基于小波变换的图像分级压缩算法

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1、第!"卷第#期重庆邮电学院学报!自然科学版"$%&’!"!(%’#)**+年"月,%-./0&%123%/456/47/689.:6;<%1=%:;:0/>?9&9@%AA-/6@0;6%/:!(0;-.0&B@69/@9"C-4’)**+文章编号#!""#$%&’#!(""&""#$"#%!$"#!!基于小波变换的图像分级压缩算法"黄雪菊!!王秀梅!!郝常明(!!)济宁职业技术学院"山东(*("+*#()山东胜利生物工程有限公司山东(*("+*$摘!要#综合已有图像压缩算法优势#提出一种新的图像压缩算法,,基于小波变换的图像分级压缩算法$将待压缩

2、图像按频率高低分成若干子图像#根据各子图像包含能量的多少将它们分成+个等级#分别采用了不同的压缩算法$包含能量最多的低频子图像称为第!级#采用无损差分脉冲编码调制方式%包含能量较少的高频子图像称为第(级#采用嵌入式零树编码方式%包含能量极少的更高频子图像称为第+级#因其包含的能量极少#不再编码$其优点是压缩比高&算法简单&传输和下载速度快#在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量$关键词#图像压缩%小波变换%分级%-./0%零树中图分类号#1.+’!!!文献标识码#2类视觉系统!@AB$对图像信息的处理过程基本一*!引!言致%小波变换的这种多分辨

3、率特征"便于数字图像随着计算机应用的普及"人们交换数字化图像按重要程度逐次&可控制地传输"这种分级传输方式的需求越来越多"对图像的质量要求越来越高%然特别适合图像的网络通信要求"且在低比特率传输而"图像数字化后形成的数据量往往非常大"一幅时不会产生方块效应%&#"3#4"分辨率的(#位真彩色图像约为’""5678"!!小波变换中图像的分解如此大量的数据直接存储和传输不但开销巨大"而且设备也难以承受%然而"图像数据中往往存在很’!(我们在本文中使用B)0C>>C8塔式分解算法多冗余"完全可以将其压缩掉而不影响图像质量%对图像进行小波变换%由于图像是二

4、维信号"需在为减少图像所占存储空间&降低网络传输负担&缩短行和列上分别进行一维小波变换"因此"经过一次小图像下载时间"人们于!’#4年开始了图像压缩算波变换"图像被分割成#个不同频率的子图像"分别法的研究%经过半个多世纪的积极探索"现已开发为水平方向和垂直方向的低频子图像::!#水平方出多种图像压缩编码算法"如预测编码&变换编码&向的低频和垂直方向的高频子图像:@#水平方向!结构编码&分形编码等%然而"这些算法都存在这样的高频和垂直方向的低频子图像@:!#水平和垂直或那样的局限性"如第一代图像压缩编码存在饱和方向的高频子图像@@"其中的:表示低频!

5、:

6、))"表示分解的层数$进行分解"直至特征如边缘特征&纹理特征等"都是高度局部性的"满足要求为止%实现方法是"分别将低通滤波器@在对其进行局部时$频分析时"传统压缩算法无法实和高通滤波器M作用于图像的行和列"得到#个不现%为克服上述种种缺陷"法国科学家;)0<=>?8于同频率的子图像%设原始图像的大小为#3$"分!’4"年提出了小波变换%’((解公式如下*小波变换用于图像压缩的本质是将函数!!"$%%!&$!’"($N’%%!&,!$+)#(+)#!!$=GPHO在小波函数系上做分解"得到关于!!"$的具有不同#$!!$式中"’N!")"

7、#(N!")"频域和时域的一组小波系数"然后对各小波系数进&&((!&$!&,!$行量化编码"从而实现信号的多分辨率分析"这与人%)!’"($N’%%=GPHO+*$!($"收稿日期#(""%$"&$("!!修订日期#(""&$"($(’作者简介#黄雪菊!!’&&$"#女#山东嘉祥人#副研究员#研究方向为信号分析与图像处理#Q$PC7>’LIP"!!4!O7HC)I

8、)"&,!#(N!")"&(((::#子图像"占全部能量的’4W以上"其它子图像!&$!&,!$)%!’"($N’%%=<