图像压缩毕业设计
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
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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
图像压缩技术的研究与实现毕业设计
图像压缩技术的研究与实现毕业设计目录摘要 ......................................................................................................................... 错误！未定义书签。
Abstract ................................................................................................................. 错误！未定义书签。
前言 ......................................................................................................................... 错误！未定义书签。
第一章绪论 (2)1．1图像压缩技术的发展现状 (2)1．2研究内容和目的 (3)1．3 论文结构安排 (3)第二章图像压缩的理论分析 (4)2．1图像压缩的可能性 (4)2．2图像压缩原理 (4)2．3图像压缩的理论基础 (5)第三章常见无损压缩方法基本原理 (7)3．1图像压缩编码的分类 (7)3．2预测编码 (7)3.2.1系统框图 (8)3.2.2调制 (9)3．3常见压缩方法 (11)3.3.1 JPEG2000与JPEG的区别 (12)3.3.2 JPEG2000与JPEG的实验比较 (14)3.3.2.1将彩色图像转化为灰度图像 (14)3.3.2.2基于离散余弦变换(DCT)实现图像压缩 (15)3.3.3 小波变换的分析： (17)3.3.3.1利用小波变换实现图像压缩 (17)3.3.3.2二维小波分析压缩图像Matlab实现 (21)3.3.4 DCT和小波变换的图像压缩的比较 (24)第四章结论 (27)第五章总结与体会 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录1 外文原文 (31)附录2 外文翻译 (41)第一章绪论1．1图像压缩技术的发展现状基于分形的方法是近几年来引起关注和争议的一种图像压缩方法。
毕业设计_开题报告_图像压缩技术的研究及
河南城建学院本科毕业设计(论文)开题报告题目：图像压缩算法的研究课题类型：论文学生姓名：吕建辉学号： 093410130专业班级： 0934101系别：电气系指导教师：石磊开题时间： 2014年3月2014 年 04 月 10日一、毕业设计内容及研究意义设计的内容：本论文的主要研究内容是图像压缩技术。
具体框架是首先介绍了图像压缩的基本原理以及其相关压缩方法分类等理论知识，并且说明了对图像进行压缩的必要性与重要性，然后针对目前图像压缩现状和发展趋势，着重介绍了小波变换，并以其为基础来进行数字图像的压缩处理，这也许会成为图像数据压缩的主要技术之一。
接着又根据相关知识编写了一些简单的图像处理程序，对前面的理论进行试验、分析、论证。
最后，对整篇论文进行总结，发现自身研究的不足，并展望其未来发展前景研究意义：图像信息给人们以直观、生动的形象，正成为人们获取外部信息的重要途径。
然而，数字图像具有极大的数据量，在目前的计算机系统的条件下，要想实时处理，若图像信息不经过压缩，则会占用信道宽，是传输成本变得昂贵，传输速率变慢。
这对图像存储、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。
另外，伴随着计算机科学技术的发展，图像压缩技术在通信系统和多媒体系统中的重要性也越来越高，在我们的学习、生产、生活以及国防事物中等的作用越来越显著。
为此，人们给予了图像压缩技术广泛的关注，如何用尽量少的数据量来表示图像信息，即对图像进行压缩，越来越成为图像研究领域的重点课题。
二、毕业设计研究现状和发展趋势研究现状：第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今己有60多年的历史。
主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。
1966年J.B.Neal 对比分析了差分编码调制(DPCM)和脉冲编码调制(PCM)并提出了用于电视的实验数据，1969行了线性预测编码的实际实验。
同年举行首届图像编码会(PictureCodiSymP0sium)，在这次会议之后，图像压缩编码算法的研究有了很大进展。
数字图像处理系统毕业设计论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理毕业设计
安徽建筑大学毕业设计（论文）毕业设计 (论文)专业电子信息工程班级学生姓名学号课题数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现指导教师摘要图像在传送和转换时会造成图像的某些降质，所以有必要对降质的图像进行改善处理。
其中的一种方法是不考虑图像质量降低的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，从而衰减次要信息。
这种方法能够提高图像的可读性，改善后的图像不一定逼近原始图像，但能够突出目标的轮廓、衰减各种噪声、将黑白图像转换成色彩图形等。
这类方法通常称为图像增强技术。
图像增强技术通常有两种方法：空间域法和频率域法。
空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。
本文围绕空间域法，对数字图像的增强处理进行了研究，着重介绍其中的直方图、直方图均衡化及图像平滑处理中的邻域平均和中值滤波。
并利用VC++实现上述方法对图像的处理。
关键词：图像增强；直方图；图像平滑；邻域平均；中值滤波AbstractThe image in the transmission and conversion cases will cause some blurred image, so，it is necessary for the image to have an improved treatment. One way is to not consider the reasons for degradation of image quality, the characteristics of the image selected outstanding, thereby attenuating less important information. This method can improve the readability of the image, the image after improvement is not necessarily approximate to the original image, such as highlighting the outline of the target, the attenuation of noise, the black and white images into color graphics. This kind of method is usually called the image enhancement technology.Image enhancement technology usually has two kinds of methods: spatial domain and frequency domain method. The spatial domain method is direct computation of pixel gray values in the spatial domain. This paper focuses on the spatial domain method, enhancement of digital image processing are studied, emphatically introduces the histogram equalization and histogram of image smoothing, neighborhood averaging and median filtering. And VC++ is used to realize the method for image processing.Keywords：Image Enhancement; Histogram; Image smooth; Neighborhood averaging; Median filtering目录摘要 (II)Abstract (III)1 绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 图像增强的研究及发展现状 (2)1.3 论文组织结构 (3)2 图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的基本理论 (4)2.1.1数字图像的表示 (4)2.1.2图像的灰度 (4)2.1.3灰度直方图 (4)2.2 数字图像增强概述 (4)2.3 图像增强概述 (6)2.3.1图像增强的定义 (6)2.3.2常用的图像增强方法 (6)2.4 图像增强流程图 (8)2.5本章小结 (8)3 图像增强方法与原理 (9)3.1 直方图变换 (9)3.1.1直方图修正基础 (9)3.1.2直方图均衡化 (10)3.2 图像平滑 (11)3.2.1图像平滑 (11)3.2.2邻域平均 (11)3.2.3中值滤波 (12)3.4本章小结 (12)4 VC++6.0以及图像增强的实现 (13)4.1 VC++6.0简介 (13)4.1.1 VC++6.0 简介 (13)4.1.2开发环境 (13)4.1.3 图片应用程序的创建 (14)4.2图像增强实现方法 (14)4.2.1灰度修正的实现 (14)4.2.2邻域平均的实现 (18)4.2.3中值滤波的实现 (19)4.3本章小结 (21)5总结与展望 (22)5.1总结 (22)5.2展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)附录 (25)部分程序代码 (25)1.读入图片 (25)2.绘制直方图 (25)3.灰度直方图 (26)4.直方图均衡化 (27)安徽建筑大学毕业设计（论文）数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现电子与信息工程学院电子信息工程 10电子1班胡水清 10205010107指导老师宋杨1 绪论数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
信号毕业设计
信号毕业设计信号毕业设计信号处理是电子工程领域中一个重要的研究方向，也是许多电子工程学生毕业设计的主题之一。
信号处理涉及到对各种类型信号的获取、传输、分析和处理，广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
本文将探讨信号毕业设计的一些关键问题和实践经验。
一、选题与背景信号处理的研究领域非常广泛，学生在选择毕业设计题目时可以根据个人兴趣和专业方向进行选择。
常见的信号处理毕业设计题目包括音频信号的降噪、图像信号的压缩、语音信号的识别等。
在选择题目时，需要考虑到当前的研究热点和实际应用需求，以确保毕业设计的实用性和前瞻性。
二、设计思路与方法在进行信号处理毕业设计时，设计思路和方法的选择至关重要。
首先，需要对所选题目进行充分的调研和了解，了解当前的研究进展和常用的处理方法。
其次，需要根据问题的特点和要求，选择合适的信号处理算法和工具。
常用的信号处理方法包括小波变换、傅里叶变换、自适应滤波等。
在设计过程中，还需要注意数据的采集和预处理，以及结果的评估和验证。
三、实验设计与实施信号处理毕业设计通常需要进行一系列的实验设计和实施。
在实验设计中，需要明确实验的目的和步骤，确定实验所需的硬件设备和软件工具。
在实施过程中，需要进行数据的采集和处理，以及算法的实现和优化。
实验中还需要注意数据的质量控制和结果的可靠性验证。
通过合理的实验设计和实施，可以有效地验证所选方法的有效性和可行性。
四、结果分析与讨论在信号处理毕业设计中，结果分析与讨论是非常重要的环节。
通过对实验结果的分析和比较，可以评估所选方法的优劣，并提出改进和优化的建议。
在结果分析中，还可以探讨实验中的不确定性和误差来源，以及对结果的解释和推论。
通过深入的结果分析与讨论，可以提高毕业设计的学术价值和实用性。
五、总结与展望信号处理毕业设计的最后一步是总结与展望。
在总结中，需要对整个设计过程进行回顾和总结，总结设计的目标、方法和结果。
在展望中，可以提出对未来研究的建议和期望，探讨当前研究领域的挑战和机遇。
图像压缩毕业论文
图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文图像压缩作为计算机图形学中的重要研究方向，在现代社会中具有广泛的应用。
本篇毕业论文旨在探讨图像压缩的原理、方法和应用，并对其在实际应用中的优缺点进行分析和比较。
一、图像压缩的原理图像压缩是通过减少图像数据的冗余性来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
其原理主要包括两个方面：无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩：无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，即压缩后的图像与原始图像完全一致。
常见的无损压缩算法有Run Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等。
无损压缩适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像、卫星图像等。
2. 有损压缩：有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失，但在人眼感知上不明显。
有损压缩可以通过去除图像中的冗余信息、降低色彩精度等方式来实现。
常见的有损压缩算法有JPEG、GIF等。
有损压缩适用于对图像质量要求相对较低的场景，如网页图片、社交媒体图片等。
二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要包括基于变换的压缩方法和基于预测的压缩方法。
1. 基于变换的压缩方法：基于变换的压缩方法是将图像转换到另一个表示域，通过对表示域的系数进行编码来实现压缩。
其中最常用的方法是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。
DCT将图像从空间域转换到频率域，通过保留重要的低频系数，去除高频噪声，从而实现图像压缩。
2. 基于预测的压缩方法：基于预测的压缩方法是通过对图像的像素进行预测来减小冗余信息。
其中最常用的方法是差分编码（Differential Coding）和运动补偿（Motion Compensation）。
差分编码通过计算像素与其邻域像素之间的差异来进行编码，而运动补偿则是利用图像序列中的运动信息来进行编码，从而实现图像压缩。
三、图像压缩的应用图像压缩在现代社会中有着广泛的应用，涉及到许多领域。
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XXXXXXX大学毕业设计图像压缩编码系统设计实现(B)Design and Implementation of ImageCompression Encoding System (B)2011 届电气与电子工程学院专业电气工程及其自动化学号 xxxxxoooo学生姓名 xxxxxx指导教师 xxxxxxxx完成日期 2011年 6 月 2 日毕业设计成绩单毕业设计任务书毕业设计开题报告摘要近年来，随着现代通信技术、计算机技术、网络技术和信息处理技术的迅速发展，人们对各种信息的需求也不断增长，尤其是图像和多媒体信息。
未经处理的图像信号的数据量是很大的，使得图像信息的传输，处理和存储都受到一定的限制。
因此，研究高效的图像数据压缩编码方法，即怎样处理，组织图像数据，在应用领域中的作用是至关重要的，图像压缩编码技术已经成为多媒体及通讯领域中很关键的技术之一。
编码技术是图像压缩的基础，利用信息编码对图像进行压缩，使图像便于传输、存储。
本文就是运用编码技术中的游程长度编码对二值图像进行压缩的。
压缩前，先将图像转换成二值图像，然后再进行压缩，这样就达到很好的压缩效果。
最后通过MATLAB 进行仿真，来验证方案的合理性和可行性。
关键词：图像压缩二值图像MATLAB游程长度编码AbstractAlong with the rapid development of modern communication technology, computer technology, the network technology and information processing technology, rising incomes have created sharp growth in demand for some information especially image and multi-media resources, in recent years. Untreated image signal data quantity is big, which makes image information transmission, processing and storage are certain limits. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to deal with, the organization image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology has become multimedia and communication field a key technical one. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to handle, organization the image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology is one of key technicals in multimedia and communication field. Encoding technology is the basis of image compression, use the information encoding to do image compression, which make the image facilitate transmission and memory. This paper is to use the run-length encoding technology of length coding binary image compression. before compression, make the image become binary image, thus which can reach good compression effect. Finally through MATLAB, and simulation to verify the rationality and feasibility of schemes.Key words：image compression binary image MATLAB run-length length coding目录第1章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2图像压缩综述 (2)1.3 图像压缩的必要性 (3)1.4图像压缩的可行性 (3)第2章图像的基本知识 (5)2.1图像与数字图像 (5)2.2图像的采样和量化 (5)2.3采样点数和量化级数的选取 (5)第3章图像压缩编码 (7)3.1概述 (7)3.2熵编码方法 (7)3.2.1基本概念 (7)3.2.2哈夫曼编码方法 (8)3.2.3香农编码法 (9)3.2.4算术编码方法 (9)3.2.4.1算术编码的方法 (9)3.2.4.2算术编码的特点 (10)3.3预测法编码 (10)3.4变换编码 (11)3.5常见的几种变换编码方法 (12)3.5.1离散余弦(DCT)变换 (12)3.5.2小波变换 (12)3.5.2.1二进小波变换 (12)3.5.2.2 离散小波变换(DWT) (13)第4章MATLAB简介 (14)4.1综述MATLAB (14)4.1.1MATLAB语言的功能 (14)4.1.2 MATLAB的特点 (15)4.2MATLAB在信号处理中的应用 (16)4.2.1信号及其表示 (16)4.2.2线性时不变系统的响应 (17)4.2.2.1线性时不变系统的时域响应 (17)4.2.2.2LTI系统的单位冲激响应 (18)4.2.2.3 时域响应的其它函数 (18)第5章图像压缩算法的实现 (19)5.1游程编码原理 (19)5.2游程编码图像压缩算法的实现 (20)5.3主要程序代码 (20)第6章功能验证 (22)第7章结束语 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录A外文资料翻译 (30)A.1英文资料 (30)A.2资料译文 (37)第1章绪论1.1 研究背景随着多媒体技术的迅速发展，静止图像的应用越来越广泛。
它们的应用主要集中在图像存储和图像传输两方面，我们从具体应用中可以发现静止图像占用了越来越多的资源。
在这样的背景条件下，静止图像的压缩成为了一个研究的热点。
目前静止图像的压缩算法以JPEG(Joint Photographic Experts Group)和JPEG2000为主。
JPEG是第一个广泛被接受的单色和彩色静止图像压缩标准，JPEG是一种采用预测编码(DPCM)、离散余弦变换(DCT)以及熵编码，以去除其冗余的图像和彩色数据的有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间内，图像中重复或不重要的资料会被丢失，所以容易造成图像数据的损伤。
特别是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后解压缩恢复的图像质量明显降低，但是如果追求高品质图像，不宜采用过高压缩比例。
它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，主要是因为JPEG压缩技术十分先进，也即就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。
并且JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，支持多种压缩级别，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越高。
当然也可以在图像质量和文件尺寸之间找到一个平衡点。
JPEG格式压缩的主要是高频信息，对色彩的信息保留较好，适合应用于互联网，可以减少图像的传输时间，可以支持24bit真彩色，也普遍应用于需要连续色调的图像。
JPEG的核心算法是DCT变换编码。
但自从JPEG制定后的近10年，许多更有效的图像压缩技术已经得到发展，如小波变换方法、分形方法、区域划分方法等。
其中，发展最成熟和性能及通用性最好的静止图像压缩方法是小波变换方法。
正因为如此，制定了第二代静止图像压缩标准JPEG2000，它的核心技术就是小波变换编码。
其核心编解码器采用小波变换、算术编码以及嵌入式分层组织，它在同一个码流中实现了无损压缩和有损压缩、分辨率和信噪比的累进性以及随机访问等优良特性，比以往的静止图像压缩标准复杂。
JPEG2000作为JPEG的升级版，其压缩率比JPEG高约30％左右，同时支持有损压缩和无损压缩。
JPEG2000格式有一个极其重要的特征在于它能实现渐进传输，即先传输图像的轮廓，然后逐步传输图像数据，不断提高图像质量，让图像由朦胧到清晰显示。
此外，JPEG2000还支持所谓的"感兴趣区域" 特性，可以任意指定影像上感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部分先解压缩。
JPEG2000可取代传统的JPEG格式，因而可以被更广泛应用于互联网、彩色拷贝扫描、打印、数字摄影、医学图像、数字图书馆、数字存档以及移动图像通信等领域。
JPEG压缩技术是所有图像压缩技术的基础。
如MJPEG(Motion JPEG)就是在JPEG基础发展起来的动态图像压缩技术，它基本不考虑视频流中不同帧之间的变化，而只是单独的对某一帧进行压缩。
使得可以获取清晰度很高的视频图像，而且可以灵活设置每路的视频清晰度和压缩帧数。
其压缩后的画面还可以任意剪接。
但它的缺陷也非常明显：其一，压缩效率低，存储占用空间比较大；其二，丢帧现象严重、实时性差，在保证每路都必须是高清晰的前提下，是很难完成实时压缩的。
随后又出现了多层式JPEG(ML-JPEG)压缩技术，它采取渐层式技术，先传输低解析的图档，然后再补传更细节的压缩资料，使画面品质改善[1]。
1.2 图像压缩综述近年来，随着计算机技术、现代通信技术、网络技术和信息处理技术的迅速发展，人们对各种信息尤其是图像和多媒体信息的需求也不断增长。
未经处理的图像信号的数据量是很大的，使得图像信息的传输、处理和存储都受到一定的限制。
因此，研究高效的图像数据压缩编码方法，在应用领域中的作用是至关重要的，图像压缩编码技术已经成为多媒体及通讯领域中很关键的技术之一。
图像压缩编码技术研究开展得比较早，理论和实际方法都比较成熟，而且目前还在进一步深化发展，不断出现一些新的编码方法，如分形编码、自适应网络编码、小波变换图像编码等等。