混合小波-分形图像压缩方法的研究与实现

摘要

随着计算机多媒体技术的发展，人们期望更高性能图像压缩技术的出现。近十年来兴起的小波理论因其特有的时频局部化特性而成为当今主要的图像处理方法之一。几乎与此同时，分形图像编码也因为A．E．Jacquin将分形编码用计算机来自动实现，而得到了广泛的研究，是目前较有前途的图像编码方法之一。近年来，许多学者利用小波变换具有的低频能量集中性和同方向不同分辨率子带之间的相似性的这些特点，将分形编码应用于小波变换后的小波域图像。基于分形和小波混合编码的有关研究工作仍然处于起步阶段，但目前的一些研究成果已经显示出其编码效果的高效性和合理性。 本文就是以此为基础进行展开的。 首先，本文了探讨小波变换及其性质，研究了现有的基于小波的图像压缩方法，对两种最具代表性的算法：嵌入式小波零数(EZW)压缩算法及SPIHT算法进行了试验仿真，对比了这了两种算法的优劣然后探讨了分形理论及其性质，以及它在图像压缩处理算法中的应用；分析了传统分形编码算法的特点和不足，给出了一种改进的基于方差的快速分形图像编码的方法，并对原始图像给出了具体的实验结果利分析，结果表明，该算法在保证了图像质量的基础上，编码时间比较传统分形编码算法而言人大减少，达到了加速的目的。 最后，本文提出了一种混合小波一分形编码方法(HWF)，即，将改进的快速分形图像编码方法与SPITH算法结合，发挥两种算法的优势，将这种混合的编码方法应用于经小波分解后的小波域图像，并进行了试验仿真和结果分析。结果表明，这种小波域的混合分形编码方法在编码质量上要优于SPIHT算法，在bpp较大时，其编解码时间小于SPIHT算法，而且避免了空域分形的块效应。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题的提出与研究现状

1.2课题研究的意义

1.2.1传统分形方法的缺点

1.2.2引入小波变换的意义

1.3本文研究的内容

1.4本章小结

第二章图像压缩技术与常见编码方法

2.1图像压缩处理概述及压缩系统的组成

2.2图像压缩编码的分类

2.3图像质量的判别标准

2.4本章小结

第三章小波基础理论及其在图像压缩中的应用

3.1小波变换简介

3.1.1连续小波变换(CWT)

3.1.2连续小波变换的离散化一框架小波变换

3.1.3 R-小波

3.2离散小波变换的MALLAT快速算法

3.2.1 Mallat算法-快速小波变换

3.2.2 二维DWT

3.3小波变换用于图像压缩

3.3.1小波图像和小波变换编码的特点

3.3.2小波变换编码需考虑的问题

3.4嵌入式零数小波编码

3.4.1嵌入式小波编码

3.4.2嵌入式零树编码(EZW)

3.4.3 SPIHT编码算法

3.4.4试验仿真结果及分析

3.5本章小结

第四章分形图像编码

4.1分形图像编码的理论基础

4.1.1压缩映射定理

4.1.2迭代函数系统、吸引子理论

4.1.4拼贴定理(Barnsley,1985)

4.2分形图像编码方法

4.2.1分形图像编码原理

4.2.2分形图像编码基本方法

4.2.3 Y.Fisher分形图像编码算法

4.2.4基本分形图像编码方法的缺点及改善途径

4.3本文对分形编码的改进及实现

4.3.1改进算法的基本思路

4.3.2改进算法中所用的基本方法

4.3.3对改进的分形编码算法的仿真与试验结果分析

4.4本章小结

第五章小波与分形相结合的混合图像编码方法

5.1基于小波分解的分形图像编码

5.1.1小波编码与分形编码相结合在图像压缩中的理论依据

5.1.2分形编码和小波变换编码的结合

5.1.3现有小波域内分形图像编码的不足

5.2小波域分形算法的改进及实现

5.2.1分形与小波相结合的总体思路

5.2.2.针对小波域的快速分形编码方案调整

5.2.3对SPIHT算法的修改

5.2.4混合分形-小波编码算法描述

5.2.5试验结果及分析

5.3本章小结

结论与展望

参考文献

附录

致谢