基于小波变换的图像压缩算法研究

论文摘要

数字图像压缩是图像处理领域的一个热门研究课题，其研究成果为图像的存储、传输带来了极大的便利，因而具有重要的研究价值。在众多的图像压缩方法中，基于小波变换的图像压缩方法具有明显的优势，因而成为现代图像压缩领域的主流研究方向之一。本论文分析了小波图像压缩的几种经典算法，以及JPEG2000图像压缩标准中的感兴趣区域(ROI)编码方法。这两方面都存在不足之处，可以做进一步改进。本文主要研究工作如下：1、对小波变换的理论基础，包括连续小波变换、离散小波变换、多分辨分析、Mallat算法、双正交小波变换以及提升和整数小波变换进行了简要介绍。对小波图像编码的几种代表算法，包括两种树型结构算法EZW和SPIHT，以及两种块型结构算法SPECK和EBCOT，进行了比较，并分析了树型结构算法的不足之处。2、将SPIHT算法与分形编码算法相结合，提出一种混合编码算法。先根据一种分类算法将图像分割后的块分为三类，然后根据它们各自的特点在小波域中分别选择SPIHT或分形方法编码，同时结合率失真判据，使解码图像质量高于使用SPIHT和分形方法解码的质量。3、分析了JPEG2000中采用的两种ROI编码方法——最大位移法和一般位移法的优缺点。在最大位移法的基础上提出了一种增加过渡区域的ROI编码改进算法。该算法考虑了人眼视觉特点的要求，使解码后的图像具有更好的整体视觉效果。此外，该算法的复杂度较低，并且能与JPEG2000码流兼容。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 图像压缩的信息理论基础
• 1.3 图像压缩的基本思想
• 1.4 图像压缩的基本方法
• 1.5 本文内容安排
• 第二章 小波变换及其在图像压缩中的应用
• 2.1 小波理论基础
• 2.1.1 连续小波变换
• 2.1.2 离散小波变换
• 2.1.3 多分辨分析
• 2.1.4 Mallat算法
• 2.1.5 双正交小波变换
• 2.1.6 提升和整数小波变换
• 2.2 小波图像编码的几种算法
• 2.2.1 EZW编码算法
• 2.2.2 SPIHT编码算法
• 2.2.3 SPECK编码算法
• 2.2.4 EBCOT编码算法
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于分类的小波零树与分形混合编码算法
• 3.1 基本分形编码算法
• 3.1.1 分形的数学理论基础
• 3.1.2 Jacquin分形编码算法
• 3.2 分类算法
• 3.2.1 增强处理
• 3.2.2 决策算法
• 3.3 混合编码算法
• 3.3.1 小波域内的分形图像编码
• 3.3.2 基于分类的混合编码算法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 JPEG2000感兴趣区域图像编码的改进方法
• 4.1 JPEG2000概述
• 4.2 JPEG2000的编码过程
• 4.2.1 预处理
• 4.2.2 分量间变换
• 4.2.3 小波变换
• 4.2.4 量化
• 4.2.5 核心算法
• 4.3 JPEG2000中的ROI编码方法
• 4.4 最大位移法
• 4.4.1 基本原理
• 4.4.2 ROI掩膜的生成
• 4.4.3 子带系数与ROI掩膜的对应关系
• 4.4.4 矩形ROI掩膜的快速计算
• 4.5 改进的ROI编码方法
• 4.6 实验结果与分析
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 论文工作总结
• 5.2 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文