图像分层解码技术研究
图像编码中的迁移学习与知识蒸馏(七)
图像编码是计算机视觉领域的重要研究方向之一，旨在将图像数据转化为更紧凑、高效的表示形式。
在图像编码中，迁移学习和知识蒸馏是两个深受研究者关注的技术，它们通过借用已有的知识来改善图像编码的性能。
本文将探讨迁移学习和知识蒸馏在图像编码中的应用。
一、迁移学习在图像编码中的应用迁移学习是一种从一个任务中学习到的知识迁移到另一个任务中的方法。
在图像编码中，由于不同领域或不同类别的图像具有一定的相似性，我们可以使用预训练好的编码器作为初始模型，并将其应用于新的领域或类别。
通过迁移学习，可以大大减少训练时间和数据需求，同时提高编码器的性能。
具体而言，我们可以使用在大规模图像数据集上预训练的编码器，比如ImageNet数据集上训练的卷积神经网络（CNN），作为初始模型。
在新的领域或类别上，我们可以对该编码器进行微调，以适应新的任务。
由于预训练模型在大规模数据集上已经学习到了基础特征，因此它可以为新任务提供更好的初始特征表示，从而加快模型的训练收敛速度，并提高编码器的性能。
此外，迁移学习还可以应用于跨模态图像编码中。
比如，在将文本转化为图像的任务中，我们可以使用预训练好的文本编码器作为初始模型，然后将其迁移到图像编码任务中。
通过迁移学习，可以有效地利用文本编码器学习到的语义信息，从而提高图像编码的准确性和效率。
二、知识蒸馏在图像编码中的应用知识蒸馏是一种通过将复杂模型的知识传递给简化模型来提高模型性能的方法。
在图像编码中，我们可以使用深度神经网络（DNN）作为复杂模型，通过知识蒸馏将其知识传递给浅层模型，从而减少模型的计算复杂度，并提高编码器的性能。
具体而言，我们可以使用已训练好的复杂模型作为“教师模型”，将其输出与目标值之间的差异作为额外的损失函数引入到浅层模型中。
通过最小化教师模型与目标值之间的差异，在不损失过多性能的前提下，我们可以得到更简化的模型，从而减少编码器的计算复杂度。
此外，知识蒸馏还可以通过将教师模型的输出视为软标签来进一步提高编码器的性能。
基于多模态深度学习的图像分类算法研究
基于多模态深度学习的图像分类算法研究一、绪论图像分类是计算机视觉和机器学习领域的一个研究热点。
在图像分类任务中，智能算法需要将一张图像准确地归类到一个预定义的类别中。
传统的图像分类方法主要基于手工设计的特征提取算法，而随着深度学习技术的普及，基于深度学习的图像分类方法已经取得了很大的进展。
本文旨在介绍一种基于多模态深度学习的图像分类算法。
二、传统图像分类方法传统的图像分类方法主要包括特征提取和分类两个步骤。
其中，特征提取是将图像表示为计算机可处理的形式，常用的计算机视觉特征包括SIFT、SURF、HOG等。
特征提取后，使用分类算法将图像分配到预定义的类别中。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器和$k$近邻算法。
然而，传统的图像分类方法存在一些问题。
首先，手工设计的特征提取算法对于不同的图像数据集效果差异较大，需要不断重新设计和测试。
其次，传统的分类方法需要大量的训练数据，而在实际应用中获取大量标注数据的成本很高。
三、深度学习图像分类方法深度学习是近年来在图像分类领域取得了巨大成功的一种方法，通过利用深度神经网络对图像进行端到端的学习。
最初，深度学习主要应用于图像分类和目标检测等任务，并在ImageNet数据集上取得了不错的成绩。
现在，深度学习已经广泛应用于计算机视觉领域的许多任务，例如图像分割、图像生成和图像超分辨率等。
基于深度学习的图像分类方法通常包含三个关键步骤：特征提取、特征表示和分类。
其中，特征提取和特征表示通常采用卷积神经网络（CNN）进行。
CNN是一种深度神经网络，其结构模仿了人类视觉系统的层次结构，可以有效地从图像中提取特征。
CNN的训练通常采用反向传播算法，并且可以使用大量标注数据进行监督学习训练。
通过使用卷积神经网络，可以克服传统的图像分类方法中存在的问题，例如需手动设计特征提取算法和数据标注困难等问题。
四、多模态深度学习多模态深度学习是指在神经网络中同时使用多个数据源进行训练或测试，例如图像、文本或声音。
unet编码-解码结构
unet编码-解码结构
Unet编码-解码结构，深度学习中的重要网络架构。
在深度学习领域，Unet编码-解码结构是一种重要的网络架构，被广泛应用于图像分割和医学影像分析等领域。
该结构以其出色的
性能和灵活性而闻名，成为许多研究和应用的首选。
Unet编码-解码结构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，中间还包括跨连接（Skip Connections）。
编码器负责将输
入数据进行降采样和特征提取，而解码器则负责将编码器输出的特
征图进行上采样，并结合跨连接的信息进行分割或其他预测任务。
这种结构的设计使得网络可以同时具有较大的感受野和高分辨率的
特征表达能力，从而在图像分割等任务中取得出色的性能。
Unet编码-解码结构的灵活性体现在其可以根据具体任务进行
灵活的调整和扩展。
例如，可以通过增加或减少编码器和解码器的
层数来调整网络的深度，以适应不同复杂度的任务。
此外，还可以
通过改变跨连接的结构和数量来调整网络的信息传递方式，以适应
不同尺度和语境的特征融合需求。
在医学影像分析领域，Unet编码-解码结构被广泛应用于器官
定位、病变分割等任务，取得了许多令人瞩目的成果。
其在图像分
割任务中的优秀表现，使得Unet编码-解码结构成为医学影像分析
领域的研究热点和应用宠儿。
总之，Unet编码-解码结构作为一种重要的深度学习网络架构，在图像分割和医学影像分析等领域展现出了强大的性能和灵活的可
塑性，为深度学习技术在医学影像和图像处理领域的应用提供了重
要的支持和推动。
H.264标准中SP帧无缝切换技术的研究与实现
摘要近年来，随着宽带网络的发展和多媒体技术的进步，以及用户对网上多媒体信息需求的增长，视频流媒体技术受到了越来越多的关注。
为了提高压缩效率和增加网络友好性，Ｈ．２６４视频编码标准引入了一些新特色，其中包括新编码类型ＳＰ帧（和ｓＩ帧），ｓＰ帧（ＳＰ，ＳｗｉｔｃｈｉｎｇＰｒｃｄｉｃｔｉｖｅ—ｆｒａｍｅ）的主要特色：不同参考帧可以解码出相同重构帧。
因此利用ｓＰ帧技术生成的码流，能够在不同码率的码流间进行无缝切换，从而服务器能够根据用户的连接速度提供最好质量的服务。
本文论述了一个基于ｓＰ帧技术的码流无缝切换系统的设计与实现。
在该系统中，首先，对ＳＰ帧的性质和编解码方寨做了深入研究。
假定同一个序列以不同的码率编码成两个码流．在每个码流中切换点位置处的图象编码成ＳＰ帧，称为ＰｒｉｍａｒｙＳＰ帧，对于每个ＰｒｉｍａｒｙＳＰ帧，有个相应的ＳｅｃｏｎｄａｒｙＳＰ帧，这个ＳｅｃｏｎｄａｒｙＳＰ帧与ＰｒｉｍａｒｙＳＰ帧有等同的重构帧，ＳｅｃｏｎｄａｒｙＳＰ只在码流切换时发送（称为切换帧）。
Ｈ．２６４标准的ＪＭ模型只实现了ＰｒｉｍａｒｙＳＰ帧的编解码，～次编码仅完成一条码流，而对ＳｅｃｏｎｄａｒｙＳＰ帧的编码环境设置和编码算法都没有实现。
本文从ＪｖＴ提案描述的ＳｅｃｏｎｄａｒｙＳＰ帧的粗略框架出发，围绕“无缝切换”的中心目的，对图像的帧内宏块以“拷贝”的特殊形式编码．帧间宏块以新框架编码，同时对特殊的ＳＫＩＰ编码模式考虑适用性，以及滤波器的更新等，详细设计了一个ＳｅｃｏｎｄａｒｙＳＰ帧的编码算法。
第二，针对“码流切换”的研究重点，本文提出了一种高效的智能流文件框架。
从“快速，准确无误”的根本出发，对不同码率的基本码流块，码流间的切换帧块，关键帧块，在文件中进行合理安排。
此框架所产生的智能流文件结构清晰，管理方便，适用于常见流媒体服务器。
结台上述两个技术，最终实现了“～次编码可完成多条码流”且“多条码流可无缝切换”的系统。
图像分层解码技术研究
１ 图像 分 层 解 码 技 术
图像 分 层 解 码 即 图像 以何 种 分 辨 率 来 恢 复 ， 目的 是 其 为 了让 具 有 高 分 辨 率 的 图 像 也 可 以 在 较 低 分 辨 率 的设 备 上 显 示 。现 有 的 图像 解 码 技 术 是 采 用 两 种 已经 成 熟 的 技 术 来 恢 复 图像 数 据 的 。 这 两 种 技 术 是 小 波 变 换 技 术 和 离 散 余 弦 变 换 技 术 。小 波 变 换 技 术 是 将 低 分 辨 率 的 图像 存 储 在 高 速 小 容 量 介 质 上 ， 高 分 辨 率 图像 存 储 在 大容 量 慢 而
的理论 。
关键词 ： 图像 解 码 ； 细 分 层 解 码 ； 波 变换 ； 精 小 离散 余 弦 变 换
中 图分 类 号 ： ７ １ ＴＰ ５
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ６ ２７ ０ （ ０ １ ０ — １ ７Ｏ １ ７—８ ０ ２ １ ）８０ ５一３
有 明 显 的优 越 性 。
一
由于 网络 传 输 的媒 介 异 质 性 ， 图像 数 据 传 输 需 要 动 态
适 应 传 输 中 的各 种 条 件 变 化 。 因 此 当 图 像 数 据 在 网 络 上 传 输 时 ， 码 技 术 应 在 提 高 压 缩 比 的 同 时 增 强 动 态 适 应 解
性 ， 用 分 层 技 术 能 够 提 供 很 好 的 伸 缩 性 ， 以应 用 于 现 使 可
对 于常 用 的 图 片格 式 ， 网络 传 输 中精 度 比较 高 ， 数 据 率 相 对 比 较 低 ， 样 便 会 导 致 解 码 后 的质 量 较 差 ， 此 在 网 在 而 这 因 络 传 输 中会 经 常 出现 丢 包现 象 。为 解 决 此 类 问题 ， 出 了基 于 小波 变 换 和 Ｄ Ｔ 变 换 的 图像 分 层 解 码 方 案 及 其 实现 提 Ｃ
视网膜OCT图像分层算法
视网膜OCT图像分层算法视网膜光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）是一种非侵入性的医学成像技术，可用于检测视网膜疾病及其他眼部疾病。
图像分层算法是OCT图像分析中的重要环节，可以通过分层定量分析来辅助医生进行临床诊断和治疗决策。
本文将介绍视网膜OCT图像分层算法的原理和应用。
一、算法原理视网膜OCT图像分层算法的目标是将二维的OCT图像分割为不同的层次，如视网膜内核层、视网膜神经纤维层、视网膜色素上皮层等。
其基本原理是基于图像的亮度和纹理等特征信息进行像素分类和分层定位。
视网膜OCT图像通常是灰度图像，其具有明暗变化、纹理多样性等特征。
分层算法可以通过阈值分割、边缘检测、区域生长等方法实现。
其中，基于阈值分割的方法是最常见和简单的算法。
通过设定适当的阈值，可以将亮度高于或低于阈值的像素归为同一层次，从而实现分层的目的。
二、算法流程视网膜OCT图像分层算法的流程一般包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对OCT图像进行去噪、增强等预处理操作，以提取有效的特征信息。
常用的方法包括中值滤波、均值滤波、直方图均衡化等。
2. 阈值分割：选择适当的阈值对预处理后的图像进行分割。
可以采用全局阈值法、区域自适应阈值法等。
分割后的图像中，亮度高于阈值的像素被归为一类，亮度低于阈值的像素被归为另一类。
3. 边缘检测与修复：通过边缘检测算法，提取图像中的边缘信息。
常用的边缘检测算法有Canny边缘检测、Sobel算子等。
同时，对于分割结果中出现的孔洞或断裂边缘，可以进行修复处理，以获取更准确的分层结果。
4. 区域生长：根据预设的生长准则，将相邻的像素归为同一层次。
区域生长算法可以基于像素亮度、纹理和颜色等特征进行。
5. 分层结果优化：对分层结果进行校正和优化，以提高分层的准确性。
可以采用规则约束、全局优化等方法，对分层结果进行调整和修正。
三、应用展望视网膜OCT图像分层算法在临床上有着广泛的应用前景。
基于分层编码的流媒体传输技术研究
对流媒体 数据 的接 收速 度 ， 固定播放 启动 时延 条件 下提 高接 收端 的播放质 量。 在
【 关键 词 】 ｐｐ 分层 编码； ： ２； 流媒 体；
资 源发现 模块 的主 要 任务是 协助新 加入 节点 找到 随着 Ｉ１ 的逐渐 升温 ． ＰＶ 网络视 频数 据流 的传输 对 自己感兴 趣 的流媒 体 文件 的所 在位 置 。首先 简要 介绍 新 的源编码技术 和 网络传输 算法 提 出了新 的更 高 的要 下 Ｐ Ｐ流媒体 的节点接 人机制 。每一个节 点有一 个 ２
展（ ａ ｂｅ性视频 编码两 类 ｓ ｌｌ ｃａ ） 稳 定 的播 放 阶段 。整个节 点接人 流程如 图 ２ １ — 所示 。
非扩 展性 视频 编码 是将 完 整的视 频 内容压 缩成 一 个 固定 码 率 的 比特 流 （ｉ ｓ ｅｍ ． 是 面 向存 储 的视 ｈｔ ｔ ａ ）它 —ｒ
的 节 点
开 始 进
行 流 媒 休
缓 中
图 ２ 一Ｉ新 用 户 接 入 过 程
从 目前 的研究现状来 看 ． ２ Ｐ Ｐ流媒体 的资 源查 找主 要存 在 以下 ３种算 法： 宽 所发生 的变化 ． 具有 网络 带宽适应 能力 ， 特别 适用 于 第 一 是 集 中索 引 算 法 （ｅ ｔ ｌｉ ｅ） Ｎ Ｐ ｔ Ｃ ｎｒ ｎ ｘ以 ａ ｓ ｒ系 ａ ｄ ｅ 网 络传 输 。 在分层 视频 编码方 式下 。 如果我们 要得 到最 佳 的 视 频 解 码 效 果 ． 须 对 所 有 比特 流 （ 本 层 和 增 强 统 为代表 。在 Ｎ ｐｔ 系统 中 ． 户都 与一 个 中央服务 必 基 ａｓ ｒ ｅ 用 中央服务 器上保存 了共 享文件 的索引 。 由中 层） 行解 码还原 ， 进 当视频 信息 在 网络 传输过 程 中 出现 器 相连接 。 央服务 器对 收到 的用 户请求 进行 匹配 查找 ．直 到找到 比特流 丢失 。 么解码 效果 将 视 比特 流 的丢失程度 ． 那 引 保存 了所需文 件 的 目的用户 。 然后 ． 由发起 请求 的用户 起 相应 的视频质 量劣 化 与 目的用户直 接进行 文件交 换 。这种 算法 的不足 在于 将会影 响 系统 的可扩展性 。 现有 的 Ｐ Ｐ流媒体 传 输 系统很 多是 基于 分层 编码 依赖一 个集 中式 的结构 。 ２ 第二是 洪水消 息算法（ｌ ｄ ｄｒｑ ｅｔ 代表 系统为 Ｆｏ ｅ ｅ ｕ ｓ １ ｏ ｓ 实 现 的 ， 系 统 主 要 由 两 个 模 块 组 成 ： 是 资 源 发 现 模 其 一
图像的编码与分层——罗兰·巴特的图像分层理论
是 当代图像分析 的重要理论。
一
、
巴特 ：从语 言学到 图像学
认为写实的再现并 不决定于模 仿 、视错觉 或信息 ，而 是取
决于反复教化 （ｎｕｃｔ ｎ ，也就 是说 ，制图 和读 图不是 ｉ ｌａｏ ） ｃ ｉ
一
索绪尔把任意性 作为语 言符号 的第一原 则。就 语言 而 言 ，根据这一原 则，其 能指与所 指间 的关 系是没 有任何 理 据的 ，它们联结在一起仅仅是基 于某个 语言共 同体的规约 ， 是约定俗成 的编码 解 码 方式 。牛被 叫做 “ ”并 不 因为 牛 “ 牛”这个发音与 牛这 种动物或 者观念有任 何联 系。 “ ” 牛
［ 收稿 １期 ］２ ０ —＿ １ ２ ５ １ ０９ （— ３ ）
［ 作者简介］闵锐 ，四川 大学文 学与新 闻学 院博 士研 究生 ，西 南 交通大 学艺 术与传 播 学 院讲 师 ，主要从 事 当代 艺术和视 觉 文化研 究。 四川成都
四川成都
１０ ５
６ ５ １７６ １
彭肜 ，四川 大学艺 术学 院教授 ，主 要从 事 艺术 美学和 美术理 论研 究。
惯例主义 （ ｏｅ ｔｎｌｍ）认 为不存 在 图像 与 自然相 ｃｖｎｉ ａｓ ｏ ｉ 像这样的事 ，在他们看 来 ，图像 ，或 者说 每一种 图像 ，与 语言符号一样通 过某种 代码 向我们 传递 意义 和信 息。纳尔 逊 ・ 古德曼 （ ｅ ｏ ｏｄ ａ ）在 其 《 术 的语言 》 中就 Ｎ ｌ ｎＧ ｏｍ ｎ ｓ 艺
二 、图像 理论 ：层 次与编 码
罗兰 －巴特将语言学的 “ 能指／ 所指 ”两项对立改造为 图像 学 “ 达面／ 表 内容面 ”的概念 ，并将这种划分思路运用
于图像结构的分析 。巴特对 图像学 理论 的具 体发展 体现在 他的图像分层 理论 当 中。他提 出 ，一个 图像 可 以被 分解 为
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图像分层解码技术研究摘要：在信息化高度发展的社会，图像传输在网络上的应用逐渐普及，因此对于图像解码技术也提出了新的要求。
对于常用的图片格式，在网络传输中精度比较高，而数据率相对比较低，这样便会导致解码后的质量较差,因此在网络传输中会经常出现丢包现象。
为解决此类问题，提出了基于小波变换和DCT变换的图像分层解码方案及其实现的理论。
关键词：图像解码；精细分层解码；小波变换；离散余弦变换1 图像分层解码技术图像分层解码即图像以何种分辨率来恢复，其目的是为了让具有高分辨率的图像也可以在较低分辨率的设备上显示。
现有的图像解码技术是采用两种已经成熟的技术来恢复图像数据的。
这两种技术是小波变换技术和离散余弦变换技术。
小波变换技术是将低分辨率的图像存储在高速小容量介质上，而高分辨率图像存储在大容量慢速介质上，根据不同的需要，可以用来重建各种失真度的图像。
DCT 技术是将图像块进行DCT变换后，将图像信息从空间域转到频率域，利用人眼对高频数据的不敏感性，去除高频信息。
此外在频域上，大多数DCT变换系数是零，从而恢复了图像的空间冗余信息。
由于网络传输的媒介异质性，图像数据传输需要动态适应传输中的各种条件变化。
因此当图像数据在网络上传输时，解码技术应在提高压缩比的同时增强动态适应性，使用分层技术能够提供很好的伸缩性，可以应用于现有解码技术的各个层面。
本文主要论述分层技术在小波变换以及在DCT变换和量化中的应用。
1.1 基于小波变换的分层解码从20世纪50年代末起，傅里叶变换就一直是变换域图像处理的基石，近来有一种新的变换，称作小波变换，使得压缩、传输和分析图像变得更为便捷。
小波变换基于一些小型波，具有变换的频率和有限的持续时间，允许它们对图像提供一张等效的乐谱，不光阐明了要演奏的音符(或频率)，而且阐明了何时要演奏；另一方面，传统的傅里叶变换只提供了音符或频率信息，局部信息在变换过程中丢失了。
与其相比,小波变换作为一种新的数学工具，具有明显的优越性。
小波变化能实现图像数据的分层结构描述，实现小波变换多尺度分解系数的压缩的解码原理，如图1所示：图1 图像压缩原理框图图1中实现步骤是：原图像经过多次小波变换分割成多层子图像空间，然后根据人眼视觉感受特征，对各个图像不同的值进行量化，再对量化后的子图像分别进行基于统计特性的无失真Huffman解码。
这个解码思想存在一个不足，就是没能充分利用小波变换图像表述特征，图2是对图像进行三级小波分解得到的塔式数据结构。
从图2(b)可以看出，上一层水平和垂直方向的分辨率分别是下一层水平和垂直方向的1/2，图中HH3中每个系数对应着HH2中22区域和HH1中44区域，LH3和HL3也具有此性质。
为进一步利用图像小波描述的结构优势，减少各层系数间的相关性，分层预测编码系统压缩算法如下：(1)对顶层LL3、LH3、HL3、HH3进行Huffman编码。
(2)使用插值滤波器对LH3、HL3、HH3进行插值，求出LH2、HL2、HH2的预测值。
(3)求出实际LH2、HL2、HH2值与预测值的差值，并对差值进行Huffman编码。
(4)类似(2)、(3)步，得到LH1、HL1、HH1的实值与预测值差值的Huffman码。
解码算法如下：(1)对高层HH3、HL3、LH3、LL3进行Huffman解码。
(2)用插值滤波器对LH3、HL3和HH3进行插值，求出LH2、HL2、HH2的预测值。
(3)对LH2、HL2、HH2的差值进行Huffman解码，加上(2)得到预测值，恢复LH2、HL2、HH2的实际值。
(4)类似(2)、(3)步，我们可以得到LH1、HL1、HH1的实际值。
图2 小波的塔形图像表述结构1.2 基于DCT变换的分层解码离散余弦变换(DCT)是1974年由Ahmed和Rao提出的。
DCT的提出虽然比FFT(Fast Fourier Transform)晚,但由于其性能更接近于理想的KL变换,所以在信号处理中得到广泛应用。
3D DCT以及在利用彩色图像中的RGB分量上全部信息的同时进行变换压缩,不仅可以有效地去除彩色图像中的各种冗余信息,还可在3D DCT压缩解码中实现信息隐藏。
DCT变换中，可以在DCT系数上进行优先级的分层。
一是利用DCT系数所需编码的比特数百分比作为门限；二是利用DCT 系数的能量分布作为区分依据，扫描过程中能量积累到门限时，剩余DCT系数分配较高优先级。
当网络拥塞时，低优先级DCT系数的数据包被优先丢弃，即图像的高频部分或细节部分被丢弃。
由于分层解码的特点，低优先级的图像块丢失可以简单地由高优先级的图像块代替，减少了数据包丢失的影响。
在DCT变换前的量化过程中，可以采用双重量化。
有图像解码在DCT变换之前使用量化器将图像的亮度和色度量化在限定范围和步长上。
双重量化即在DCT变化之前使用两个量化器1和2。
图像输入先通过量化器1进行粗量化后进入数据压缩流程，其输出数据赋予高优先级。
同时，输出数据经逆变换后与原图像的差值经过量化器2，压缩解码后的输出数据分配低优先级。
一般2的参数是固定的，而1的参数可根据需要调整。
示例图3如下：图3 双重量化解码器在基本层(base layer)和增强层(enhancement layer)中解码不同的数据。
在基本层中包括所有帧、块组、图像块的数据头，按优先级设为高优先级的DCT系数或量化数值。
在增强层中包含有未包含在基本层中的DCT系数或量化数值，以确保和基本层的数据同步。
1.3 图像解码器的实现JPEG是联合图像专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写，是目前静态图象中压缩比最高的。
正是由于JPEG的高压缩比，使得它广泛地应用于多媒体和网络程序中。
JPEG有几种模式，其中最常用的是基于DCT变换的顺序型模式,编码器的流程如图4所示：图4 编码器流程解码器的流程基本为上述流程的逆过程如图5所示：图5 解码器流程8×8的图像经过DCT变换后，其低频分量都集中在左上角，高频分量分布在右下角(DCT变换实际上是空间域的低通滤波器)。
该低频分量包含了图像的主要信息(如亮度)，而高频与之相比，就不那么重要了，所以我们可以忽略高频分量，从而达到压缩的目的。
Windows XP系统下的解码器，限于篇幅这里就不给源程序了，只给出大体上的程序流程图如图6所示。
图6 解码器流程图2 结果分析2.1 基于小波变换的分层解码的分析基于小波变换的图像分层解码是否是一种高效的压缩解码方法，为了便于比较，我们将文献[7]中实验结果列于表1，测试图像选用256灰度级Lenna。
表1 文献中提出解码方法的压缩结果压缩比（CR）[]1610[]1017[]819[]810信噪比（PSNR）bpp）[]2810015[]29120175[]3217 0192[]3311110分析上表，我们可以看出，文献中采用的压缩编码方法并没有充分地消除图像中的冗余，导致压缩效果不理想。
我们提出的图像分层解码，实验结果如图7所示，压缩参数如表2所示。
图7 小波变换分层解码实验结果(CR-压缩比)表2 小波变换图像分层解码压缩参数压缩比（CR）[]2010[]3412[]4210[]5310信噪比（PSNR）bpp）[]3911014[]35120123[]3112 0119[]29180115实验结果表明：(1)在获得相同重建图像质量情况下，分层解码比文献[7]中提出的解码方法能获得更高压缩比，文献中方法在信噪比2810dB时，对应的压缩比为16∶1，而分层解码在压缩比提高了3倍多(CR=53.0)的情况下，信噪比还达到了2918。
(2)文献中提出的压缩方案，在压缩比和信噪比综合指标最优的情况下，有效压缩比为9∶1左右，而分层解码有效压缩比在42∶1—53∶1之间，如图7所示，因此可以说分层解码比文献中采用的方案能实现更高质量的图像压缩。
2.2 基于DCT变换的分层解码的分析研究表明，有多种方法能使DCT产生类似于小波的多分辨率的图像分解特性。
层次DCT是另一种多分辨率分解形式，即先将原始图像经过2D DCT后的系数块均分为4个块，再把具有相同频带的子块按原来的空间位置值组合成同频带子带。
于是得出其中图像的PSNR比较，如表3所示：表3 几种压缩解码算法重建图像的PSNR比较(单位db)比特率（bpp）[]压缩编码算法MRDCT[]EZH2DCT[]EZ2DCTLena[]Barb[]Lena[]Lena0.25[]32.55[]26.84[]32.40[]32.270.50[]35.99[]30.61[]36.60[]35.980.75[]38.07[]33.59[]38.10[]38.041.00[]39.49[]35.89[]39.60[]39.603 结束语本文论述了基于小波变换的图像分层解码，此图像分层解码能实现图像的多频段分解和多分辨率分析，提出图像分层预测差值解码方案，希望通过分层预测求差值，使更多的小波变换系数为零，达到从整体上进一步减小小波变换系数之间的冗余性。
同时，也论述了DCT多分辨率图像分解。
从人类视觉特性对图像进行由粗到细的理解过程看，用于图像压缩解码的任何变换应该具有多分辨特性，使较大的图片分解成许多频段，方便了传输过程。
最后用实验验证设计理论，具有可行性，是一种比较高效的图像压缩方案。
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