一种改进的嵌入式图像编码

论文摘要

图像压缩编码技术成为现代多媒体及通信领域中的关键技术之一,目前已出现了许多种数据压缩技术方法,其中小波变换是近年来兴起的一种新的信号分析工具,因其克服了傅立叶变换的局限性,而得到迅速发展和广泛应用。 然而,目前小波变换的理论还不完善,应用算法的速度、复杂度、压缩性能等方面都还有缺陷,因此,基于小波图像压缩编码算法及其应用的研究就显得十分有意义。 本文首先论述了图像数据压缩的必要性和可行性,对传统的经典的图像编码技术进行了介绍。 其次,对小波变换实现图像压缩的特点进行了讨论和分析,在此基础上探讨了小波变换实现图像数据压缩时的一般步骤和几个需要考虑的问题。 最后,对基于小波变换的嵌入式零树算法进行了详细的分析和讨论,针对零树算法的一些不足,提出了一种基于零树算法的改进方法。具体来说,就是在传统EZW编码的基础上,合理调整了零树的结构,由原先零树结构的四种符号扩展产生为六种,改进了原编码的流程,从主扫描完成过程到副扫描检测,直到解码的方式方法都随之作了相应的调整,最终形成了一种新零树算法。 研究测试的结果表明,新零树编码压缩率明显优于EZW,而且其代码部分可以随意的截断,却不会产生附加的失真,重建后图像效果良好。当然该算法依然有不足的地方,需进一步继续改进。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• §1.1 数字化图像压缩的意义和可能性
• 1.1.1 数字化图像的压缩意义
• 1.1.2 图像数据压缩的可能性
• §1.2 图像压缩编码中的保真度准则
• 1.2.1 客观保真度准则
• 1.2.2 主观保真度准则
• §1.3 本文的结构
• §1.4 本文的成果
• 第二章 图像压缩编码概述
• §2.1 常用图像压缩编码
• 2.1.1 预测编码
• 2.1.2 变换编码
• 2.1.3 统计编码
• 2.1.4 矢量量化编码
• §2.2 小结
• 第三章 小波分析基本理论基础
• §3.1 从傅立叶（Fourier）变换到小波变换
• §3.2 连续小波变换
• 3.2.1 小波变换的定义
• 3.2.2 连续小波的条件
• §3.3 离散小波变换
• 3.3.1 离散小波的定义
• 3.3.2 二进正交小波变换
• 3.3.3 尺度函数
• §3.4 二维小波
• §3.5 Mallat算法
• §3.6 第二代小波
• §3.7 小波变换的能量集中特性与数据压缩
• 3.7.1 离散信号能量的度量
• 3.7.2 能量集中特性与数据压缩
• §3.8 图像压缩对小波的要求与小波基的选取
• 3.8.1 图像压缩对小波的要求
• 3.8.2 小波基的选取考虑因素
• §3.9 小结
• 第四章 小波图像编码
• §4.1 小波图像编码概述
• §4.2 EZW编码
• 4.2.1 基本原理
• 4.2.2 算法描述
• §4.3 SPIHT编码
• 4.3.1 介绍
• 4.3.2 分集排序
• 4.3.3 SPIHT算法介绍
• 4.3.4 SPIHT算法和EZW算法的比较
• §4.4 EBCOT编码
• §4.5 小结
• 第五章 改进的嵌入式图像编码
• §5.1 概述
• §5.2 新零树结构
• §5.3 改进的嵌入式编码算法
• 5.3.1 主扫描
• 5.3.2 辅扫描
• §5.4 解码算法
• §5.5 改进的嵌入图像编码方案
• §5.6 实验结果与分析
• 第六章 全文总结
• 致谢
• 附录：攻读硕士学位阶段发表和撰写的论文
• 参考文献：