基于小波变换的静态图像压缩

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1、摘要随着时代的进步，我们的世界变得比以前更加多彩缤纷，我们日常所接触的信息也变得更加多样化，并且都有着数据量大的特点。图像作为信息的一个主要载体，它变得越来越清晰，这表示我们需要更大的带宽和存储容量来传输和存储数据，为了能够提高传输速度以及减少所占存储空间，所以需要对图像进行压缩。小波变换由于具有很好时域和频域特性，成为了当今社会图像压缩的主流分析方法，分层小波树集合分割算法（SPIHT）是一种很经典的压缩算法，本文从小波变换着手，介绍了一些关于图像压缩的基本知识，结合小波变换和SPIHT算法做了图像压缩实验，讨论和分析了不同压缩率、不同分解层次、不同大小、不同小波基条件下图像压缩

2、的效果差异，发现压缩率越大，分解层次越高，图像越大其图像压缩的效果也越好，Daubechies小波基适合图像压缩。关键词：小波变换、图像压缩、分层小波树集合分割算法、SPIHTIIIABSTRCATWiththeprogressoftimes,ourworldhasbecomemorecolorfulthanever,ourdailylifecontactedinformationhasbecomemorediversification,whichhavecharacteristicsofbigdata.Imageasamajorcarrierofinformation,itbec

3、omesincreasinglyclear,whichmeansthatweneedmorebandwidthandstoragecapacitytotransmitandstoredata.InordertoimprovetransmissionspeedandreducethestoragespaceoccupiedbyImage,doimagecompressionisneeded.Thewavelettransformhasagoodcharacteristicsintimedomainandfrequencydomain,anditbecomesthemainwaysof

4、imagecompression.isaveryclassiccompressionalgorithm.Thisarticlebeginwiththewavelettransform,andthendoimagecompressionexperiments,whichCombineTheWavelettransformandSPIHTalgorithm.Discussionandanalysistheeffectsofimagecompressionbetweendifferentcompressionrate,differentdecompositionlevel,differe

5、ntsizes,differentwavelets.Fromtheexperimentsresult,foundthatthebiggercompressionrate,thehigherdecompositionlevel,thelargersizes,thebettertheeffectofimagecompression.Daubechieswaveletsuitableforimagecompression.Keywords:WaveletTransform，ImageCompression，SPIHTII目录摘要IABSTRCATII目录III1引言11.1研究的目的与意

6、义11.2研究背景21.3国内外研究现状31.4论文安排32图像压缩42.1图像压缩原理42.1.1图像压缩原理和系统结构42.1.2图像冗余52.2离散余弦变换（DCT）52.2.1DCT变换原理52.2.2DCT系数的编码62.3小波变换62.3.1小波变换原理62.3.2嵌入式零树小波（EZW）编码62.4图像压缩编码方法62.4.1哈夫曼编码72.5章节小结73等级树集分割编码方法（SPIHT）83.1SPIHT（SetPartitioningInHierarchicalTrees）的起源83.2SPIHT的基本原理83.2.1渐进图像传输83.2.2传输系数值93.2.3

7、设置分区排序算法103.2.4空间方向树113.2.5编码算法123.3设计方案143.4章节小结164结果分析174.1图像压缩率对压缩的影响174.2图像大小对压缩的影响204.3SPIHT的分解层次（level）214.4小波基的选取对压缩的影响224.5章节小结245结论255.1总结255.2展望25IV致谢27参考文献28附录A：实验结果图像29IV171引言人类在认识世界的过程中，信息扮演着不可替代的作用，其中，图像是最能直观体现信息内容的载体之一。随着