基于整数小波的图像压缩编码方法

摘要

目前,基于小波的图像压缩方法是图像压缩领域发展较快的一个分支,提升方法能够方便的构造从整数到整数的小波,为图像的无损压缩研究提供了有力的工具.而对小波系数编码的方法是实现图像压缩的关键技术,不仅关系到图像的最终压缩效果、也关系到图像的恢复质量和编解码的时间消耗.本文对小波的研究主要集中在提升方法上,该方法属于第二代构造小波的新方法,具有既继承了第一代小波的特性,又不依赖于傅里叶变换,同时便于构造非线性小波(如:整数小波)的特点.本文对提升方法的原理和其中的关键技术作了详细的阐述和讨论,特别是对用提升方法实现从整数到整数的小波作了全面、细致的分析.另外,本文对算术编码,特别是它的实现作了研究,主要是为了探讨将该方法与本文的算法相结合,进一步提高图像压缩性能的可能性.

目录

文摘

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缩略语表

1引言

1.1图像压缩编码研究的现状和发展

1.1.1统计编码

1.1.2预测编码

1.1.3变换编码

1.1.4其它编码方法

1.2小波分析在图像压缩编码研究中的应用

1.2.1小波的构造

1.2.2量化和编码

1.3本课题的主要工作

1.4论文的安捧

2提升方法构造整数小波

2.1提升的概念

2.2罗朗(LAURENT)多项式

2.3多相表示法

2.3.1离散小波变换

2.3.2多相表示法

2.4提升方法

2.5分解小波为提升步骤

2.5.1欧几里德(EUCLIDEAN)算法

2.5.2因式分解算法

2.5.3提升方法构造小波

2.6整数小波

2.6.1可逆整数小波的构造

2.6.2本文选用的整数小波

2.6.3 9/7-F小波的提升过程

2.7本章小结

3基于分级量化的重要性测试编码方法

3.1嵌入式编码

3.2分层树集合分割算法(SPIHT)

3.2.1集合分类与分级量化

3.2.2空间方向树

3.2.3编码方法

3.3嵌入式块集合分裂编码器(SPECK)

3.3.1块状集合分割

3.3.2编码方法

3.4现有方法的不足

3.5本章小结

4图像编码算法及其实现

4.1集合的分类与搜索

4.1.1 S集合

4.1.2I集合

4.2截断量化的编码方法

4.2.1测试图像

4.2.2截断量化法

4.3重要性测试位的组合编码

4.4图像编码算法

4.4.1算法Ⅰ

4.4.2算法Ⅱ

4.5算法Ⅱ的实现

4.6本章小结

5算术编码

5.1基本思想

5.1.1编码过程

5.1.2解码过程

5.2一阶自适应算术编码器

5.2.1编码器的实现

5.2.2解码器的实现

5.3算术编码在图像编码中的应用——算法Ⅲ

5.4本章小结

6 CODEC2003的设计及其应用

6.1系统结构

6.2 CODEC2003的设计

6.2.1编码器结构

6.2.2数据分析部分

6.2.3文件格式

6.3 CODEC2003使用简介

6.3.1小波变换的步骤

6.3.2小波系数编码的步骤

6.3.3图像压缩的步骤

6.3.4数据分析功能

6.4本章小结

7实验数据分析及结论

7.1压缩效果的评价标准

7.1.1主观评价

7.1.2客观评价

7.2实验数据

7.2.1无损压缩

7.2.2编码时间

7.2.3有损压缩

7.3数据分析

7.3.1无损压缩分析

7.3.2编码时间分析

7.3.3有损压缩分析

7.4结论

8全文总结

致谢

参考文献

附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文

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