开题报告图像压缩技术研究报告及应用
基于小波变换图像压缩技术的研究的开题报告
基于小波变换图像压缩技术的研究的开题报告一、选题背景和意义随着计算机图像处理和传输技术的迅速发展，人们对于图像处理和传输质量的要求越来越高。
对于高清晰度的图像，传输成本和处理时间都较大，对于需要快速传输并且需要压缩处理的情况，图像压缩技术成为了一种非常重要的工具。
其中，小波变换技术已经在图像处理领域得到广泛应用，它可以将原始图像分解成多个子小波，并通过舍弃部分系数来压缩图像。
小波变换不仅可以实现图像的压缩，还可以实现图像的去噪、特征提取等功能。
因此，在图像处理领域，基于小波变换的图像压缩技术可以提高图像的传输速度和处理效率，同时还可以保证图像的质量和细节。
本研究将通过对基于小波变换的图像压缩技术进行深入的研究，探究其在图像处理领域的应用和局限性，同时提出一种更加高效、准确的图像压缩方法，以满足实际应用中对于图像处理质量和效率的要求。
二、研究内容和方法1.研究现有的基于小波变换的图像压缩算法，并分析其优缺点。
2.探究小波变换在图像处理领域中的应用和局限性，例如在特征提取、图像去噪、图像融合方面的应用。
3.提出一种基于小波变换图像压缩的新方法，该方法既能够实现较高的压缩比，又能保证图像的质量和细节。
4.对所提出的方法进行算法实现和性能评估，验证其性能和可行性，并与现有方法进行比较分析。
5.最后，对研究结果进行总结，提出对于该领域的未来发展方向和建议。
三、研究进度安排本研究计划分为以下几个阶段：1. 阶段一（1-2周）：文献阅读和综述撰写研究目前已有的基于小波变换的图像压缩算法，总结其优缺点，并为后续工作做好准备。
2. 阶段二（3-4周）：分析小波变换在图像处理领域中的应用和局限性探究小波变换在图像处理领域中的其他应用，例如在特征提取、图像去噪、图像融合方面的应用，为后续实验和算法设计提供参考。
3. 阶段三（5-6周）：提出基于小波变换的新压缩方法根据前面的研究成果，提出一个更加高效、准确的压缩方法，实现较高的压缩比，同时保证图像的细节和质量。
毕业设计_开题报告_图像压缩技术的研究及应用
毕业设计（论文）材料之二（2）本科毕业设计(论文)开题报告题目：图像压缩技术的研究及应用Research and Application of Image Compression课题类型：科研□论文√模拟□实践□学生姓名：丁云凤学号： 3060202101专业班级：电子061班系别：电气工程系指导教师：朱世东开题时间： 2010年4月2010 年 04 月 15 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。
基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告
基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告一、研究背景与意义：随着数字图像的广泛应用，图像的存储和传输问题越来越引人注目。
对于大尺寸、高分辨率的图像，经典的压缩算法如JPEG和PNG等压缩方法已不能满足需求，因为它们使用相同的压缩算法对整幅图像进行压缩，而没有考虑到图像中不同的局部区域具有不同的重要性。
然而，在很多应用中，图像的某些区域比其他区域更重要。
例如，医学图像中的病变区域，航空图像中的机场、港口等地标位置，或者人脸识别中的人脸区域等。
因此，基于感兴趣区域的图像压缩在实际应用中具有广泛的意义。
二、文献综述：基于感兴趣区域的图像压缩技术已经在过去的几年中得到了广泛的研究。
其中，一些方法基于域分割技术，将图像分割成多个区域，然后对不同区域进行不同的压缩。
另一些方法使用人工目标检测技术，将感兴趣区域手动标注，然后针对感兴趣区域进行高质量的压缩。
还有一些方法结合了人工目标检测技术和自动目标检测技术，来实现自动感兴趣区域的识别。
三、研究目标：本文研究的目标是设计一种基于感兴趣区域的图像压缩技术，该技术能够自动识别图像中的感兴趣区域，并对这些区域进行高质量压缩，同时对其他区域进行低质量压缩，以保证整个图像的质量。
四、研究内容和方法：本文主要研究以下内容和方法：1. 基于深度学习的图像感兴趣区域检测方法，其中包括使用CNN等深度学习模型进行训练，以及评估不同模型的性能等。
2. 基于感兴趣区域的图像压缩算法，包括对感兴趣区域的高质量压缩方法的设计和实现，以及对其他区域的低质量压缩方法的设计和实现。
3. 实验室环境的搭建和测试，包括选择一些常见的图像作为测试集，进行压缩比和质量评估等。
四、预期研究结果：通过本文的研究，预计能够得到以下结果：1. 开发出一种自动感兴趣区域检测和基于感兴趣区域的图像压缩技术。
2. 通过在不同的测试集上的测试，证明所提出的方法能够显著提高图像压缩的表现，同时保证图像质量。
3. 该研究可为实际应用中的大规模图像处理提供一种解决方案，也可促进图像处理技术的发展。
图像无损压缩 开题报告
图像无损压缩开题报告图像无损压缩开题报告一、研究背景图像无损压缩是一种重要的图像处理技术，旨在通过压缩图像文件的大小，减少存储空间的占用，同时保持图像质量不受损。
随着数字图像的广泛应用，如电子商务、医学影像、卫星图像等领域，图像无损压缩技术的研究和应用变得越来越重要。
二、研究目的本研究旨在探索图像无损压缩的原理和方法，以提高图像压缩的效率和质量。
通过深入研究图像编码和解码的过程，分析现有的图像无损压缩算法，并针对其不足之处进行改进和优化，以实现更好的图像压缩效果。
三、研究内容1. 图像压缩的原理和分类介绍图像压缩的基本原理，包括冗余性和相关性的概念，以及图像压缩的分类，如有损压缩和无损压缩。
2. 图像无损压缩算法的研究分析目前常用的图像无损压缩算法，如Huffman编码、LZW编码、算术编码等，对其原理和特点进行深入研究。
3. 改进和优化现有算法针对现有算法的不足之处，提出改进和优化的方法，以提高图像无损压缩的效率和质量。
例如，通过引入上下文建模和自适应编码，提高图像压缩的效果。
4. 实验设计和结果分析果，分析改进算法与现有算法的优劣之处，并给出相应的结论。
四、研究意义1. 提高图像存储和传输的效率图像无损压缩技术可以减少图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽，提高图像存储和传输的效率。
2. 保证图像质量的完整性图像无损压缩技术可以在减小图像文件大小的同时，保持图像质量的完整性。
这对于一些对图像质量要求较高的应用场景，如医学影像和卫星图像等领域，具有重要的意义。
3. 推动图像处理技术的发展图像无损压缩技术是图像处理领域的重要研究方向之一，通过深入研究和改进现有算法，可以推动图像处理技术的发展，为其他相关领域的研究和应用提供支持。
五、研究计划1. 阶段一：文献综述和理论研究阅读相关文献，了解图像无损压缩的基本原理和现有算法，并进行理论研究，分析其优缺点。
2. 阶段二：算法改进和优化针对现有算法的不足之处，提出改进和优化的方法，以提高图像无损压缩的效率和质量。
高分辨率整幅式扫描仪图像压缩技术研究的开题报告
高分辨率整幅式扫描仪图像压缩技术研究的开题报告
题目：高分辨率整幅式扫描仪图像压缩技术研究
一、选题背景和意义
随着数字化技术的发展，图像处理越来越重要。
高分辨率的整幅式扫描仪图像在医学、地质勘探、地理信息等领域有广泛的应用。
然而，这些大型图像的处理和存储需要大量的计算资源和存储空间，对计算机性能和存储设备的要求非常高。
图像压缩技术可以有效地减少存储空间和传输带宽的需求，提高数据的处理效率，因此研究高分辨率整幅式扫描仪图像压缩技术具有重要的意义。
二、研究内容和方法
本研究将从以下几个方面展开：
1. 对高分辨率整幅式扫描仪图像特点进行分析，包括图像大小、像素点数量、颜色深度等。
2. 对图像压缩技术进行研究和比较，包括JPEG、JPEG2000、WebP等压缩标准和算法，分析其优缺点并选取合适的算法。
3. 开发适用于高分辨率整幅式扫描仪图像压缩的算法，包括基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等。
4. 对比不同压缩算法的效果，包括压缩比、压缩后图像质量、解压速度等性能指标，并进行参数优化。
5. 设计并实现高分辨率整幅式扫描仪图像压缩系统，包括图像预处理、压缩、解压等模块。
三、预期成果和应用价值
本研究将实现高分辨率整幅式扫描仪图像的压缩，达到减少存储空间和传输带宽的目标。
同时，本研究还将提高数据处理效率，使得这些大型图像可以更加便捷地使用和分享。
该研究成果可应用于医学、地质勘探、地理信息等领域，具有重要的应用价值。
基于DSP的超光谱图像压缩技术的研究及实现的开题报告
基于DSP的超光谱图像压缩技术的研究及实现的开题报告一、选题的背景和意义随着遥感技术的发展，获取的遥感数据量不断增加。
其中，超光谱图像数据是遥感数据中的一种，具有高光谱分辨率和高空间分辨率的特点，能够提供大量的地物光谱信息。
然而，超光谱图像数据的体积较大，传输和存储的成本也较高。
因此，如何对超光谱图像数据进行有效的压缩成为了一个热门的研究领域。
数字信号处理（DSP）作为一种重要的技术手段，已经广泛应用于压缩算法中。
基于DSP的超光谱图像压缩技术，能够实现高效率、低失真的数据压缩，降低传输和存储成本，具有重要的研究价值和实际应用价值。
二、研究内容和方法本课题主要研究基于DSP的超光谱图像压缩技术。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 对超光谱图像进行预处理，包括图像均衡化、降噪等；2. 进行色彩转换，将RGB图像转换为HSV图像；3. 利用小波变换对图像进行多尺度分析；4. 采用熵编码对图像进行压缩。
本研究将采用实验研究方法和计算机模拟方法相结合。
首先，在MATLAB平台上对超光谱图像进行预处理、色彩转换和小波变换，并选择不同的压缩比进行压缩编码，最后进行解码和重构，比较压缩前后图像的质量变化。
然后，将该算法移植到DSP平台上进行验证。
三、预期研究成果和意义预期实现基于DSP的超光谱图像压缩算法，并进行算法实现上的优化，比较不同压缩比下的压缩质量。
同时，预期研究成果将具有以下意义：1. 探索一种基于DSP的超光谱图像压缩技术的新方法，为超光谱图像数据的有效处理和应用提供技术支持；2. 优化算法实现，提高算法的实时性和压缩效率；3. 实现低失真的压缩，降低传输和存储成本，促进超光谱图像的广泛应用。
基于小波变换的图像压缩技术研究的开题报告
基于小波变换的图像压缩技术研究的开题报告一、选题的背景和意义：随着数字图像技术的不断发展和应用，对图像的存储和传输需求越来越高，图像压缩技术由此得到更为广泛的应用和研究。
图像压缩技术是降低图像数据量的重要手段，可以通过压缩图像的数据量来降低存储成本、提高传输速度和提高图像的质量。
小波变换作为一种目前最为流行的图像压缩算法之一，以其较好的压缩效果和良好的图像质量而被广泛应用。
本次课题将采用小波变换技术，结合已有研究成果，进行图像压缩技术的探究，进一步深化和拓展小波变换在图像压缩领域中的应用，为数字图像技术的发展做出贡献。
二、研究的目标和内容：1. 目标（1）深入探究小波变换的原理，了解小波变换在图像处理中的应用；（2）研究小波变换在图像压缩中的应用，探索其优缺点；（3）运用小波变换实现图像的压缩，进行压缩效果的分析。
2. 内容（1）研究小波变换的原理和基本概念；（2）分析小波变换在图像压缩中的应用；（3）设计和实现小波变换图像压缩算法；（4）进行实验测试，比较小波变换算法的效果和其他图像压缩算法的效果。
三、研究的方法和步骤：1. 方法（1）文献调研法：查阅相关文献和资料，了解小波变换的原理和在图像压缩中的应用，参考国内外研究者的经验和成果；（2）算法设计法：结合已有的研究成果，进行小波变换图像压缩算法的设计；（3）实验法：实现设计算法，并对其进行实验测试，分析和比较算法的效果。
2. 步骤（1）调研小波变换的基本原理和在图像处理中的应用；（2）分析小波变换图像压缩技术的优缺点；（3）设计基于小波变换的图像压缩算法，实现算法编程；（4）进行实验测试，分析和比较算法的效果；（5）撰写论文和开题报告。
四、论文的创新点：1.综合研究了小波变换的原理和在图像处理中的应用；2.深化和拓展了小波变换在图像压缩领域的应用；3.设计实现了基于小波变换的图像压缩算法，比较了其效果和其他图像压缩算法的效果。
五、预期结果：1.对小波变换的原理和应用进行了研究，对小波变换在图像压缩领域的应用有了更为深入的理解；2.提出了一种基于小波变换的图像压缩算法，并与其他图像压缩算法进行比较，从而验证其优越性；3.实现了基于小波变换的图像压缩算法，为数字图像技术的发展做出贡献。
图像压缩的开题报告
图像压缩的开题报告图像压缩的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的迅猛发展和数字化技术的普及，图像在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，高分辨率的图像文件占用大量存储空间，给网络传输和存储带来了巨大的压力。
因此，图像压缩技术的研究和应用变得尤为重要。
图像压缩是指通过删除冗余信息和减少图像数据量的方式，将原始图像转换为一个更小的文件。
这不仅可以节省存储空间，还可以提高图像的传输速度和质量。
图像压缩技术的研究不仅对于网络传输和存储有着重要的意义，还对于移动设备、医学影像和视频流媒体等领域具有广泛的应用前景。
二、研究目标与内容本研究的目标是探索和改进图像压缩技术，以提高图像的压缩比和重建质量。
具体而言，我们将从以下几个方面进行研究：1. 基于变换的压缩方法：通过将图像转换到不同的颜色空间或频域，利用变换的性质来减少冗余信息。
常见的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等。
2. 预测编码方法：通过利用图像中像素之间的相关性，使用预测模型来减少冗余信息。
常见的预测编码方法包括差分编码和运动补偿编码等。
3. 无损压缩方法：与有损压缩不同，无损压缩方法可以完全还原原始图像，但压缩比相对较低。
我们将研究和改进无损压缩方法，以提高其压缩比和编码效率。
4. 混合压缩方法：结合多种压缩技术，通过分层编码和自适应算法等手段，提高图像的压缩比和重建质量。
三、研究方法与计划本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，具体计划如下：1. 收集和整理图像压缩领域的相关文献和数据集，了解当前的研究进展和存在的问题。
2. 针对不同的压缩方法，设计和实现相应的算法和模型，并使用合适的评价指标进行性能评估。
3. 通过对比实验和理论分析，发现和解决当前图像压缩技术存在的问题，提出改进和优化的方案。
4. 根据实验结果和理论分析，总结和归纳出图像压缩技术的发展趋势和未来研究方向。
四、预期成果与应用前景通过本研究，我们期望能够提出一种高效的图像压缩方法，以提高图像的压缩比和重建质量。
基于小波变换的医学图像压缩技术的研究的开题报告
基于小波变换的医学图像压缩技术的研究的开题报告一、选题背景和意义医学图像在诊断、治疗和科研等领域中具有非常重要的作用，包括CT、MRI、X光等。
由于医学图像的数据量较大，传统的存储和传输方式存在瓶颈。
因此，如何进行有效的压缩是医学图像研究中的一个重要问题。
小波变换是一种多尺度分析的数学工具，具有良好的压缩性能。
因此，本文将研究基于小波变换的医学图像压缩技术，以提高医学图像的存储和传输效率，从而提高医学图像研究领域的效率。
二、研究内容和技术路线1.医学图像压缩技术的研究现状分析：对于医学图像压缩技术的研究现状进行总结和分析，以及相关的小波变换理论知识。
2.小波变换在医学图像压缩中的应用：详细研究小波变换在医学图像压缩中的应用，包括小波变换的基本原理、不同小波基函数的选择以及小波域压缩算法的设计等。
3.实验设计和数据分析：通过实验验证不同小波基函数和小波域压缩算法的压缩效果，并对实验数据进行分析。
4.实验结果的分析和总结：分析实验结果，总结小波变换在医学图像压缩中的应用效果，对研究结果进行深入讨论，提出进一步的研究思路和建议。
三、预期结果和创新点1.预期结果：本研究将设计并验证基于小波变换的医学图像压缩算法，比较不同小波基函数的压缩效果，评估算法的压缩性能和图像质量。
2.创新点：本研究将首次将小波变换应用到医学图像压缩中，探究其在医学图像压缩中的效果和优势，对医学图像研究领域的数据处理和分析提供新的思路和方法。
四、研究难点和解决方案1.研究难点：医学图像压缩算法的设计和效果评估需要对小波变换的原理和相关理论进行深入理解，同时需要掌握医学图像处理方面的专业知识，因此需要具备一定的数学和计算机技术背景。
2.解决方案：加强小波变换相关理论知识的学习，进行反复实验和分析，提升自身技能水平，强化团队合作和知识沟通，积极寻求专业人士和领域内的学者指导和帮助。
图像传输中的压缩技术的开题报告
图像传输中的压缩技术的开题报告
1. 研究背景
随着网络技术和数字图像处理技术的迅猛发展，数字图像的传输和存储已经成为了一
个重要的问题。
由于数字图像文件通常具有较大的数据量，在传输及存储过程中所需
带宽和存储空间通常都达到了极限。
因此，压缩技术成为了数字图像处理的重要组成
部分，它可以有效地降低数字图像的数据量，使图像传输和存储更加高效快捷。
2. 研究目的
本文旨在探讨数字图像压缩技术，重点研究数字图像压缩的原理、分类以及常用算法，为读者提供了解数字图像压缩技术的全面知识。
3. 研究内容
(1) 数字图像压缩概述
数字图像压缩的定义及意义，数字图像压缩的目标，数字图像压缩的分类，数字图像
压缩的流程。
(2) 数字图像压缩的原理
数字图像的冗余性以及数字图像压缩中可以利用的三种冗余性，分别为空间冗余、频
率冗余和编码冗余。
(3) 数字图像压缩常用算法
其主要包括无损压缩算法和有损压缩算法两部分。
无损压缩算法主要包括RLE压缩算法、Huffman编码、LZW算法等；有损压缩算法主要包括DCT压缩算法、离散小波变换压缩算法、熵编码等。
(4) 数字图像压缩的评价指标
压缩比、失真度、复原度、速度等评价指标。
4. 研究意义
随着网络技术和数字图像处理技术的不断发展，数字图像处理已经成为了重要的研究
领域。
本文通过对数字图像压缩技术的介绍和分析，能够让人们更加深入地了解数字
图像处理技术，为数字图像压缩技术的研究提供一定的参考，有助于提高数字图像处
理中的传输、存储、共享和保护等方面的能力。
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毕业设计<论文）材料之二<2）本科毕业设计(论文>开题报告题目：图像压缩技术的研究及应用Research and Application of Image Compression课题类型：科研□论文√模拟□实践□学生姓名：丁云凤学号： 3060202101专业班级：电子061班系别：电气工程系指导教师：朱世东开题时间： 2018年4月2018 年 04 月 15 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，对前面的理论进行实验、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。
由于DCT压缩算法具有编码效果较好、运算复杂度适中等优点，目前己经成为国际图像编准(JPEG>的核心算法。
为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不理想等1985年Kunt等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念。
上世纪80年代中后期，人们相继提出了在多分辨率下表示图像的方案，主要方子带压缩编码、金字塔压缩编码等。
这些方法均在不同程度上有如下优点:多分辨率的信号表示有利于图形信号的渐输，不同分辨率的信号占用不同的频带，便于引入视觉特性。
1987年，Mallat 次巧妙地将计算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，统一了在之前各种小波的构造方法之后，他又研究了小波变换的离散形式，并将相应的法应用于图像的分解与重构中，为随后的小波图像压缩编码奠定了理论基础。
1988年Barnsly和S1an共同提出了分形图像编码压缩方案，之后，各国学者提出各种各样的改进方法，从而掀起了分形图像编码的新高潮。
但由于在分形压缩编码过程中，运算量大，从而造成编码时间过长，且提高压缩比同减小失真度之间的矛盾始终存在，从而局限了它的实用性。
上个世纪90年代后，又取得了一系列图像压缩编码研究的阶段性新成果，基于零树的编码法首先由A.5.Lewis和G.Knoes提出，其特点是根据小波系数在同方向子带中的相似性，即若一个小波系数较小，则很可能高一级(频率更高>同方向子带中相应位置的小波系数也较小，利用一种称为小波树的树形结构来组织小波系数，使其能方便地去除频域和空间域中的相关性。
接着Shapir结合比特平面编码方法设计了更好的零树编码方法，Shapri提出的嵌入式零树小波算法是迄今为止最有效的方法，它有效地利用了小波系数的特性，实现了图像的可分级编码，但是不同程度地存在算法时间复杂度和空间复杂度过高的弱点。
目前，小波变换的图像压缩编码算法已成为图像压缩研究领域的一个主要方向，基于小波变换的图像编码技术正逐步显示出它的优越性，其中小波变换己被JPEG-2000国际标准采用。
发展趋势：随着数字化技术的迅速发展，数字图像也被越来越多的运用在我们的日常学习、生活、工作当中，图像压缩技术将会非常的重要。
从国际数据压缩技术的发展尤其是MPEG的发展可以看出，基于内容的图像压缩编码方法是未来编码的发展趋势。
它不仅能满足进一步获得更大的图像数据压缩比的要求，而且能够实现人机对话的功能。
另外，任意形状物体的模型建立的关键问题还没有解决，这严重影响其应用的广泛性。
因此，图像编码将朝着多模式和跨模式的方向发展。
通过元数据进行编码也是今后编码的发展方向。
元数据是指详细的描述音/视频信息的基本元素，利用元数据来描述音视频对象的同时也就完成了编码，因为此时编码的对象是图像的一种描述而不再是图像本身。
从另一个角度来说，进一步提高压缩比，提高码流的附属功能<码流内容的可访问性、抗误码能力、可伸缩性等）也将是未来的编码的两个发展方向。
三、毕业设计研究方案及工作计划1、研究方案此次论文撰写拟从图像数据压缩的必要性出发，阐述本课题的研究义，然后简单介绍了图像压缩编码技术的发展现状，最后对本文的主要工作以及各章的内容编排做了说明。
接下来对数字图像压缩的必要性、重要性以及现今国内外对于这一技术领域的研究现状介绍开始，进而系统并简明的述说图像压缩理论知识。
紧接着将对为何要选用小波变换为基础，来进行数字图像的压缩处理进行具体且详细的论述，并且介绍了小波变换对静止的图像进行编码的技术，阐述了Matlab算法，最后附上相关程序，通过实验来验证本论文所选方法的优越性。
最后是对此次论文的总结。
具体有以下几方面的工作：<1）、介绍图像及图像压缩的相关知识，弄清楚图像定义、基本概念及压缩编码的基本过程，并且重点讨论几种传统的、在图像压缩中被广泛采用的编码方法及其基本原理。
<2）、通过分析比较小波变换和传统变换方法，发现小波变换在图像压缩技术领域的优越性。
同时，从小波基的选择、原始信号的边界延拓、小波系数的量化、熵编码、小波分解/重构级数来逐步分析小波编码的基本思想、理论。
<3）、量化和编码间的关系是小波变换压缩的关键所在。
本论文中将用EZW与SPIHT 算法来处理这种关系，即研究该算法的主要思想、实现步骤，并阐述、编写基于Matlab软件的相关程序，通过程序的运行来验证所用方法的优越性。
2、重点和难点此次论文的重难点是，对为何要选用小波变换为基础，来进行数字图像的压缩处理进行：<1）要介绍小波变换的背景及基本理论、函数，其中包括对于传统变换方法的局限性<对瞬态和局部信号分量的分析、时频和空频局部化）的论述，小波变换的分类及其它；<2）分析小波参数的选择及其对图像压缩前后的质量的影响，以及怎样利用小波系数的分布特点和小波图像特点，对系数进行组织和编码，实现数字图像的压缩；<3）介绍两种经典的基于小波变换的图像压缩编码算法即EZW算法和SPIHT算法，并研究其主要思想、具体实现步骤，同时，认真分析各种算法的优点和缺点试图寻找可以改进的地方。
最后阐述了Matlab算法，利用小波变换理论进行相关程序的编写，通过实验来验证所选方法的优越性。
3、工作计划四、主要参考文献:[1]阮秋琦. 数字图像处理学[M]. 北京: 电子工业出版社, 2001[2]赵荣椿. 数字图像处理导论[M]. 西安: 西北工业大学出版社, 1999[3]K.R.Castleman.数字图像处理[M]. 北京: 电子工业出版社, 2002[4]钟诚.小波变换及其应用研究[J].中国科技信息,2008,2[5]彭玉华.小波变换与工程应用[M].北京:科学出版社,1999[6]余松煌，张文军.孙军等著.现代图像信息压缩技术[M].科学出版社，1998[7]姜丹.信息论与编码[M].合肥中国科学技术大学出版社，2001[8]黄贤武.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:电子科技大学出版社，200[9]刘榴梯，刘明奇.党长民等著.实用数字图像处理[M].北京理工大学出社，1998.[10] 马平.数字图像处理和压缩[M].电子工业出版社,2007[11]尹显东，李在铭，姚军等著.图像压缩标准研究的发展与前景[M].中国工程物研究院信息与电子工程，2003.12.[12]张太怡，吴晓芸，张双腾等著..基于JPEG国际标准的图像压缩方法的研究[J].重庆大学学报，1994，17(5>[13]AnalogDeviees.ADV-JP2000JPEG2000Co-Proeessor[J].PreliminaryTeehniealData，2001.[14]TAYLOR W F. The Geometry of Computer Graphics[M]. Wadsworth Inc, 1992[15]A.J.Patti, M.I.Sezan A.M.Tekalp. Superresolution Video Reconstruction with ArbitrarySampling Lattices and Nonzero Aperture Time. IEEE Trans, 1997[16]Elad M Feuer A. Restoration of a Single Superresolution Image from Several BlurredNoisy and Undersampled Measured Images. IEEE Trans, 1997[17]J.K.Paik, A.K.Katsaggelos. Iamge restoration using a modified Hopfield network. [J]IEEE Transactions on Image Processing, 1992[18]闫阳,张正炳.基于小波变换的图像压缩编码[J].现代电子技术,2005，28(3>[19]王晓辉,朱光喜,朱耀庭.图像的一种分形特性表示法及其应用[J].电子学报,1997,25(l0>[20]练华,宋宝瑞.基于小波变换的分形图像编码[J].上海交通大学学报,2004,(4>[21]张兢,路彦和.具有感兴趣区域的静止图像压缩编码算法研究[J].计算机应用,2005,(6>[22]JOEL AM,Larsson C,Charilaos C.Region of Interest Coding in JPEG 2000[J].Signalrocessing:Imag Communication,2002,(17>附：一篇引用的外文文献Analysis of Compression Encoding about Digital ImageYufangGao Yang LiuBeijingUniversity of Posts and Telecommunications,Beijing,PRC,100876Abstract :This paper mainly investigate the theory of image pressing encoding,two parts,the technologyand process of encoding,are included.In the technology of encoding,we give a deep study in thetraditional methods and the use of those methods in the image compression,for exampleestimation coding,DCT transform,data quantization,entropy coding.Estimation coding lowers thetime relativity of image data.DCT transform lowers the space relativity of image data.Dataquantization makes use of the redundancy of mentality and vision.Entropy coding brings downthe redundancy of coding.After those process,image data will be effectively compressed.Based on the coding technology,this paper examplified MPEG-2 standard discusses the processof the serial of motion image,which includes frame and field coding mode.This paper particularlyexpounds the field coding of motion compensation combined with DCT transform,introduces thetheory of motion compensation and the count of motion vector.Motion compensation makes better use of relativity of field data and increases the compensation ratio.Key words:estimation codingDCT transform motion compensationmotion estimation MPEG-21.IntroductionDigital images have many advantages, but the digital image of the massive amount of data hinders the development of digital image technology. In recent years, image compression coding have made rapid development,the sign is International research on image compression coding drawn up a series of compression standards, such as: JPEG, H.26X series, MPEG series。