基于小波变换的图像压缩算法研究

摘
要 ：随着计算机 多媒体技 术的不断发展 ，人们期 望更 高性能的 图像 压缩技 术的 出现 。本 文介绍 了图像压
缩 的基本原理和基本方法 ，深入研 究 了小波分析 的数 学理论基础 以及应 用于图像压缩 的相 关理论。
关 键 词 ： 图像 压 缩 ：小 波 变换
中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９
．
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文献标识码 ：Ａ
ＤＯＩ １ ．７ ８ ０ ： ０３ ８ ／ ＭＥ ０ ０ ７ ６０ ３ Ｉ １２ ０ ． ９ ２ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｏｎ Ｉ ｇ ｍｐ ｅ ｓｏ ｇ ｒ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ａ ｅｅ ａ ｓ ｏ ｍ ｓ ａ ｃ ｍａ ｅ Ｃｏ ｒ ｓ ｉｎ Ａｌｏ ｉ ｍ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌｔ ｔ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ
第２卷 ７
第６ 期
Ｖｏ． ７ Ｎｏ６ １ ２ ．
文 章 编 号 ：０ ７ １８ （０ ００ — ０ ９ ０ １０ — ０２ １）６ ０ ３ — ６ １
基 于小 波变换 的图像压缩算法研究
彬 磊 Ｐ
（２ ４ 部 队 ９ ９９ １ ４分 队 ．辽宁 葫芦岛 １５ ０ ） ２ ０ １
过减少表示 信号的精度 ，以一定 的客观失真换取数
据压缩。Ｓ ａｎｎ信息论对于 图像压缩 的重要意义在 ｈｎ ｏ 于将 图像 信息进行 了量化 ．并且证 明在不产生失 真
的前提下 ，通过合 理有效 的编码算 法 ，对于每一个
处理和传输 。由于技术上 对图像数据 的要求 ，图像
的分辨率 、谱段 的数量在不 断增加 ．由此导致 图像 数据量急剧增加【 ” 。这就给图像 的传输和存储带来了 极大 的困难 。因此 ，图像数 据压缩势在必行 ，通过
言
可 以压缩 的根据来源于两个方 面 ：一方面是 图像信 号 中存 在大量冗 余度可供压缩 ，并且这种冗余 度在
解码后还 可以无失真地恢复 ；另一 方面是可 以利用
人 的视觉 特性 。在不被主观视觉 察觉 的情况下 ．通
随着计算机多媒体技术和通信技术 的 Ｅ益 发展 ｔ 以及 网络 的迅 速普及 ，图像 数据信息 以其 直观 、形 象 的表现效果 ，在 信息交 流 中的使用越来 越广泛 。 每天都 有大量 的 图像 信息通 过数 字方式进 行存储 、
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信 源符号所分 配码字的平均码长 可以任意接近 于信
源 的嫡。在此理论框架下 ，人们 开发出 了各种 各样 的图像压缩方法。
压缩手段将信 息的数 据量降下来 ，以压缩 的形式存
储 和传输 ，既节约 了存储 空间 ，又提高 了通 信干线
数字 图像编码 系统无 论采用何种具体结构 和技
术 ，其基 本过程是 一致的 ，编码过程 如图 １ 所示圜 。 原始 图像 经映射变换后的数据再 经量化器和熵 编码 器 成为码 流输 出 。从原 理上讲 。压缩 过程 由变换 、 量 化和编码 ３ 基本环节组成 ，而图像压缩编码有 个 关 理论 的展开就是 围绕这 ３个处 理环节 中的一个 或 几个来进行的。
像信息 中存在着 大量 的冗余 是图像压缩技术 赖以发
展 的基础 。图像压缩 技术所 追求 的 目标就是 最大限
下三步： 第一步， 对信号进行映射变换 。这里的变换是
度地挖掘 和利用这种冗余信 息 ．尽量减少表示 图像 所需 的数据量 。图像 压缩对 降低传输成本 、增加数
广 义的 ，即将输 入数据转换为可 以减少输入 图像 中 像 素 间冗 余 的格式 ，经过映 射变换 ，如时域 预测 、 频 域变换 或其 它变换 ，原始 图像数据 特性被 改变 ，
ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ｏ ｒ ｓ ｉｎ．
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Ｊｎ ２１ ｕ ｅ０ ０
● 二 璺 ：
第２卷 ７
第６ 期
Ｖｏ ． Ｎｏ６ １ ２７ ．
１ 引
从 图 １ 以看 出 ：图像压缩 编码 的过程包 括以 可
的传输效率。
虽然 图像 的表示需要 大量的数据 ，但这些数 据
往往是 ห้องสมุดไป่ตู้度相关 的 。即能够 根据给 出的一部 分数据
判断 出其相邻数 据 ，这种相关 性称为 图像数 据间的
冗余信息 。一般原始 图像 中通常存在大量 的各种冗
余 ，如像素相关冗余 、编码冗余 、视觉冗余 等 。图