基于小波变换的图像压缩算法

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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：Ｔ３１Ｐ９
．
ｆｒｈｒｒｓａｃａｅｎｍａｅｏｔｅｔｃｏｄｔｎｆｗａｅｅｎｌｓｓａｄｔｅｔｅｒｅｅａｅｔｍａｅｕｔｅｅｅｒｈｈｄｂｅｄｎｍａｈｍａｉｓｆｕｎａｉｓｏｖｌｔａａｙｉｎｈｈｏｉｓｒｌｔｄｗｉｉｇｏｈ
文献标识码：Ａ
ＤＯＩ１．７８０：０３８／ＭＥ００７６０３Ｉ１２０．９２０
ＲｅｅｒｈＯｎＩｇｍｐｅｓｏｇｒｈＢａｅｎＷａｅｅａｓｏｍｓａｃｍａｅＣｏｒｓｉｎＡｌｏｉｍｓｄｏｖｌｔｔＴｒｎｆｒ
第２卷７
第６期
Ｖｏ．７Ｎｏ６１２．
文章编号：０７１８（０００ — ０９０１０ — ０２１）６０３ — ６１
基于小波变换的图像压缩算法研究
彬磊Ｐ
（２４部队９９９１４分队．辽宁葫芦岛１５０）２０１
过减少表示信号的精度，以一定的客观失真换取数
据压缩。Ｓａｎｎ信息论对于图像压缩的重要意义在ｈｎｏ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

３９８０ＰｏｌｉｒｔｎＡｍｒｐ，ａｏ７０１Ｃｉ；．ｈｎｑｇＣｍｕｉｔｎＩｔｔ，ｈｎｑｇ４０３，ｈ）．２３ｅｅＬｅｉｒｙＴｏｓＨｉｕ００，ｈｎ ‘ ＣｏｉｏｍｎａｏｔｅＣｏｇｉ００５Ｃｉｐｇｂａｏｏｋ５ａ≠ ｇｎｃｉｎｉｓｕｎａｎ
ｔａｓｏｍｒｉｇｉｕｅｈｒｎｆｒｆｍａｅ，ｔｓｄｔｅＤＰＣＭｌｏｉｈｉｏｆｅｕｎｙｐｒ，ａｄｕｅｈｒｐｓｄａｇｒｔｍｎｔｅｈｇｒｑｅｃａｔ，ｈｎｃｍｐｅｓｏｏａｇｒｔｍｎｌｗ— ｒｑｅｃａｔｎｓｄｔｅｐｏｏｅｏｉｈｉｈｉｈｆｅｌｕｎｙｐｒｔｅｏｒｓｉｎｅｒｂｓｄｉｈｒｅｏｆｔｍｅｔｅｐｍｏｔｏｎｒｙｏｈｒｇｎｌｉｇ．Ａｌｏｇｈｉｌｏｔｍｏａｅｔｈｅｏｇｎｌｌｓｗｏｐｒｓａｌｅｕｅｎａｓｏｐｒｄｏｉｏｋｅｓｆｔｅｅｇｆｔｅｏｉａｍａｅｔｉｈｅｉｈｔｕｈｔｓａｇｒｈｃｍｐｒｄｗｉｔｒｉａｏｔｔａｉｈｉｔｏｄｅｉｙ，ｉｅｕｅｈｏｌｘｔｆｔｅａｇｒｈａｄｔｅｅｃｄｎｉ．Ｉｉｖｒｄａｔｇｏｓｔｏｒｓｉｎｆｃｎｍａｅａｄｔａｓｓｉｎｆｆｌｔｉｔｒｄｃｄｔｅｃｍｐｅｉｏｈｌｏｔｍｎｈｎｏｉｇｔｙｉｍｅｔｓｅｙａｖｎａｅｕｏｃｍｐｅｓａｓｇｉａｔｉｇｎｒｎｍｉｓｏ．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＝ｏｍｘ／，）（Ｊ））ｏｌ｛ａ（Ｊ【，，１，然后从树根节点开始扫描；ｇ．ｋｌ，）ｃ
（分类过程：利｝（）判断ＬＰ２）件式１Ｉ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ＬＰｐＳｒ；用式（】１判断ＬＳＩ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Ｄｉ，）（Ｊ为重要集合，则化此集合分割分为ｏｉ，和￡，．并判，（ ¨ ，ｆＪ），
合在带宽变化的互联网和无线信道中使用。ＢＪｉ和ｗ．．ｌｍｎ等级树集分割编码方法推广到视频编．Ｋｍ．ＡＰｔａ把ｅｒｌ码中，提出了三维等级树集分割编码方法（ＤＳＩＴ，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
１ａ－｛ ‘ －ｚｍ｛１ｘｔ，，）ｆ
ｏ．
（。）
¨ ’
其ｑ表示一个集合或小波系数， “表示小波系数值，＇Ｔ２是闭值
三维等级树集分割编码的思路是：（）１初始化ＬＰＩ、Ｓ，汁算出编码时的最大阂值２，其Ｉ、ＬＳＬＰ
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ＤＳＩＴ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

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ＳＯＮＧＹｕ。ＷＡＮＧｅ—ｉＺＨＡＩＳｈｕｎｇＭｉｌｎｇ。ａ
（ｃｏｌｏｍｐｔｒＳｃｅｅ＆ＥｎｉｅｒｎＳｈｏｆＣｏｕｅｉｎｃｇｎｅｉｇ，ＣｈｎｃｕｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏ，Ｃｈｎｃｕ３０１ａｇｈｎＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｙａｇｈｎ１０２，Ｃｈｎ）ｉａ
１小波和小波变换
１１小波．
小波（ｖｌｔ即小区域的波。ｗａｅｅ）］
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３２卷第６期２１０１年１２月
长春工业大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｏａｇｈｎＵｎｖｒｉｆＴｅｈｏｏｙＮａｕａｃｅｃｉｉｎｏｒａｆＣｈｎｃｕｉｅｓｔｏｃｎｌｇ（ｔｒｌＳｉｎｅＥｄｔ）ｙｏ
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第６期
宋
宇，等：于小波变换的图像压缩算法基
５９５
因子为ｎ平移因子为ｒ令其伸缩平移后的函数，，
ＬＬ２ＨＬ２ＨＬ１ＬＨ２ＨＨ１
为．￡，）则有（
基经过试验比较出了压缩效果。
关键词：小波变换；图像压缩；Ｍａｌｔ算法ｌａ
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标志码：Ａ文章编号：１７ —３４２１）６０５ —４６４１７（０１０ —５８０
Ａｎｉｇｏｐｅｓｏｌｏｉｍａｅｄｏａｅｌｔｔａｓｏｍｍａｅｃｍｒｓｉｎａｇｒｔｈｂｓｎｗｖｅｒｎｆｒ
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
Ａｂｔａｃ：ＴｈｅｗａｅｅｍａｅｃｓｒｔｖｌｔｉｇｏｍｐｒｓｉｎｍｅｈｄｓａｅｉｒｕｃｄｆｒｔＡｎｉａｓｄｅｏｍｐｏｅｏｅｓｏｔｏｒｎｔｏｄｅｉｓ．ｍｇｅｉｃｓｄｔｌｗｎｇｒｑｅｙ，ａｈｅｈｅｌｗｒｑｕｎｙｃｍｐｏｅｓａｅｅｏｄｄｗｈｉｅｔｉｈｒｓｌｏａｄｈｉｈｆｅｕｎｃｎｄｔｎｔｏｆｅｅｃｏｎｎｔｒｎｃｅｌｈｅｈｇｈｔｅｈｏｄｑｕｎｔｆｅｃｏｒｉａｉｉｄａｃｄｎｇｈｕｍａｙｓｏｎｃｒｃｅｉｔｃ．Ｔｈｅｕｔｆｅｅａｖｌｔｒｎｆｍｆｎｅｅｖｉｉｈａａｔｒｓｉｓｅｒｓｌｓｏｓｖｒｌｗａｅｅｔａｓｏｒｏｒｉｇｅｃｍｐｅｓｎｒｈｏｒｈｒｇｈｔｘｒｍｅｓｍａｏｒｓｉｇａｅｓｗｎｈｅｅｔｏｕｈｅｅｐｅｉｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｌｔｔａｆｍ；ｉａｏｐｅｓｏｖｅｅｒｎｓｏｒｍｇｅｃｍｒｓｉｎ；Ｍａｌｔａｇｏｉｈ．ｌａｌｒｔｍ
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：０１Ｏ —３２１一９１作者简介：宋
将小波母函数ｑｘ伸缩和平移，ｆ）假设其尺度
宇（９９）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，－ｉｓｎｙ＠硕主Ｅｍａｌｏｇｕ：
Ｖｏ．２ＮＯ６Ｉ３．
Ｄｅ．２１ｃＯ１
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１０１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