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
．
ｆ ｒｈ ｒｒ ｓ ａ ｃ ａ ｅ ｎ ｍａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｔｃ ｏ ｄ ｔ ｎ ｆｗａ ｅ ｅ ｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｔ ｅ ｒｅ ｅａｅ ｔ ｍａ ｅ ｕ ｔ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｈ ｄ ｂ ｅ ｄ ｎ ｍａｈ ｍａｉｓｆｕｎ ａｉ ｓｏ ｖ ｌｔａ ａｙ ｉ ｎ ｈ ｈ ｏ ｉｓ ｒｌ ｔｄ ｗｉ ｉ ｇ ｏ ｈ
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
基于小波变换的图像压缩算法研究的开题报告
基于小波变换的图像压缩算法研究的开题报告
1. 研究背景和意义
图像压缩算法是计算机视觉领域的一个重要分支，它可以将图像的冗余信息去除，从而减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像传输的效率。
小波变换作为一种常用的信号分析方法，已被广泛应用于图像压缩领域。
本研究旨在探究基于小波变换的图像压缩算法，研究小波变换的理论基础、压缩算法的技术实现以及实验验证等方面，对图像压缩算法的研究和应用具有重要的理论和实际意义。
2. 研究内容和方法
（1）小波变换理论的研究
介绍小波变换理论的基本概念、性质和方法，并探究小波变换在图像压缩中的原理和应用。
（2）小波变换图像压缩算法的研究
以小波变换为基础，研究常见的图像压缩算法，包括离散小波变换压缩算法、小波分解重构压缩算法等，并对比分析这些算法的优缺点和适用范围。
（3）实验验证
对比实验不同压缩算法在压缩率、重建质量、计算复杂度等方面的表现，验证基于小波变换的图像压缩算法的有效性和优越性。
3. 预期结果和创新点
预期结果是使用小波变换作为基础，设计并实现一个高效、可靠的图像压缩算法。
在算法实现和实验验证过程中，将探究小波变换理论和
算法应用的优点和不足之处，研究小波变换与其他图像压缩算法的比较，同时将着重探究小波变换在图像压缩领域中的创新应用。
4. 研究意义
本研究将探究图像压缩算法的基础理论和实际应用，提高图像压缩
的效率和质量，促进信息科学和计算机技术的发展，同时也对于其他领
域的数据压缩算法有一定的参考价值。
基于小波变换的图像快速压缩算法
３ ９８０Ｐｏｌ ｉｒｔｎＡｍ ｒ ｐ， ａ ｏ ７０１ Ｃｉ ；． ｈｎｑ ｇＣｍ ｕｉ ｔｎＩ ｔ ｔ， ｈｎｑｇ４０３， ｈ ） ． ２３ ｅ ｅ Ｌ ｅ ｉ ｒｙＴ ｏｓ Ｈ ｉ ｕ ００ ， ｈｎ ‘ Ｃ ｏ ｉ ｏ ｍ ｎ ａｏ ｔｅ Ｃｏｇｉ ００５ Ｃｉ ｐ ｇ ｂ ａｏ ｏ ｋ ５ ａ≠ ｇｎ ｃｉ ｎｉ ｓｕ ｎ ａ ｎ
ｔａ ｓｏｍ ｒｉ ｇ ｉ ｕ ｅ ｈ ｒ ｎ ｆｒ ｆ ｍａ ｅ，ｔ ｓ ｄ ｔｅ ＤＰＣＭ ｌｏｉｈ ｉ ｏ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｐ ｒ ，ａ ｄ ｕ ｅ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｔ ｅ ｈｇ ｒｑ ｅ ｃ ａｔ ，ｈ ｎ ｃ ｍｐｅ ｓｏ ｏ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｌｗ— ｒｑ ｅ ｃ ａｔ ｎ ｓ ｄ ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏｉｈ ｉ ｈ ｉｈ ｆｅ ｌ ｕ ｎ ｙ ｐ ｒ ｔｅ ｏ ｒｓｉｎ ｅ ｒ ｂ ｓ ｄ ｉ ｈ ｒ ｅ ｏ ｆｔｍｅｔ ｅ ｐ ｍｏｔｏ ｎ ｒｙ ｏ ｈ ｒｇｎ ｌｉ ｇ ．Ａｌ ｏ ｇ ｈｉ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ａ ｅ ｔ ｈｅｏ ｇｎ ｌｌｓ ｗｏｐ ｒｓ ａｌ ｅ ｕ ｅ ｎ ａ ｓ ｏ ｐ ｒ ｄ ｏ ｉ ｏ ｋ ｅ ｓ ｆｔ ｅ ｅｇ ｆｔｅ ｏ ｉａ ｍａ ｅ ｔ ｉ ｈｅ ｉ ｈ ｔ ｕ ｈ ｔ ｓａｇ ｒ ｈ ｃ ｍｐ ｒｄ ｗｉ ｔ ｒ ｉａ ｏ ｔｔ ａ ｉ ｈ ｉ ｔ ｏ ｄｅｉｙ，ｉ ｅ ｕ ｅ ｈ ｏ ｌｘｔ ｆｔｅ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｔｅ ｅ ｃ ｄｎ ｉ ． Ｉ ｉ ｖ ｒ ｄ ａ ｔｇ ｏ ｓｔ ｏ ｒｓ ｉｎｆｃ ｎ ｍａ ｅ ａ ｄ ｔａ ｓ ｓｉｎ ｆｆ ｌｔ ｉ ｔｒｄ ｃ ｄ ｔ ｅｃ ｍｐ ｅ ｉ ｏ ｈ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ｈ ｎ ｏ ｉｇ ｔ ｙ ｉ ｍｅ ｔ ｓ ｅ ｙａ ｖ ｎａ ｅ ｕ ｏ ｃ ｍｐｅ ｓａ ｓｇ ｉ ａ ｔｉ ｇ ｎ ｒｎ ｍｉｓｏ ． ｉ
基于小波变换的视频图像压缩算法研究
基于小波变换的视频图像压缩算法研究作者：刘苹妮刘晓红王志虎来源：《现代电子技术》2008年第12期摘要：提出一种时域加强并结合时间轴稳定性码率控制的三维小波变换的视频图像编码方法。
该算法根据人类视觉系统(HVS的特性对视频图像不同频率的数据进行粗细不同的量化，可以很好地解决当图像运动变化较大时所产生的大数据量的问题；该算法无运动估计和补偿环节，降低了复杂度；采用提升型变换可以节省内存空间并提高运算速度；进行了码率控制，得到了良好的时间轴稳定性，提高了视频图像的清晰度和流畅度。
关键词：小波变换；视频压缩；提升型算法；视觉阈值量化；时间轴码率控制Abstract：This thesis presents a video image compression method of 3D wavelet transformation with temporal enhancement and the rate control of temporal stability.This algorithm based on the Human Visual System (HVS performs different ranges quantification to different frequency data of video image,to solve the problem that the large number of data is created when motion isacute.Experiment shows this algorithm will become more simple,save memory space,improve operation speed,get good temporal stability and improve the articulation and fluency of videoeywords：wavelet transform;video compression;lifting scheme;HVS threshold1 引言随着网络和多媒体技术的迅速发展，特别是3G技术的逐渐普及，多媒体信息特别是视频图像信息将越来越丰富。
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。
一种基于小波变换的图像压缩算法
总第173期2008年第11期舰船电子工程Ship Electronic Enginee ring Vol.28No.1196 一种基于小波变换的图像压缩算法3张培珍1) 杨根源2) 周祖华3) 马 良1)(海军航空工程学院研究生管理大队1) 烟台 264001)(海军航空工程学院指挥系2) 烟台 264001)(空军雷达学院预警探测指挥系3) 武汉 430019)摘 要 针对传统小波变换过程复杂的缺点和S PI HT 算法编码过程重复运算、存储量大的问题。
首先分析了小波基和小波分解层数的选取,然后提出了一种改进的SPI H T 算法,该算法利用可变阈值对SPI HT 算法中初始子带进行分类得到一种更有效的编码算法。
仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SP IH T 算法。
关键词 SPI H T;小波变换;图像压缩中图分类号 TN919.81A Kin d of I mage Comp ression Algorit h mBased on Wavelet Tra nsf or mZhang Peiz he n 1) Yang Genyuan 2) Z hou Zuhua 3) Ma L iang 1)(Depa rtment of Graduate Manage ment ,NA EI 1),Y a ntai 264001)(Depart me nt of Comma nd ,NA EI 2),Y antai 264001)(Depa rtment of Early War ning a nd Detec tio n Command ,AFRA 3),Wuha n 430019)Abs tra ct In view of the prob lems of complicated conv olution process of wavelet t rans form ,repeated calculations and a large of needed mem ories of SP IHT algorithm ,Fir stly ,the wavelet a nd decomposition of wavelet was analyzed by this paper.Secondly ,we present a more efficient implementation of the SPI HT alg orithm by using variable thresholds to s ort the initialization sub 2bands.Fi 2nally ,experimental results show that t h is algorithm is competitive to the SPIH T coding algorithm.Ke y w ords SP IH T ,wavelet tr ans fo rm ,image compre ssion Class N umber TN919.811 引言随着现代通信应用和计算机技术的迅速发展,图像压缩技术仍是当今研究的一个重要课题[1～3]。
基于小波变换的静态图像压缩毕业论文
基于小波变换的静态图像压缩毕业论文摘要随着时代的进步，我们的世界变得比以前更加多彩缤纷，我们日常所接触的信息也变得更加多样化，并且都有着数据量大的特点。
图像作为信息的一个主要载体，它变得越来越清晰，这表示我们需要更大的带宽和存储容量来传输和存储数据，为了能够提高传输速度以及减少所占存储空间，所以需要对图像进行压缩。
小波变换由于具有很好时域和频域特性，成为了当今社会图像压缩的主流分析方法，分层小波树集合分割算法（SPIHT）是一种很经典的压缩算法，本文从小波变换着手，介绍了一些关于图像压缩的基本知识，结合小波变换和SPIHT算法做了图像压缩实验，讨论和分析了不同压缩率、不同分解层次、不同大小、不同小波基条件下图像压缩的效果差异，发现压缩率越大，分解层次越高，图像越大其图像压缩的效果也越好，Daubechies小波基适合图像压缩。
关键词：小波变换、图像压缩、分层小波树集合分割算法、SPIHTABSTRCATWith the progress of times, our world has become more colorful than ever, our daily life contacted information has become more diversification, which have characteristics of big data. Image as a major carrier of information, it becomes increasingly clear, which means that we need more bandwidth and storage capacity to transmit and store data. In order to improve transmission speed and reduce the storage space occupied by Image,do image compression is needed.The wavelet transform has a good characteristics in time domain and frequency domain, and it becomes the main ways of image compression. is a very classic compression algorithm. This article begin with the wavelet transform ,and then do image compression experiments, which Combine The Wavelet transform and SPIHT algorithm. Discussion and analysis the effects of image compression between different compression rate, different decomposition level, different sizes, different wavelets. From the experiments result ,found that the bigger compression rate, the higher decomposition level, the larger sizes,the better the effect of image compression.Daubechies wavelet suitable for image compression.Key words:Wavelet Transform，Image Compression，SPIHT目录摘要 (I)ABSTRCAT (II)目录 (III)1 引言 (5)1.1 研究的目的与意义 (6)1.2 研究背景 (6)1.3 国内外研究现状 (7)1.4 论文安排 (7)2 图像压缩 (9)2.1 图像压缩原理 (9)2.1.1 图像压缩原理和系统结构 (9)2.1.2 图像冗余 (10)2.2 离散余弦变换（DCT） (10)2.2.1 DCT变换原理 (10)2.2.2 DCT系数的编码 (11)2.3 小波变换 (11)2.3.1 小波变换原理 (11)2.3.2 嵌入式零树小波（EZW）编码.112.4 图像压缩编码方法 (11)2.4.1 哈夫曼编码 (12)2.5 章节小结 (12)3 等级树集分割编码方法（SPIHT） (13)3.1 SPIHT（Set Partitioning In HierarchicalTrees）的起源 (13)3.2 SPIHT的基本原理 (13)3.2.1 渐进图像传输 (14)3.2.2 传输系数值 (14)3.2.3 设置分区排序算法 (15)3.2.4 空间方向树 (16)3.2.5 编码算法 (17)3.3 设计方案 (19)3.4 章节小结 (22)4 结果分析 (23)4.1 图像压缩率对压缩的影响 (23)4.2 图像大小对压缩的影响 (26)4.3 SPIHT的分解层次（level） (27)4.4 小波基的选取对压缩的影响 (29)4.5 章节小结 (31)5 结论 (32)5.1 总结 (32)5.2 展望 (32)致谢............................................................................ 错误!未定义书签。
基于小波变换的视频图像压缩算法
中ｎ＝ｏ ｍｘ／，） （Ｊ ）） ｏ ｌ ｛ａ（Ｊ 【 ，， １ ，然后从树根节点开始扫描； ｇ ．ｋ ｌ ， ） ｃ
（ 分类过程 ：利 ｝ （ ）判断 ＬＰ ２） 件式 １ Ｉ中每一系数是否重要 ， 输 出判断结 果 ．并把 重要系数的坐标 移入Ｌ Ｐｐ Ｓ ｒ ；用式 （ 】 １ 判断ＬＳ Ｉ中 各表值所 代表的集 合 的重要性 ，输 出判断 结果 对于Ａ类集 合 ．若 Ｄ ｉ ，） （Ｊ 为重要集合 ，则化此集 合分割分为 ｏ ｉ ， 和 ￡ ， ．并 判 ， （ ¨ ， ｆＪ ） ，
合在带宽变化的互联网和无线信道中使用。 ＢＪ ｉ 和ｗ． ． ｌ ｍ ｎ 等级树 集分 割编码 方法推 广到视 频编 ．Ｋ ｍ ． ＡＰ ｔ ａ把 ｅｒ ｌ 码中 ，提 出了三维 等级 树集 分割编 码方法（Ｄ Ｓ Ｉ Ｔ ，此方法 算法 ３ — ＰＨ ）
复杂度低 ，在对视频的编码过程 中不需要进行运动估计和运动补偿 ， 而是通过三维小波变换来消除帧问冗佘 。另外三维等级树集分割编码 方法所得码流是完全嵌入式 的 ，且码率分配是算法 自动完成的。因此
１ ａ － ｛ ‘ － ｚ ｍ｛１ ｘｔ ， ，） ｆ
ｏ ．
（ 。 ）
¨ ’
其 ｑ 表 示一个集合或小波 系数， “表 示小波 系数值 ， ＇ Ｔ ２ 是闭值
三维 等级树集分割编码的思路是 ： （ ） １ 初始化Ｌ Ｐ Ｉ 、 Ｓ ，汁算出编码时 的最大阂值 ２ ，其 Ｉ 、Ｌ Ｓ Ｌ Ｐ
算法简单 。但通过上 面的分析可 知，利用３ — ＰＨ 对视频序 列进行 Ｄ Ｓ ＩＴ 压缩 ，要进行三级小波变换 ．需 ｌ帧图像为一组 同时进行处理 ，一般 ６ 来说 ， 样的延迟 是实时处理 中难 以忍受的 。 这
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。
基于小波变换的图像压缩与恢复算法研究
基于小波变换的图像压缩与恢复算法研究图像压缩是对数字图像进行处理，使其能够在保留必要信息的情况下减少其数据量，从而节约存储空间和传输时间，为数字图像的存储和传输提供了可行的解决方案。
目前图像压缩领域已经形成许多不同的压缩算法，其中基于小波变换的图像压缩算法由于其良好的压缩效果和较高的图像质量而备受关注。
一、小波变换小波变换是目前应用最广泛的信号分析技术之一，可用于信号的压缩、去噪和特征提取等领域。
小波变换是一种多分辨率分析技术，它将信号分解成不同尺度的子信号，在不同尺度上完成对信号的分析处理，使得信号处理结果更加准确和细致。
在小波分解的过程中，从低频成分到高频成分逐渐提取，各成分之间是互相独立的，没有像傅里叶变换那样衰减缓慢的问题。
小波变换的基本思路是将信号分段并在每个分段内进行变换，将分段信号分解成一系列子带，将不同子带的数据量进行有效的控制和重构，从而实现图像的压缩和恢复等处理。
二、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三步，包括分解、量化和编码。
首先将待压缩图像进行小波分解，将图像分解成多个不同尺度的子带。
然后对不同尺度的子带进行量化，将小波系数的大小压缩到相同的范围内。
最后对量化后的系数进行编码，将压缩后的数据按一定规则进行编码，并记录相应的信息用以恢复。
在基于小波变换的图像压缩算法中，量化是重要的环节，量化步骤将小波系数按照一定的比例缩小，取整或分段传递，实现图像数据的有效压缩。
在量化的过程中，要权衡压缩比和图像质量之间的关系。
量化步骤的精度越高，量化误差就越小，图像质量也会越好，但是压缩比就会越低；反之，量化精度越低，压缩比就会越高，但是图像质量也会相应降低。
三、基于小波变换的图像恢复算法基于小波变换的图像恢复算法是对压缩后的数据进行解码和重构的过程。
首先将经过压缩和编码的数据按照压缩时的顺序进行解码，得到各个子带的小波系数。
然后对小波系数进行逆量化，将量化时缩小的系数进行恢复，还原成原始数据。
基于小波变换与视觉敏感特性的图像压缩算法研究
第 ３ ５卷 第 ３期 ２ ０ １ ３年 ３月
红 外 技 术
Ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖ ０ ＿ １ ． ３ ５ ＮＯ ． ３
Ｍａ ｒ ． ２０１ ３
基于小波变换 与视 觉敏 感特性 的图像压缩 算法研 究
万智 萍
（ 中 山大 学 新 华 学 院 ， 广 东 广 州 ５ １ ０ ５ ２ ０ ３
摘要：现有的图像压缩算法大多压缩效果不好且设备成本较高，虽然近几年来提 出了许多新的图像压 缩算法，但还是没能从根本上解决上述 问题；针对该现象，文章利用小波算法的高效性与普遍性，提 出了一种适应人眼视觉特性小波变换 的图像压缩算法，采用 Ｓ Ｐ Ｉ Ｈ Ｔ算法与 Ｄ Ｐ Ｃ Ｍ 编码方式，并结合 人眼的视觉特性，来对 图像进行分类处理，进而对视觉敏感的区域进行边缘优化处理 ，来消除不必要
基于小波变换的图像压缩并行算法研究
算法在第一遍排 序过程 中， Ｓ Ｉ Ｔ算法一样 ， 与 ＰＨ 逐个元素 比较 ， 不同的 是改进算法在此 过程 中同时建立最大值表 ，并存入 ＬＳ链 表中对应元 Ｉ 素的子孙节点 中的系数最大值 。所建立 的最 大值表 与链 表 ＬＳ大小相 Ｉ 同， 并且随着 ＬＳ大小 的变化而变化 。在 以后 的过程 中，Ｐ Ｔ算 法每 Ｉ Ｓ ＨＩ 将阈值减半一次 ， 排序时都需要把所有子孙节点 系数一 一与阈值 比较 ， 而改进后的算法 由于引进了最大值表 ，只将最大值 表中的值与阈值 比 较 即可 ， 不需要逐个元素 比较 ， 计算量大大减少［ ３ １ 。 ２３并 行 实 现 ． （） １并行程序初始化。 始化并行环境 ， 初 得到总进程数 、 当前进程号 及并行环境的当前时间 ，这些并行环境 的参数 主要用来 实现计 算任务 的动态分配和得到算法运行的时间 ， 以衡 量 算 法 的优 劣 。 Ｍ Ｐ Ｉｉ ＆ ｒ ＆ａ ｖ； 并 行 程 序 初 始 化 Ｉ ｎ （ａ ｅ， ｒ ） ／ ｔ ｇ ｇ ／ ＭＰ Ｃｏ Ｉ ｍｍ ｒ ｋ ａ （ ＩＣ ＭＭ— ＲＬ ＆ｍ ＿ａ ｋ； ｎ ＭＰ— Ｏ ． ． ＷＯ Ｄ， ｙ ｒ ） ｎ
销。
［ 关键词 ］Ｊ 变换 图像压缩 并行计 算 Ｓ Ｉ Ｉ波 、 ＰＨＴ算法
１ 引言 ．
本 文 重 点研 究 并 行 算 法 在 图像 压 缩 编码 中 的 应 用 ，采 用 并 行 计 算 机， 分析和研究合 适的图像压缩 的并行算法 ， 以提高计算速度 ， 满足系 统的实时性要求 。本文对编解码算法 中的关 键一小波变换的图像压缩 技 术 的并 行 算 法 进 行 深 入 的 研 究 ， 现 图像 压缩 编 码 的并 行 化 。以便 获 实 得 最 小 的 时 间开 销 。 ２基于小波变换的图像压缩并行算 法 ． ２１ ．小波变换 传统小 波变换采用的是卷积运算 ， 算法 复杂 ， 而且变换结果为浮点 数， 故采用提升方案弥补传统小波变换的不足。 本文采用双正交小波基 用于遥感 图像实时压缩。提升方案通过分裂、 预测 和更新三个步骤实现 信 号 高低 频 的分 离 “ 】 。 （ 分裂（ｐｉ ： １ ） Ｓ ｌ）分裂过程将 原始信 号分裂 为两个集合 ， ｔ 一般采 用奇 偶分裂。 （ 预￣（ｒｄｃ ： ２ ） Ｐｅ ｉ）预测过程 用偶数 部分的值 预测奇数 部分 ， 测是 ｔ 预 利用数据 间的相关性。奇数和偶数 部分具有一定 的相关性 ， 所以奇数部 分数据可 以根据附近的偶数部分数据 预测得 到。 （） 新（ｐ ａ ）经分裂产生 的子集 的某些 整体性质与原 始数 据有 ３更 Ｕ ｄｔ ： ｅ 差异 ， 需要进行更新运算。提升算法 的每一步都是 可逆 的， 重构过程类 似于分解过程 ， 采用取消更新 、 消预测 、 取 合并三步运算 。
基于小波变换的图像压缩技术
基于小波变换的图像压缩技术近年来，随着数字图像在生活中的广泛应用，对图像数据的存储和传输需求也越来越大。
然而，图像数据的存储和传输都需要大量的存储空间和传输带宽，对于一些容量有限、带宽不足或网络受限等场景，就需要对图像进行压缩。
而小波变换技术作为一种高效的图像压缩方法，已经在实际应用中得到广泛运用。
1. 小波变换的原理小波变换是利用数学中的小波基函数对信号进行变换的一种新的方法。
其基本思想是利用小波基函数将信号分解为不同的尺度和频率下的子信号，从而实现对信号的压缩和重构。
小波变换的主要优点在于它能够捕捉信号中的瞬时变化和局部特征，并能够实现对信号的多尺度和多频带的分析。
2. 小波变换在图像压缩中的应用在图像压缩中，小波变换主要用于图像的离散小波变换（DWT）。
其原理是先将图像分解成多个尺度和频率下的子图像，再根据不同的重要性程度进行量化和编码，最后再通过反离散小波变换（IDWT）重构出原始图像。
对于高频部分的系数，可以通过丢弃一定的系数数据来实现图像的压缩。
3. 小波变换的优势和不足小波变换作为一种高效的图像压缩方法，相较于其它图像压缩方法，具有以下优点：（1）小波变换能够对图像进行多尺度和多频带的分析，从而更好地保留了图像的空间分辨率和频率特征。
（2）小波变换通过选择不同的小波基函数，能够很好地适应各种类型的信号。
（3）小波变换通过对高频分量的系数进行丢弃，可以实现较高的压缩比。
尽管小波变换在图像压缩中具有较高的效率和优势，但也存在一些不足之处。
例如：（1）小波变换本身需要大量的计算，并且需要一定的优化和加速，才能实现实时的图像传输和处理。
（2）小波变换的局部特征使得其对整个图像的处理是非常局限的，因此需要结合其它的算法和方法，才能实现更加全面的图像处理和分析。
4. 结语小波变换作为一种高效的图像压缩方法，在实际应用中得到了广泛的应用和研究。
通过分析其原理和应用特点，我们可以看出小波变换在图像处理、分析和传输中具有较高的效率和优势。
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。
基于小波变换的图像压缩方法研究
Ｓｐ ｍ ｅ，０ ０ ｅ ｔ ｂｒ２ １ ｅ
基 于小 波变 换 的 图像 压 缩 方 法研 究
刘 艳 波
（ 北华大学信息技术学院 ， 吉林 １ ０ １ ３ ２） ２
摘
要： 图像压缩是 为适应特殊应用场合或 为得到一个较好的视 觉效果 ， 例如 突 出某 些细节， 常需要 一种可 以有效 常
ＬＵ Ｙ ｎ ｏ ｌ ａ ｂ
（Ｉｏｍ ｔｎＴｃｎｌ ｙＣ ｌ ｅｆＢ ｉ ａＵｉ ｒｔ， ｉ ３０ １ Ｃ ｉ ） ｎ ｒ ａｏ ｅ ｏ ｇ ｏ ｅ ｅ ｕ ｎｅ ｉ Ｊｉ １２２ ， ｈ ａ ｆ ｉ ｈ ｏ ｌ ｏ ｈ ｇ ｖ ｓｙ ｌ ｎ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｇ ｏ ｒｓｉｎ ｉ ｔ ｄ ｐ ｏ ｓ ｅ ｉ ｃ ａ ｐ ｉａｉｎ ｒｇ ｔ ｅ ｔ ｉ ａ ｆ ｃ ，ｏ ｘ ｍｐｅ ｉｈ ｓ ｒ ｃ ：ｍａ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｓ ｓ ｏ ａ ａ ｔ ｐ ｃｆ ｐ ｌ ｔ ｓｏ ｅ ｂ ｔ ｒｖｓ ｌ ｅ ｔ ｆ ｒ ａ ｌ ，ｈ ｇ — ｏ ｔ ｉ ｃ ｏ ａ ｅ ｕ ｅ ｅ
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宋宇;王美玲;翟双【摘要】介绍了小波图像压缩方法。
图像经过小波基分解成低频部分和高频部分,根据人眼的视觉特征,把低频部分做编码处理,高频部分用阈值量化处理,对几种适合图像压缩的小波基经过试验比较出了压缩效果。
%The wavelet image compression methods are introduced first.An image is decomposed to low and high frequency,and then the low frequency components are encoded while the high threshold quantified according human eye vision characteristics.The results of several wavelet transform for image compressing are shown here through the experiments.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(032)006【总页数】4页(P558-561)【关键词】小波变换;图像压缩;Mallat算法【作者】宋宇;王美玲;翟双【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言随着信息技术的迅速发展，图像、视频等信息的容量日益增加，对图像来说，如果需要进行快速的或者是实时的传输以及大量的存储，就要对图像进行数据量的压缩，以压缩的形式传输和存储。
这样在同等的通信容量下，如果图像数据进行压缩后再传输，就可以传输更多的信息，也就可以增强通信能力，提高了通信干线的传输效率。
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。
小波分析的图像压缩原理
小波分析的图像压缩原理
小波分析的图像压缩原理主要基于小波变换的特性。
小波变换将图像分解为不同尺度的频域系数，其中低频系数表示图像的整体特征，而高频系数则表示图像的细节信息。
根据人眼对图像的感知特性，我们可以舍弃一部分高频系数而保留更多的低频系数，从而实现图像压缩的目的。
具体的图像压缩过程如下：
1. 将原始图像进行小波分解，得到图像的低频系数和高频系数。
2. 根据压缩比例，舍弃高频系数中的一部分。
压缩比例越高，舍弃的高频系数越多，从而实现更高的压缩率。
3. 对剩余的低频系数进行量化，将其表示成较少的离散级别。
通过减少位数或使用更简单的编码方式，可以进一步减小低频系数的存储空间。
4. 对压缩后的系数进行反变换，得到经过压缩处理的图像。
由于小波变换具有良好的频域局部性和时间域局部性特点，使得小波分析能够同时捕捉到图像的局部细节和整体特征，从而在压缩图像时能够更好地保持图像的视觉质量。
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 。
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（ ｃ ｏ ｌｏ ｍｐ ｔ ｒＳｃｅ ｅ＆ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｆＣｏ ｕ ｅ ｉｎｃ ｇｎ ｅｉｇ，Ｃｈ ｎ ｃ ｕ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ，Ｃｈ ｎ ｃ ｕ ３ ０１ ａ ｇ ｈ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ ｏ ｃ ｎ ｌｇｙ ａ ｇ ｈ ｎ １ ０ ２，Ｃｈｎ ） ｉａ
１ 小 波 和 小 波 变换
１ １ 小 波 ．
小波 （ ｖ ｌｔ即小 区域 的波 。 ｗａ ｅｅ） ］
小波 函数是 指 函数空 间 Ｌ （ 中满 足下 述条 Ｒ） 件 的一个 函数 （ ） ｚ。
ｃ． 『 一
ｄ 。 ㈩ ∞。 ＜
称 （ 为 一 个 基小 波 或 小 波母 函数 ， 称 式 （ ） ） 并 １
第 ３ ２卷 第 ６期 ２１ ０ １年 １ ２月
长 春 工 业 大 学 学 报（ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ａ ｇ ｈ ｎＵｎｖ ｒ ｉ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｎａ ｕａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｏ ｒ ａ ｆＣｈ ｎ ｃ ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ （ ｔ ｒｌＳ ｉｎ ｅＥｄｔ ） ｙ ｏ
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第６ 期
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５９ ５
因子 为 ｎ 平 移 因子 为 ｒ 令 其 伸缩 平 移 后 的 函数 ， ，
ＬＬ２ ＨＬ２ ＨＬ１ ＬＨ２ ＨＨ１
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关 键词 ：小波 变换 ；图像压 缩 ；Ｍａｌｔ算法 ｌ ａ
中图分 类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４ 文献标 志 码 ： Ａ 文章编 号 ：１ ７ —３ ４ ２ １ ）６０ ５ —４ ６ ４１ ７ （０ １ ０ —５ ８０
Ａｎ ｉ ｇ ｏ ｐ ｅ ｓｏ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅｄ ｏ ａ ｅｌｔｔａ ｓ ｏ ｍ ｍａ ｅ ｃ ｍ ｒ ｓ ｉｎ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｂ ｓ ｎ ｗ ｖ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ
０ 引 言
随着信息 技术 的迅 速发展 ， 图像 、 视频 等信息
的容量 日益增 加 ， 图像来 说 ， 对 如果需 要进 行快速 的或者 是实 时 的传输 以及 大 量 的存 储 ， 要 对 图 就 像 进行 数据量 的压缩 ， 以压缩 的形式 传输 和存储 。 这 样在 同等 的通 信容 量 下 ， 果 图像 数 据 进 行压 如 缩 后再 传输 ， 就可 以传输 更多 的信息 ， 也就 可 以增 强 通信 能力 ， 提高 了通信 干线 的传输 效率 。所 以 ， 将 图像 进行压 缩处 理是 目前一 个 比较 活跃 的研究
Ａｂ ｔａｃ ：Ｔｈｅ ｗａ ｅｅ ｍａ ｅ ｃ ｓｒ ｔ ｖ ｌ ｔ ｉ ｇ ｏｍｐｒ ｓ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄｓ ａ ｅ ｉ ｒ ｕｃ ｄ ｆｒ ｔ Ａｎ ｉ ａ ｓ ｄｅ ｏｍｐｏ ｅ ｏ ｅ ｓｏ ｔ ｏ ｒ ｎｔｏｄ ｅ ｉｓ ． ｍ ｇｅ ｉ ｃ ｓ ｄ ｔ ｌ ｗ ｎ ｇ ｒ ｑ ｅ ｙ，ａ ｈｅ ｈｅ ｌ ｗ ｒ ｑｕ ｎ ｙ ｃ ｍｐｏ ｅ ｓ ａ ｅ ｅ ｏｄ ｄ ｗｈｉｅｔ ｉ ｈｒ ｓ ｌ ｏ ａ ｄ ｈｉ ｈ ｆ ｅ ｕ ｎｃ ｎｄ ｔ ｎ ｔ ｏ ｆ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｎｔ ｒ ｎｃ ｅ ｌ ｈｅ ｈ ｇｈ ｔ ｅ ｈｏ ｄ ｑｕ ｎｔｆｅ ｃ ｏｒ ｉ ａ ｉｉｄ ａ ｃ ｄ ｎｇ ｈｕｍａ ｙ ｓｏｎ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ． Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｆ ｅ ｅ ａ ｖ ｌｔ ｒ ｎ ｆ ｍ ｆ ｎ ｅ ｅ ｖｉｉ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｅ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ｓ ｖ ｒ ｌｗａ ｅ ｅ ｔ ａ ｓ ｏｒ ｏｒ ｉ ｇｅ ｃ ｍ ｐ ｅ ｓ ｎ ｒ ｈｏ ｒ ｈｒ ｇｈ ｔ ｘ ｒｍ ｅ ｓ ｍａ ｏ ｒ ｓ ｉ ｇ ａ ｅ ｓ ｗｎ ｈｅ ｅ ｔ ｏｕ ｈｅ ｅ ｐｅ ｉ ｎｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ：ｗａ ｌ ｔｔ ａ ｆ ｍ ；ｉ ａ ｏ ｐ ｅ ｓｏ ｖｅｅ ｒ ｎｓｏｒ ｍ ｇｅ ｃ ｍ ｒ ｓ ｉ ｎ；Ｍ ａ ｌｔ ａｇｏ ｉｈ ． ｌａ ｌ ｒｔ ｍ
为小 波 函数 的可 容许 性条件 ¨ 。 ２ ］
领 域 。下面 主要介 绍小 波变换 图像压 缩算 法 。
收 稿 日期 ： ０ １Ｏ —３ ２ １ 一９１ 作者简介 ： 宋
将小波 母 函数 ｑｘ 伸缩 和平 移 ， ｆ ） 假设 其 尺度
宇 （ ９ ９ ）男 ， 族 ， 林 长 春 人 ， １６一 ， 汉 吉 长春 工 业 大 学 副 教 授 ， 士 ， 要 从 事 数 字 信 号 处 理 方 向 研 究 ， － ｉ ｓｎ ｙ ＠ 硕 主 Ｅ ｍａｌ ｏ ｇ ｕ ：
Ｖｏ ． ２ ＮＯ ６ Ｉ３ ．
Ｄｅ ．２ １ ｃ Ｏ１
基 于小 波 变换 的 图像 压 缩算 法
宋 宇 ， 王 美玲 ， 翟 双
（ 春 工 业 大 学 计 算 机 科 学 与 工 程 学 院 ， 林 长 春 １ ０ １ 绍 了小 波 图像 压 缩 方法 。 图像经 过 小波 基分 解 成低 频部 分 和高 频 部分 ， 据人 眼 根 的视 觉特 征 ， 把低 频部 分做编 码处理 ， 频部 分用 阈值 量 化处 理 ， 几种 适 合 图像 压 缩 的 小波 高 对