基于小波变换的图像可分级编码技术研究

论文摘要

图像的渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生。同时可分级编码还可以节省图像数据库中因需要存储不同数据率图像所占用的存储空间,已经成为现在和今后图像编码的重要目标之一。首先,研究了可分级编码方法及最新发展情况。包括时域、空域、质量、混合可分级在内的可分级编码的基本模式,对目前常用的图像压缩标准中的可分级编码技术和方法进行了分析、讨论和比较。介绍了图像的小波变换,研究了适合图像压缩的小波基,重点分析了小波图像系数分布特点、小波图像灰度直方图特点以及小波变换后图像自身特点,得出了小波变换后有利于图像压缩的合理依据。其次,研究了嵌入式小波零树编码算法的原理、编码过程,分析了SPIHT算法,在不增加额外比特的情况下,通过重新组织小波嵌入压缩算法的码流,将其分为基础层和增强层,从而使之具有空间可分级性。并基于均方误差给出了一种码率分配方案。通过仿真实验显示,对同一图像,质量要求不同,基础层所占的比例不同,较高质量的压缩其基础层码率所占的比例较低;对不同的图像这一比例也不相同,包含边缘较多的图像其基础层码率所占的比例较低。最后,以提高编码效率和改善压缩重构图像的视觉效果为出发点,研究了人眼视觉特性在图像压缩编码中的应用。对V9/3小波基与Daubechies9/7小波基进行了实验比较。通过综合考虑人眼视觉特性、对SPIHT进一步简化等措施,提出了一种基于人眼视觉特性的快速图像编码方法。实验结果表明,改进后的算法是一种高效的图像压缩算法,其图像复原质量、编码速度等关键技术均优于SPIHT等编码算法,有一定的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 引言
• 第1章 可分级图像编码理论基础
• 1.1 图像压缩编码基础
• 1.2 图像可分级编码模式
• 1.3 图像压缩国际标准中的可分级编码技术分析
• 1.4 小结
• 第2章 小波变换与小波图像的分析
• 2.1 小波变换基础知识
• 2.2 小波基的选取
• 2.3 图像的小波分解
• 2.4 小波图像分析
• 2.5 小结
• 第3章 图像的空间可分级编码及码率分配
• 3.1 小波图像编码基本原理
• 3.2 EZW 编码
• 3.3 SPIHT 算法
• 3.4 具有空间可分级性的SPIHT 算法（SSPIHT）
• 3.5 小结
• 第4章 基于人眼视觉特征与零树的图像编码算法
• 4.1 人眼视觉特性（HVS）
• 4.2 基于视觉特性构造的V9/3 小波基
• 4.3 基于人眼视觉特性的零树图像编码算法
• 4.4 小结
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 详细摘要