质量的同时减少存储空间。

此外，还可以使用小波语义和自适应率控制来改进压缩编码的图像质量。

小波变换还可以用来减少图像数据传输要求，减少失真水平，改进图像处理时间，以及把图像数据重构在各种新的空间网格上。

总之，小波变换在数字图像压缩编码中的应用可以在保持良好的图像质量的同时降低存储空间，同时还具有减少信息失真及改善图像处理时间的优点。

嵌入式图像压缩编解码研究

嵌入式图像压缩编解码研究
随着网络技术和多媒体技术的不断发展,图像信息交流越来越广泛,人们对
图像的浏览和传输有了更高质量的要求。

由于存储空间和网络带宽的限制,在存储和传输之前需要对图像信息进行压缩处理。

近年来,基于小波变换的嵌入式编码算法不断涌现,它能够实现一次压缩,而解压重建出多幅不同质量要求的图像。

因此,在研究现有的嵌入式压缩算法基础上,研究高性能的嵌入式图像压缩编解码算法有很大的现实意义。

本论文中,主要包括以下几方面的研究：1、研究JPEG2000标准中的基于码块的嵌入式优化截断EBCOT算法,对该算法的关键技术进行了深入的研究。

2、在研究传统EBCOT算法的基础上,考虑人的视觉感知特性,本文提出一种基于对象
的嵌入式优化截取编码方法。

该算法将图像分割成具有不同视觉兴趣的对象,对不同视觉对象可以采用不同的嵌入式编码策略进行独立编码,生成各自独立的码流。

仿真实验结果显示提出的改进算法是有效的。

3、基于对象基嵌入式编码的要求,将EBCOT算法中的PCRD码率控制思想应用于基于对象的嵌入式编码算法中,初步实现了码率控制过程。

然后,研究人眼视觉感知特性,提出一种面向对象基嵌入式编码的码率控制算法。

该算法结合人眼视觉感知特性,基于平均熵理论估计各对象的重要性并确定编码优先级,基于率失真优化理论在给定码率下对对象码流进行优化截取和重装。

仿真实验结果表明,与PCRD算法相比,新算法能提高重构图像的整体视觉效果。

基于小波变换实现图像压缩编码

目录第一章前言 (4)1.1图像压缩的必要性 (4)1.2图像压缩原理 (4)1.3小波变换编码的发展现状 (4)1.4论文内容结构 (5)第二章小波变换的基本理论 (6)2.1 连续小波变换 (6)2.2 离散小波变换 (7)2.3小波包分析 (8)第三章用Matlab实现具体图像的压缩编码 (12)3.1 基于小波变换的图像局部压缩 (12)3. 2 利用二维小波变换进行图像压缩 (14)3. 3 基于小波包变换的图像压缩 (19)第四章对小波变换图像压缩编码的总结和展望 (22)第五章结束语 (23)参考文献： (24)致谢 (25)摘要：随着多媒体通信和计算机通信网的快速发展，图像传输已成为重要的通信内容，无论是图像数据的传输还是存储，都要求对图像数据进行压缩，以减少图像通信的数据量和图像存储的空间。

根据目前网络多媒体通信技术的现状和发展趋势，在将来相当长的一段时间内，数字化的媒体数据以压缩形式存储和传输势在必行。

基于小波变换的图像压缩技术采用多尺度分析, 因此可根据各自的重要程度对不同层次的系数进行不同的处理,图像经小波变换后，并没有实现压缩，只是对整幅图像的能量进行了重新分配。

事实上，变换后的图像具有更宽的范围，但是宽范围的大数据被集中在一个小区域内，而在很大的区域中数据的动态范围很小。

小波变换编码就是在小波变换的基础上，利用小波变换的这些特性，采用适当的方法组织变换后的小波系数，实现图像的高效压缩的。

关键词:小波分析；图像压缩；MATLABABSTRACT：As multimedia communications and the rapid development of computer communication network, the image transfer has become an important content of the communication, either transmission or storage of image data, the image data are required to be compressed to reduce the image data amount of communication and an image memory space . According to the current network multimedia communication technology status and development trend in the future for a long period of time, the digitized media data stored and transmitted in compressed form is imperative.Wavelet-based image compression technology uses multi-scale analysis, it can be according to their degree of importance on different levels for different coefficients processing, image by wavelet transform, and did not achieve compression, but the energy of the whole image has been re-assignment. In fact, the converted image has a wider range, but a wide range of large data is concentrated in a small area, while a large dynamic range of the data area is small. Wavelet transform coding is based on the wavelet transform, wavelet transform these characteristics, using appropriate methods organization transformed wavelet coefficients, to achieve efficient image compression.Key words: Wavelet Transform;Image Compression;MATLAB第一章前言1.1图像压缩的必要性图像数字化后，其数据量非常庞大，例如，对于640*480像素的彩色图像，如果每个像素的位深度为24，即24bit/像素，按照30帧/s的速度进行播放，则一张650M的光盘只能存储大约24s左右的播放画面。