基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

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基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法李建坡;唐宁;朱绪宁【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)019【摘要】Aiming at the fingerprint image characteristic of plentiful medium frequency, and oppositely less high frequency and low frequency, the fingerprint image level compression algorithm is presented based on wavelet packet transformation. The fingerprint image is divided into three levels according to energy distribution after wavelet packet transformation. The medium frequency image, which contained more energy, is encoded by lossless Differential Pulse Code Modulation (DPCM). The high frequency and low frequency images, which contained less energy, are encoded by Embedded Zero-tree Wavelet (EZW). The image reconstruction combines the compressed image code streams with the feature point information. The experimental results indicate that compared with the traditional Zero-tree Wavelet encoding, the presented algorithm improves the average compression ratio about 1.832 and the average signal-to-noise about 4.07, meanwhile, reduces the average computation time by about 26% on the basis of ensuring the reconstruction quality, which proves the validity of level compression algorithm.%针对指纹图像中频分量丰富,高频和低频分量相对较少的特点,利用小波包分析提出了一种指纹图像分级压缩算法.将小波包变换后的指纹图像按能量多少进行分级,对包含能量较多的中频子图像,采用无损差分脉冲编码调制(DPCM),对包含能量较少的低频和高频子图像,采用嵌入式零数编码(EZW)算法；并将压缩图像码流与特征点信息相结合进行图像重建.仿真实验表明,该算法在保证重建质量的前提下,比传统的小波零树编码算法压缩比平均提高了约1.832,信噪比平均提高了约4.07,平均运算时间减少了约26％.【总页数】4页(P183-186)【作者】李建坡;唐宁;朱绪宁【作者单位】东北电力大学信息工程学院,吉林132012;东北电力大学信息工程学院,吉林132012;东北电力大学信息工程学院,吉林132012【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.基于小波变换和矢量量化的指纹图像压缩算法 [J], 黄晴;张书玲2.一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法 [J], 王向阳;杨红颖3.基于频率分级的指纹图像压缩算法 [J], 李建坡;唐守;朱绪宁4.基于小波包变换的图像压缩算法研究 [J], 谢力;王忠5.基于小波包变换的岩心图像压缩算法研究 [J], 张岩;聂永丹;唐国维因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

文章编号:1006-1037(2002)02-0005-04一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法y谢永华1y,傅德胜1,任卫华3(1.南京气象学院计算机科学系,南京210044;2 江苏省气象台信息网络中心,南京210008)摘要:有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。

本文在分析基本分形编码压缩算法(FCC)优缺点的基础上,提出了一种新的结合小波变换的分形图像编码压缩算法(DW T -FCC),该算法首先对图像进行二级小波变换分解,然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码,并根据不同层子图像结构间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,实现图像的编码压缩。

实验结果表明,该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面,均取得了良好的效果。

关键词:小波变换;多分辨率分析;分形编码中图分类号:TN919 8 文献标识码:A引言信息技术的发展给图像压缩和传输技术带来了更多的机遇和挑战,因此,必须探索一些新的图像编码压缩方法。

分形图像编码以其潜在的高压缩比已经越来越受到重视,但分形编码对于诸如获取更高的压缩比,尤其是缩短编码时间等问题并不能很好的解决。

因此把分形编码压缩技术和其它的图像处理技术结合起来可能是解决这些问题的一个重要方法。

小波变换是一种全局变换,在时域和频域同时有良好的定位能力,它对图像的高频分量采用逐渐精细的时域和空域步长,可以聚焦到被处理图像的任何细节。

由于小波变换的这些优点,使它很快在图像处理领域中得到了广泛的应用[1]。

本文在分形编码理论的基础上,提出了一种结合小波变换和分形理论的新的图像编码压缩方法。

它首先对图像进行多尺度分解[1],然后根据不同频带子图像结构间的相似性,先对高层子图像进行分形编码,接着用高层子图像的分形编码构造低层子图像的分形编码。

采用这种编码方法,可以得到更高的压缩比且大大缩短了编码时间。

最后运用该算法对实验图像进行了仿真,取得了良好的效果。

1 基本分形编码压缩算法1.1基本描述定义1[2] 设D为欧氏空间E(n)上的一个闭集,k(D)为D上的紧致集族, j是从k(D)到k (D)上的集合变换,满足条件:存在一个最小的 j,0 < j<1,使得| j(x)| j|x|,任给x k(D)(1)成立。

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。

基于小波变换的图像压缩方法研究

基于小波变换的图像压缩方法研究图像压缩是数字图像处理中的重要内容。

在现代社会中，随着信息技术的迅猛发展，数字图像的应用越来越广泛，因此对图像压缩算法的研究也变得越来越必要。

其中，基于小波变换的图像压缩方法是一种常用的压缩算法。

本文将着重探讨这种算法的原理和实现方式。

第一部分：小波变换理论基础在图像压缩领域中，小波变换被广泛应用。

小波变换是一种分析信号的方法，其本质是一种基于多项式的变换过程。

小波变换可以将信号分解成不同的频率分量，较高频率部分细节更加清晰，较低频率部分包含更多的整体信息。

所以，利用小波变换可以将信号从时间域转换到频率域，并对其进行分析和处理。

小波分解是小波变换的一种方法，通常可以分为两步。

首先，利用小波函数将原始信号进行分解，得到系数序列。

然后，选择合适的系数进行逆变换，还原得到原始信号。

小波变换可以在不同的尺度上对信号进行分解，因此在利用小波变换进行压缩处理时，可以在不同的尺度上对图像进行分解，以得到更合理的压缩质量。

第二部分：基于小波变换的图像压缩原理基于小波变换的图像压缩方法实现的原理可以简化为以下几个步骤：首先，将原始图像进行小波变换处理，得到小波系数表示。

然后，根据压缩要求，选择适当的小波系数进行保留或者舍弃。

最后，对经过修剪的小波系数进行逆变换，还原得到压缩后的图像。

在小波分解的过程中，利用“滤波器组”将图像分解为低频分量和高频分量。

低频分量表示图像的粗略整体信息，而高频分量则表示图像的细节特征部分。

将这些系数表示成矩阵形式，以更方便地进行数学分析和处理。

在实际应用中，我们通常只需要保留小波系数矩阵中的一部分，以降低图像的大小。

因此，在小波变换的过程中，常常采用阈值技术来实现压缩。

利用阈值将小波系数分成较强和较弱两部分，舍弃较弱的部分以达到压缩的目的。

第三部分：基于小波变换的图像压缩算法实现基于小波变换的图像压缩算法实现主要有两种方式：离散小波变换和连续小波变换。

离散小波变换使用离散小波基函数对图像进行分解，因此实现相对简单，而连续小波变换则使用连续小波基函数对图像进行分解，因此实现相对复杂。

基于小波理论的分形图像压缩算法研...

硕士学位论文（ａ）原始图像（ｂ）１级小波分解（ｃ）２级小波分解（ｄ）３级小波分解图２．６Ｌｅｎａ图像的１～３小波分解图像小波变换后，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，变换后的图像数据具有更宽的范围，但是宽范围的大数据被集中再一个较小的区域内，而在很大的区域中数据的动态范围很小，即经小波变换后，图像信号可以获得稀疏的表示式。

小波变换编码就是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，从而实现图像的高效编码。

小波变换编码具有以下特点【４＇”Ｊ：［１】由于小波变化编码可以充分利用小波分析的良好时一频特性，分解后的各系数相对平稳，且具有天然塔式数据结构的特点，很容易获得高效率的压缩。

【２】小波变换编码中图像是作为个整体被处理传送的，而不是像基于分块图像编码方法那样，把图像分成像素块来传送，因此不会出现方块效应。

在高压缩比条件下，小波变换编码的性能明显优于ＤｃＴ变换编码。

【３】小波编解码的计算复杂度都相对较低且具有对称性，可以用软件实时地实现。

实用性较强，从而克服了模型编码和分形编码等方法计算复杂度高的缺点。

２．４．１小波图像的特点１＇，ｊ、波系数的分布特点一幅图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，如图２．６（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）所示。

不同分辨率的予图像对应的频率是不相同的，高分辨率子图像对应图像中高频分量。

一般来说。

一幅图像主要由齐次区域和纹理区域以及相当少的硕士学位论文（１）在灰度图像的仿射变换中，空问压缩变换一般采用Ｏ。

，９０。

，１８０。

，２７０。

旋转和垂直中线反射，水平中线反射以及对角反射等８种形式。

（２）在分形图像压缩中，最好的定义域块与值域块是在搜索定义域块与值域块的匹配中，不需要再分割值域块就能满足匹配。

（３）通过伸缩、旋转、对比度与亮度调节，可以使得定义域块与值域块相匹配。

３．４分形图像压缩编码的改进算法３．４．１四叉树分割方法四叉树分解将原始图像逐步分成小块，操作的目标是将具有一致性的像素分到同一个小块中，如图３．５所示。

基于小波分析的图像压缩编码技术研究

基于小波分析的图像压缩编码技术研究一、前言图像压缩编码技术是数字图像处理中的重要研究方向，在众多技术中，小波分析作为一种重要的数学工具，在图像压缩编码中也起到了重要的作用。

本文将基于小波分析，探讨图像压缩编码技术的研究。

二、图像压缩编码技术图像压缩技术是一种将图像数据变换为更紧凑表示的技术，其主要目的是通过减少图像数据存储空间来节省存储和传输成本。

压缩编码技术主要分为有损压缩和无损压缩两种。

无损压缩可以精确地还原原始图像，但通常不能显著地减少数据的存储空间；有损压缩可以显著地减少存储空间，但在还原图像时会出现一定程度上的质量损失。

三、小波分析小波分析是一种数学工具，适用于时间序列信号和多维信号的分析和处理，可以捕捉信号中的局部特征。

在图像处理中，小波分析往往用于将图像转换为不同的频率分量，这些分量可以按照能量大小进行排序，选取能量较大的分量进行存储和传输。

四、基于小波分析的图像压缩编码基于小波分析的图像压缩编码技术通常分为以下几个步骤：1. 小波变换对原始图像进行小波分解，将其转换为一组小波系数。

2. 量化将小波系数按照一定的步长进行量化，以便于存储和传输。

3. 编码采用符号编码技术对量化后的小波系数进行编码，进一步减小存储空间。

4. 解码根据编码信息将数据解码回原始小波系数。

5. 逆小波变换将解码后的小波系数进行逆小波变换，得到还原图像。

五、小波变换的选择小波变换的选择对图像压缩编码的结果有很大影响。

早期常用的小波变换有离散余弦变换（DCT）、离散余弦-小波变换（DWCT）、离散奇异值分解小波变换（DSVDWT）等。

近年来，小波分解紧凑性较好的小波变换，如Haar小波变换、Daubechies小波变换等，被广泛应用。

此外，由于现实中的图像通常存在着很强的局部相关性，在小波变换中引入空间域上的局部自适应性，也具有极高的研究价值。

六、结论基于小波分析的图像压缩编码技术具有较高的压缩比和良好的图像质量，是一个十分重要的数字图像处理技术。

基于小波变换的分形图像编码压缩算法

化值的绝对值和来定义图像子块的九块和特征。先在理论上证明九块和与均方误差的关系不等式，再对码本中的码本块按照其九块和的大小进行排序，找到Ｒ块的初始匹配块之后，直接在邻域内进行匹配搜索。这样可以有效地缩小搜索范围，从而减少分形编码时间。
分形编码的发展有力地推动了图像编码技术的发展，但是压缩时间较长，不能满足实时处理的要求。近年来，将分形编码与小波结合的混合编码方法取得了巨大的成功［１－７］。小波变换不可以直接用于压缩，但
收稿日期：２０１９－０２－２４。国家自然科学基金面上项目（１１４７１１１４，６１３７２１２５）；江苏省自然科学基金项目（ＢＫ２０１６０８００）。赵蓉，硕士生，主研领域：非线性分析。王辉，博士。张爱华，教授。
ＫｅｙｗｏｒｄｓＦｒａｃｔａｌＩｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎＮｉｎｅｐｉｅｃｅｓｓｕｍＷａｖｅｌｅｔ
０引言
分形图像编码最早是将原始图像表示为图像空间中一系列压缩映射的吸引子。后来基于方块分割的算法又被提出，但因花费时间过多，不能被广泛应用。近年来，新提出的特征向量法应用方便、效果好。根据图像子图的特征点的选取原则，本文选取规范化图像子块的九块（４个顶点，４条边上的中点及一个中心点）位置上的像素点作为特征点，并以这些特征点的归一
ＡｂｓｔｒａｃｔＥｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎｂｒｉｎｇｇｒｅａｔｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅｔｏｔｈｅｓｔｏｒａｇｅａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｆｄａｔａ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｎｉｎｅｂｌｏｃｋｓａｎｄｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｉｍａｇｅｓｕｂｂｌｏｃｋｓｗｅｒｅｄｅｆｉｎｅｄ，ａｎｄｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｏｓｓｙｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗａｖｅｌｅｔａｎｄｆｒａｃｔａｌｃｏｄｉｎｇａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｗａｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅｓｅｃｏｎｄｏｒｄｅｒｗａｖｅｌｅｔ，ａｎｄ７ｓｕｂｂａｎｄｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｔｈｅｌｏｗｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｕｂｂａｎｄｗｅｒｅｐｒｅｓｅｒｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｓｕｂｂａｎｄｓｗｅｒｅｆｒａｃｔａｌｃｏｄｅｄｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｂｌｏｃｋｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｎｉｎｅｐｉｅｃｅｓｓｕｍ．Ｔｈｅｎｅｗｌｙｄｅｆｉｎｅｄｎｉｎｅｐｉｅｃｅｓｓｕｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｕｒｎｅｄｔｈｅｆｕｌｌｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｏａｎｅｉｇｈｂｏｒｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｎｉｎｅｐｉｅｃｅｓｓｕｍ，ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇｔｈｅｓｅａｒｃｈｒａｎｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｍａｇｅｓ，ｂｕｔａｌｓｏｓｈｏｒｔｅｎｔｈｅｅｎｃｏｄｉｎｇａｎｄｄｅｃｏｄｉｎｇｔｉｍｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓｉｍｉｌａｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．

基于小波变换的图像压缩算法研究

基于小波变换的图像压缩算法研究随着数字图像技术的迅猛发展，人们对于图像的存储和传输需求变得越来越大。

然而，由于图像数据庞大，传输和存储所需的带宽和空间成本也随之增加。

因此，图像压缩算法成为了一项重要的技术，其旨在尽可能减小图像文件的大小，同时保持图像质量。

近年来，基于小波变换的图像压缩算法得到了广泛研究和应用。

小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解为不同频率的子带。

这种特性使得小波变换在图像压缩中具有独特的优势。

首先，小波变换能够提供良好的频域局部性。

传统的变换方法，如傅里叶变换，只能提供整幅图像的频率信息，而无法在局部区域进行分析。

小波变换通过级联的低通和高通滤波器，能够将图像分解为低频和高频成分。

这种局部分解能够更好地适应图像的特征，从而提高压缩效果。

其次，小波变换能够利用图像的能量集中特性。

在图像中，低频部分通常包含了更多的能量，而高频部分则包含了图像的细节信息。

小波变换通过选择合适的小波基函数，可以将图像的能量集中在较少的系数上，从而减小图像的数据量。

与此同时，高频部分的系数可以通过量化和编码的方式进行进一步的压缩。

另外，小波变换还具有多分辨率分析的特点。

通过逐级进行小波变换，可以将图像分解为不同分辨率的子图像。

这种多分辨率的表示方式，使得图像可以通过舍弃细节信息来降低图像的数据量。

同时，在解码时，可以根据需要重建不同分辨率的图像，从而满足不同应用场景的需求。

然而，基于小波变换的图像压缩算法也存在一些挑战和问题。

首先，小波变换本身对于图像边缘信息的处理效果较差，容易导致边缘模糊和震荡现象。

其次，小波变换需要进行频域和空域的转换，计算量较大，时间复杂度较高。

此外，小波变换的选择和参数设置对于压缩效果也有一定的影响，需要进行合理的选择和调整。

为了克服以上问题，研究者提出了许多改进的小波压缩算法。

其中，基于小波分组稀疏的压缩算法成为了热点。

这种算法通过对小波系数进行分组和稀疏表示，进一步提高压缩比和图像质量。

基于小波变换的图像压缩方法研究毕业设计论文

基于小波变换的图像压缩方法研究摘要在当今社会，由于图像采集设备的广泛应用以及采集分辨率的逐步提高，图像数据呈指数增长，为了能够充分的利用图像数据，对图像和视频数据进行压缩成为亟待解决的问题并且成为图像处理领域研究的一个热点问题。

而小波变换因其优秀的时-频局部性特征和与人眼视觉系统多通道相吻合的多分辨率分解特性，在图像压缩领域得到了较为广泛的应用，基于小波变换的图像压缩编码算法成为了图像压缩领域中的一个最重要的分支，对其进行的研究和改进无疑是一项相对重要的任务和研究热点。

本文首先介绍小波分析及其性质,对尺度函数、小波母函数、多分辨分析等进行分析。

然后根据近些年发表的学术文章，分析并整理了第二代小波变换的理论与实现方法，分析了第二代小波变换的优点及这些优点在图像压缩中的应用。

还分析了图像小波变换后小波系数的特征，讨论了优化小波系数的小波基选择问题。

最后阐述了当前热门的EZW编码算法和SPIHT编码算法。

关键词：小波变换图像压缩小波基 EZW编码算法SPIHT 编码算法The research of image compression based on WaveletTransformAbstractWith the wide application of image acquisition device and the improvement of acquisition resolution, image data are growing rapidly. In order to utilize the image data effectively, the compression of image and video has become an urgent problem and has become a research hotpot in multimedia technology field. The wavelet transform technology becomes widely used in image compression fieldsfor its good time-frequency partial characteristic and wavelet multi-resolution characteristic matching well with the multichannel model of HVS. The image compression method based on wavelet transform has become an important branch of image compression，study and improve the algorithms of image compression based on wavelet is not only an important task but also a research hot.The thesis introduces the basic concepts of wavelet transform andmultiresolution analysis.Have analyzed and systemically summarized principles and realizing methods of the second generation wavelet, have analyzed advantages of the second generation wavelet transform and their applications in image compression. Characteristics of wavelet coefficients after wavelet transform are analyzed, discussed the optimal wavelet coefficients ofthe wavelet base selection problem. Finally elaborated the current popular EZW coding and SPIHT coding algorithm.Keywords：Wavelet transform Image compression Wavelet EZW coding algorithm SPIHT coding algorithm目录1绪论1.1 引言1.2小波的定义1.3小波的发展历史1.4图像压缩的基本方法及现状2 第一代小波分析的基本理论2.1第一代小波的性质与特点2.2 连续小波变换2.3 离散小波变换2.4 二维小波3 第二代小波分析的基本理论3.1 提升算法的基本方法3.2 Lazy提升3.3提升算法的过程3.4提升变换与第一代小波变换的比较4 基于小波变换的图像压缩方法4.1 图像压缩中小波基的选择问题4.2 EZW编码方法4.2.1 EZW编码方法的基本思想4.2.2 EZW算法实现的一般步骤4.3 SPIHT编码方法4.3.1 SPIHT编码方法的原理4.3.2 SPIHT算法的实现过程4.4 实验结果及结论5 总结与展望1绪论1.1引言科学研究表明，在人类从外界获取的信息中,有80%以上是来自视觉感知的。

基于小波变换的图像压缩算法研究

基于小波变换的图像压缩算法研究一、引言图像是一种重要的信息载体，其在数字通信、计算机视觉和图像处理等领域中应用广泛。

然而，由于图像数据量庞大，传输和存储成本较高，图像压缩成为了一项重要任务。

基于小波变换的图像压缩算法被广泛研究和应用，其具有良好的压缩效果和适应性。

本文就基于小波变换的图像压缩算法进行深入研究和讨论。

二、小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为低频和高频成分。

在图像处理中，小波变换将图像在时间和频率两个维度上进行分解，得到图像的不同频率分量。

小波变换具有良好的局部性和多尺度分析能力，可以更好地捕捉图像的细节信息。

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主要分为编码和解码两个过程。

编码过程中，首先将图像进行小波分解，得到图像的低频和高频分量。

然后，利用熵编码方法对高频分量进行压缩，利用量化方法对低频分量进行压缩并进行编码。

解码过程中，首先对编码结果进行解码，然后重建图像。

四、小波选择小波选择是基于小波变换的图像压缩算法中一个重要的环节。

常用的小波函数有Haar、Daubechies、Symlets等。

选取适合的小波函数可以更好地捕捉图像的特征信息，并提高图像压缩的效果。

不同小波函数对不同类型的图像表现出不同的优势，因此选择合适的小波函数对于图像压缩的效果至关重要。

五、实验与分析本文通过实验对比不同小波函数在图像压缩算法中的表现。

实验使用了包含不同类型图像的数据集，并使用基于小波变换的图像压缩算法对这些图像进行压缩和解压缩。

实验结果显示，不同小波函数对不同类型的图像表现出不同的压缩效果。

对于纹理复杂的图像，使用Haar小波可以获得更好的压缩效果；对于边缘和轮廓明显的图像，使用Daubechies小波可以获得更好的压缩效果。

六、改进方法在基于小波变换的图像压缩算法中，可以通过进一步改进算法来提高压缩效果。

一种改进方法是采用自适应小波分解，根据图像的特点选择不同的小波尺度。

基于小波变换的分形图像压缩方法

基于小波变换的分形图像压缩方法摘要基于分形理论的图像压缩编码方法具有压缩比大，解码速度快等优点，缺点是编码时间过长，通过将分形理论与小波变换相结合，加快了图像编码速度，缩短了编码时间。

关键词图像压缩；分形；迭代函数系统；编码；小波1图像压缩概述1.1图像压缩的理论基础图像压缩编码得以实现的两个主要依据是人类视觉系统的特性和图像的统计特性。

1）视觉系统特性。

它主要表现出对比灵敏度、空间分辨率、时间分辨力、可见度域值等几个方面，人眼有它自己的特点，它很难分辨亮度的绝对大小，但是对亮度之间的对比却很敏感，在处理干扰信息方面，低于一定域值的干扰人眼是察觉不到的。

通过分析可知，人眼的视觉能力不是万能的，是有限度的，就像人的耳朵只能听到一定频率范围的声音一样，人的视觉系统对图像的某些信息并不敏感，因此，我们可以对这些人眼不敏感的信息进行处理，从而实现图像数据的压缩，这就是有损压缩理论的依据。

2）图像的统计特性。

研究表明，一张数据图像本身是存在联系和规律的，例如：图像相邻或者比较接近的像素，它们的灰度值总是相近的。

通过对这些联系和规律的研究处理，可以消除图像的冗余，对数据图像进行压缩。

1.2图像压缩编码的分类图像压缩编码的分类主要有两种：无失真编码和限失真编码。

1）无失真编码。

顾名思义，无失真编码可以保留原图像的所有信息，它是将输入的图像中表达像素点灰阶的值的每个符号，用规定的码字符号按一定的方式编排而成。

由于规定的码字符比原图像中的符号短，从而可用比较少的比特数来表达原图像的符号，达到图像压缩的目的。

在恢复图像时，只要把码字符与像素点的灰阶符号对应起来，就可无失真地恢复图像。

无失真编码的常用方法有霍夫曼编码、游程编码、算术编码。

2）限失真编码。

无失真编码虽然可以保留原图像所有信息，但是同时伴随的是压缩比过小，无法满足人们的需求，为了进一步提高图像编码的压缩比，利用人眼的特性和图像本身的联系和规律，损失一些图像精度，消除对观看图像的效果影响较小的冗余，可以获得较大的压缩比。

基于小波变换的分块压缩感知算法

ｗｈｏｌｅｉｍａｇｅｗｈｉｃｈｉｓｎｅｅｄｅｄｌｏｎｇｉｔｍｅａｎｄｌａｒｇｅｓｔｏｒａｇｅｓｐａｃｅｏｆｍａｔｒｉｘ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｉｍａｇｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＵｓｅｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｇｔｈｅｏｒｙｔＯｒｅａｌｉｚｅｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｍａｇｅ，ｂｕｔｈｉｔｓｍｅｈｏｔｄｌｍｓａａｔ
荣雁霞，邱晓晖
（南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京２１０００３）
摘要：利用压缩感知理论实现了对二维图像的精确重构，但此方法是对整幅图像进行重构，花费时间长，观测矩阵所需
的存储空间大。为了解决这个矛盾，根据图像小波变换系数的特点，将图像分块思想与小波变换相结合，提出一种基于小波变换的分块压缩感知算法。每一个图像块经小波变换后，保留图像低频系数，只对高频系数进行观测。重构时采用正交匹配追踪算法（ＯＭＰ）对高频系数进行恢复。实验结果表明，文中算法与不分块压缩感知算法相比，重构图像的ＰＳＮＲ值

基于小波变换和矢量量化的指纹图像压缩算法

基于小波变换和矢量量化的指纹图像压缩算法
黄晴;张书玲
【期刊名称】《纺织高校基础科学学报》
【年(卷),期】2003(016)004
【摘要】提出一种用于指纹图像压缩的矢量量化算法.该算法在对图像多级小波变换后,利用三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.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.
【总页数】5页(P325-328,334)
【作者】黄晴;张书玲
【作者单位】西北大学,数学系,陕西,西安,710069;西北大学,数学系,陕西,西
安,710069
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于小波变换和矢量量化的二维ECG数据压缩算法 [J], 王兴元;孟娟
2.一种基于小波变换和矢量量化的图像压缩算法 [J], 刘丹蕾;陈善学;韩静宇
3.一种新型的量化方法与基于小波变换的指纹图像压缩 [J], 袁卫卫;王国秋
4.基于小波变换及四元树矢量量化的图象数据压缩算法 [J], 闫敬文;沈贵明;刘劲松
5.一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法 [J], 陈旭生;李艳灵
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基于小波变换的图像分级压缩算法

维普资讯
第ｌ８卷第４期
２００６年８月
重庆邮电学院学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｏｏｇｉｇＵｎｖｒｉｙｏｏｔａｄＴｌｃｍｍｕｉａｉｎ（ｔｒｌｃｅｃ）ｏｒａｆＣｈｎｑｎｉｅｓｔｆＰｓｓｎｅｅｏｎｃｔｓＮａｕａｉｎｅｏＳ
而，图像数字化后形成的数据量往往非常大，幅一６０８４ ×４０分辨率的２４位真彩色图像约为９０ｋｉ０ｂｔ，
类视觉系统（ＨＶＳ对图像信息的处理过程基本一）
致。小波变换的这种多分辨率特征，于数字图像便按重要程度逐次、可控制地传输，种分级传输方式这特别适合图像的网络通信要求，在低比特率传输且时不会产生方块效应。
对图像进行小波变换。由于图像是二维信号，在需行和列上分别进行一维小波变换，因此，经过一次小波变换，图像被分割成４个不同频率的子图像，别分为水平方向和垂直方向的低频子图像Ｌ。水平方Ｌ；向的低频和垂直方向的高频子图像Ｌ；平方向Ｈ。水的高频和垂直方向的低频子图像ＨＬ；平和垂直。水方向的高频子图像ＨＨ。其中的Ｌ表示低频（ｏ，Ｌｗｆｑｅｃ）Ｈ表示高频（ｇｒｑｅｃ）下标１ｒｕｎｙ，ｅＨｉｈｆｅｕｎｙ，

基于小波包的SPIHT算法图像压缩

ＡＮｏｅｇｒｈｏＴＩｇｍｐｅｓｏｖｌＡｌｏｉｍｆＳＰＩｍａｅＣｏｔＨｒｓｉｎ
ＢａｅｎＷａｅｅｃｅｓｄｏｖｌｔＰａｋｔ
ＷＮｉｉＹＮＧＭ书ＡＧＡ— 。Ａｇｌ
ａｈａｏｒｓｉｎｒｔ．ｔｔｅｓｍｅｃｍｐｅｓｏａｉｏ
Ｋｙｗｒｓｉａｅｃｍｒｓｏ；ａｅｅｐｃｅｄｃｍｏｉｏ；ＰＨｅｏｄ：ｇｏｐｅｓｎｗｖｌｔａｋｔｅｏｐｓｉＳＩＴｍｉｔｎ
随计算机、数字通信和网络技术的发展，数字
分析没有细分的高频部分也作进一步分解，因而获
图像已经成为重要的信息载体，在存储空间和信道
带宽均有限的条件下，何高质量地对具有大数据如量的数字图像进行压缩已成为热门的研究领域．近年来，具有良好的频域和时域局部性小波变
作为不重要信息对待，压缩中往往引人大量高频信息丢失．而对于细节变换多、边缘及纹理信息丰富的复杂图像（指纹图像、ａｂｒ、ｉｈｏｓ）高如ＢｒａａＬｇｔｕｅ等，ｈ频信息丰富，需要在压缩的同时尽可能的保留细节信息．小波包分解进行多级频带划分时，对多分辨率
ｈｇｅｕｅｃｓｕｉｏｔｎ．ＳｖｌｔａａｙｉｅｏｏｅｅｌｗｅｅｕｎｙｂａｄｓｉｈｆｑｎｙｉｎｍｐｒａｔＯｗａｅｅｎｌｓｓｄｃｍｐｓｓｔｏｒｆｑｅｃｎ．Ｂｕｎｔｘｕｅ—ｒｃｍ— ｒｈｒｔｉｅｔｒｉｈｉａｅｓｉｎｆｃｎｎｏａｉｎｏｅｔｒｎｅｉｎｂｕｄｒｅｆｅｐｅｒｉｈｅｍｉｄｅａｄｈｇｅｕｅｃ．Ｉｇｓｍｏｔｓｇｉｉａｔｉｒｔｆｔｘｕｅａｄｒｇｏｏｎａｉｓｏｎａｐａｎｔｄｌｎｉｈｆｑｎｙｎｆｍｏｔｒ

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。

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修改版————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：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L ＢＧ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 )()(=t t ψt f C n m n m (1）其中，2,2=)(m n m t ψ)2(n tψm,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。

基于小波变换的指纹图像压缩方法

基于小波变换的指纹图像压缩方法
马义德;段磊;韩明秋
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2005(28)1
【摘要】小波分析是傅里叶分析方法的突破性进展,在非平稳信号处理中,取得了良好的效果.数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域.指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求.为此,简要的介绍了小波变换的基本原理,提出了一种新的指纹图像压缩评价准则并给出了基于小波变换的指纹图像压缩方法.
【总页数】3页(P118-120)
【作者】马义德;段磊;韩明秋
【作者单位】兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法 [J], 田俊;周定康
2.基于小波变换和Teager能量算子指纹图像增强 [J], 王磊;郑建炜;王万良
3.基于中值滤波与小波变换的指纹图像去噪方法 [J], 张燕红;王凤芹;宋协栋;陈青华
4.基于小波变换的指纹图像增强算法 [J], 孙勤江;雷声;陈建玲
5.基于形态小波变换的指纹图像识别预处理的应用研究 [J], 景小平;邓方源;易世君;成和平;刘乃琦
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基于小波变换的图像压缩算法研究.

基于小波变换的图像压缩算法研究袁林张国峰戴树岭(北京航空航天大学先进仿真技术实验室北京 100083摘要小波变换是一种对信号的时间 -尺度 (时间 -频率进行分析的方法,它具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。

本文对基于小波变换的图像数据压缩编码方法进行研究, 首先利用小波变换对图像进行多分辨率分解, 然后对分解后的图像数据进行小波零数编码和自适应算术编码,从而实现图像压缩的目的。

关键词虚拟现实小波变换图像压缩零数编码算术编码1 引言在分布式虚拟环境中,随着应用的日益广泛和系统结构的日渐复杂,将有大量的图像、语音等多媒体的数据需要在网络上传输。

在带宽资源有限的情况下传输这些多媒体数据时,需要对这些数据进行有效的压缩和解压,以达到快速传输的效果。

因此,在虚拟现实系统中进行有关多媒体数据压缩的研究是非常有应用价值的。

近几年,小波变换作为一种新兴的信息处理方法,已经受到广泛重视。

具有“数学显微镜”之称的小波变换同时在时域和频域具有分辨率。

对高频分量用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,对于剧烈变换的边缘,比常规的傅立叶变换具有更好的适应性。

由于小波变换的优良特性与 Mallat 算法的简便易行,使得小波变换图像编码压缩成为图像压缩领域的一个主要研究方向。

2小波变换 [1]与多分辨率分析小波变换就是将信号在一个函数族上作分解,该函数族是由一个独立的函数 (小波母函数(t Ψ 经过平移和伸缩而得到的,如式 2-1所: (|| (2/1ab t a t −Ψ=Ψ− 0, , ≠∈a R b a (2-1 其中,分别为伸缩和平移尺度, (t Ψ的傅立叶变换必须满足容许性条件 :∞<Ψ=∫ΨωωωC R 2| (| (2-2 此式隐含了0 (=Ψ∫dt t R ,表明小波具有正负交替的波动性。

图像的多分辨率分析 (MultiResolution analysis采用不同分辨率下处理图像中不同信息的方法, 将图像在各种分辨率下的细节提取出来, 得到一个拥有不同分辨率的图像细节序列再进行分析处理。

浅析基于小波变换的图像压缩

浅析基于小波变换的图像压缩摘要：小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。

它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。

基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。

小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)；小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性；小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) ；小波变换实现上有快速算法(Mallat 小波分解算法)关键字：小波分析；小波变换；图像压缩1.小波变换定义前面讨论的短时傅里叶变换（STFT ）其窗口函数ϖϕϖϕt a a t t i e )(),(--=通过函数时间轴的平移与频率限制得到，由此得到的时频分析窗口具有固定的大小。

对于非平稳信号而言，需要时频窗口具有可调的性质，即要求在高频部分具有较好的时间分辨率特性，而在低频部分具有较好的频率分辨率特性。

为此特引入窗口函数)(||1)(,ab t a t b a -=ψψ，并定义变换t abt t f a b a f W d )(*)(||1),(⎰∞+∞--=ψψ （1.19）其中，a ∈R 且a ≠0。

式（1.19）定义了连续小波变换，a 为尺度因子，表示与频率相关的伸缩，b 为时间平移因子。

很显然，并非所有函数都能保证式（1.19）中表示的变换对于所有f ∈L 2(R )均有意义；另外，在实际应用尤其是信号处理以及图像处理的应用中，变换只是一种简化问题、处理问题的有效手段，最终目的需要回到原问题的求解，因此，还要保证连续小波变换存在逆变换。

同时，作为窗口函数，为了保证时间窗口与频率窗口具有快速衰减特性，经常要求函数ψ(x )具有如下性质：|()|x ψ≤1(1||)C x ε--+，ˆ|()|ψϖ≤1(1||)C εω--+ 其中，C 为与x ,ϖ无关的常数，ε>0。