基于小波变换的图像压缩算法

基于小波变换的图像压缩算法研究的开题报告
1. 研究背景和意义
图像压缩算法是计算机视觉领域的一个重要分支，它可以将图像的冗余信息去除，从而减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像传输的效率。

小波变换作为一种常用的信号分析方法，已被广泛应用于图像压缩领域。

本研究旨在探究基于小波变换的图像压缩算法，研究小波变换的理论基础、压缩算法的技术实现以及实验验证等方面，对图像压缩算法的研究和应用具有重要的理论和实际意义。

2. 研究内容和方法
（1）小波变换理论的研究
介绍小波变换理论的基本概念、性质和方法，并探究小波变换在图像压缩中的原理和应用。

（2）小波变换图像压缩算法的研究
以小波变换为基础，研究常见的图像压缩算法，包括离散小波变换压缩算法、小波分解重构压缩算法等，并对比分析这些算法的优缺点和适用范围。

（3）实验验证
对比实验不同压缩算法在压缩率、重建质量、计算复杂度等方面的表现，验证基于小波变换的图像压缩算法的有效性和优越性。

3. 预期结果和创新点
预期结果是使用小波变换作为基础，设计并实现一个高效、可靠的图像压缩算法。

在算法实现和实验验证过程中，将探究小波变换理论和
算法应用的优点和不足之处，研究小波变换与其他图像压缩算法的比较，同时将着重探究小波变换在图像压缩领域中的创新应用。

4. 研究意义
本研究将探究图像压缩算法的基础理论和实际应用，提高图像压缩
的效率和质量，促进信息科学和计算机技术的发展，同时也对于其他领
域的数据压缩算法有一定的参考价值。

基于小波变换的视频图像压缩算法研究作者：刘苹妮刘晓红王志虎来源：《现代电子技术》2008年第12期摘要：提出一种时域加强并结合时间轴稳定性码率控制的三维小波变换的视频图像编码方法。

该算法根据人类视觉系统(HVS的特性对视频图像不同频率的数据进行粗细不同的量化，可以很好地解决当图像运动变化较大时所产生的大数据量的问题；该算法无运动估计和补偿环节，降低了复杂度；采用提升型变换可以节省内存空间并提高运算速度；进行了码率控制，得到了良好的时间轴稳定性，提高了视频图像的清晰度和流畅度。

关键词：小波变换；视频压缩；提升型算法；视觉阈值量化；时间轴码率控制Abstract：This thesis presents a video image compression method of 3D wavelet transformation with temporal enhancement and the rate control of temporal stability.This algorithm based on the Human Visual System (HVS performs different ranges quantification to different frequency data of video image,to solve the problem that the large number of data is created when motion isacute.Experiment shows this algorithm will become more simple,save memory space,improve operation speed,get good temporal stability and improve the articulation and fluency of videoeywords：wavelet transform;video compression;lifting scheme;HVS threshold1 引言随着网络和多媒体技术的迅速发展，特别是3G技术的逐渐普及，多媒体信息特别是视频图像信息将越来越丰富。

基于小波变换的图像压缩方法研究图像压缩是数字图像处理中的重要内容。

在现代社会中，随着信息技术的迅猛发展，数字图像的应用越来越广泛，因此对图像压缩算法的研究也变得越来越必要。

其中，基于小波变换的图像压缩方法是一种常用的压缩算法。

本文将着重探讨这种算法的原理和实现方式。

第一部分：小波变换理论基础在图像压缩领域中，小波变换被广泛应用。

小波变换是一种分析信号的方法，其本质是一种基于多项式的变换过程。

小波变换可以将信号分解成不同的频率分量，较高频率部分细节更加清晰，较低频率部分包含更多的整体信息。

所以，利用小波变换可以将信号从时间域转换到频率域，并对其进行分析和处理。

小波分解是小波变换的一种方法，通常可以分为两步。

首先，利用小波函数将原始信号进行分解，得到系数序列。

然后，选择合适的系数进行逆变换，还原得到原始信号。

小波变换可以在不同的尺度上对信号进行分解，因此在利用小波变换进行压缩处理时，可以在不同的尺度上对图像进行分解，以得到更合理的压缩质量。

第二部分：基于小波变换的图像压缩原理基于小波变换的图像压缩方法实现的原理可以简化为以下几个步骤：首先，将原始图像进行小波变换处理，得到小波系数表示。

然后，根据压缩要求，选择适当的小波系数进行保留或者舍弃。

最后，对经过修剪的小波系数进行逆变换，还原得到压缩后的图像。

在小波分解的过程中，利用“滤波器组”将图像分解为低频分量和高频分量。

低频分量表示图像的粗略整体信息，而高频分量则表示图像的细节特征部分。

将这些系数表示成矩阵形式，以更方便地进行数学分析和处理。

在实际应用中，我们通常只需要保留小波系数矩阵中的一部分，以降低图像的大小。

因此，在小波变换的过程中，常常采用阈值技术来实现压缩。

利用阈值将小波系数分成较强和较弱两部分，舍弃较弱的部分以达到压缩的目的。

第三部分：基于小波变换的图像压缩算法实现基于小波变换的图像压缩算法实现主要有两种方式：离散小波变换和连续小波变换。

离散小波变换使用离散小波基函数对图像进行分解，因此实现相对简单，而连续小波变换则使用连续小波基函数对图像进行分解，因此实现相对复杂。

总第173期2008年第11期舰船电子工程Ship Electronic Enginee ring Vol.28No.1196　一种基于小波变换的图像压缩算法3张培珍1)　杨根源2)　周祖华3)　马　良1)(海军航空工程学院研究生管理大队1)　烟台　264001)(海军航空工程学院指挥系2)　烟台　264001)(空军雷达学院预警探测指挥系3)　武汉　430019)摘　要　针对传统小波变换过程复杂的缺点和S PI HT 算法编码过程重复运算、存储量大的问题。

首先分析了小波基和小波分解层数的选取,然后提出了一种改进的SPI H T 算法,该算法利用可变阈值对SPI HT 算法中初始子带进行分类得到一种更有效的编码算法。

仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SP IH T 算法。

关键词　SPI H T;小波变换;图像压缩中图分类号　TN919.81A Kin d of I mage Comp ression Algorit h mBased on Wavelet Tra nsf or mZhang Peiz he n 1)　Yang Genyuan 2)　Z hou Zuhua 3)　Ma L iang 1)(Depa rtment of Graduate Manage ment ,NA EI 1),Y a ntai 264001)(Depart me nt of Comma nd ,NA EI 2),Y antai 264001)(Depa rtment of Early War ning a nd Detec tio n Command ,AFRA 3),Wuha n 430019)Abs tra ct In view of the prob lems of complicated conv olution process of wavelet t rans form ,repeated calculations and a large of needed mem ories of SP IHT algorithm ,Fir stly ,the wavelet a nd decomposition of wavelet was analyzed by this paper.Secondly ,we present a more efficient implementation of the SPI HT alg orithm by using variable thresholds to s ort the initialization sub 2bands.Fi 2nally ,experimental results show that t h is algorithm is competitive to the SPIH T coding algorithm.Ke y w ords SP IH T ,wavelet tr ans fo rm ,image compre ssion Class N umber TN919.811　引言随着现代通信应用和计算机技术的迅速发展,图像压缩技术仍是当今研究的一个重要课题[1～3]。

基于小波变换的静态图像压缩毕业论文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、SPIHTABSTRCATWith the progress of times, our world has become more colorful than ever, our daily life contacted information has become more diversification, which have characteristics of big data. Image as a major carrier of information, it becomes increasingly clear, which means that we need more bandwidth and storage capacity to transmit and store data. In order to improve transmission speed and reduce the storage space occupied by Image,do image compression is needed.The wavelet transform has a good characteristics in time domain and frequency domain, and it becomes the main ways of image compression. is a very classic compression algorithm. This article begin with the wavelet transform ,and then do image compression experiments, which Combine The Wavelet transform and SPIHT algorithm. Discussion and analysis the effects of image compression between different compression rate, different decomposition level, different sizes, different wavelets. From the experiments result ,found that the bigger compression rate, the higher decomposition level, the larger sizes,the better the effect of image compression.Daubechies wavelet suitable for image compression.Key words:Wavelet Transform，Image Compression，SPIHT目录摘要 (I)ABSTRCAT (II)目录 (III)1 引言 (5)1.1 研究的目的与意义 (6)1.2 研究背景 (6)1.3 国内外研究现状 (7)1.4 论文安排 (7)2 图像压缩 (9)2.1 图像压缩原理 (9)2.1.1 图像压缩原理和系统结构 (9)2.1.2 图像冗余 (10)2.2 离散余弦变换（DCT） (10)2.2.1 DCT变换原理 (10)2.2.2 DCT系数的编码 (11)2.3 小波变换 (11)2.3.1 小波变换原理 (11)2.3.2 嵌入式零树小波（EZW）编码.112.4 图像压缩编码方法 (11)2.4.1 哈夫曼编码 (12)2.5 章节小结 (12)3 等级树集分割编码方法（SPIHT） (13)3.1 SPIHT（Set Partitioning In HierarchicalTrees）的起源 (13)3.2 SPIHT的基本原理 (13)3.2.1 渐进图像传输 (14)3.2.2 传输系数值 (14)3.2.3 设置分区排序算法 (15)3.2.4 空间方向树 (16)3.2.5 编码算法 (17)3.3 设计方案 (19)3.4 章节小结 (22)4 结果分析 (23)4.1 图像压缩率对压缩的影响 (23)4.2 图像大小对压缩的影响 (26)4.3 SPIHT的分解层次（level） (27)4.4 小波基的选取对压缩的影响 (29)4.5 章节小结 (31)5 结论 (32)5.1 总结 (32)5.2 展望 (32)致谢............................................................................ 错误!未定义书签。

基于小波变换的图像压缩算法研究一、引言图像是一种重要的信息载体，其在数字通信、计算机视觉和图像处理等领域中应用广泛。

然而，由于图像数据量庞大，传输和存储成本较高，图像压缩成为了一项重要任务。

基于小波变换的图像压缩算法被广泛研究和应用，其具有良好的压缩效果和适应性。

本文就基于小波变换的图像压缩算法进行深入研究和讨论。

二、小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为低频和高频成分。

在图像处理中，小波变换将图像在时间和频率两个维度上进行分解，得到图像的不同频率分量。

小波变换具有良好的局部性和多尺度分析能力，可以更好地捕捉图像的细节信息。

三、基于小波变换的图像压缩算法基于小波变换的图像压缩算法主要分为编码和解码两个过程。

编码过程中，首先将图像进行小波分解，得到图像的低频和高频分量。

然后，利用熵编码方法对高频分量进行压缩，利用量化方法对低频分量进行压缩并进行编码。

解码过程中，首先对编码结果进行解码，然后重建图像。

四、小波选择小波选择是基于小波变换的图像压缩算法中一个重要的环节。

常用的小波函数有Haar、Daubechies、Symlets等。

选取适合的小波函数可以更好地捕捉图像的特征信息，并提高图像压缩的效果。

不同小波函数对不同类型的图像表现出不同的优势，因此选择合适的小波函数对于图像压缩的效果至关重要。

五、实验与分析本文通过实验对比不同小波函数在图像压缩算法中的表现。

实验使用了包含不同类型图像的数据集，并使用基于小波变换的图像压缩算法对这些图像进行压缩和解压缩。

实验结果显示，不同小波函数对不同类型的图像表现出不同的压缩效果。

对于纹理复杂的图像，使用Haar小波可以获得更好的压缩效果；对于边缘和轮廓明显的图像，使用Daubechies小波可以获得更好的压缩效果。

六、改进方法在基于小波变换的图像压缩算法中，可以通过进一步改进算法来提高压缩效果。

一种改进方法是采用自适应小波分解，根据图像的特点选择不同的小波尺度。

基于小波变换的图像压缩与恢复算法研究图像压缩是对数字图像进行处理，使其能够在保留必要信息的情况下减少其数据量，从而节约存储空间和传输时间，为数字图像的存储和传输提供了可行的解决方案。

目前图像压缩领域已经形成许多不同的压缩算法，其中基于小波变换的图像压缩算法由于其良好的压缩效果和较高的图像质量而备受关注。

一、小波变换小波变换是目前应用最广泛的信号分析技术之一，可用于信号的压缩、去噪和特征提取等领域。

小波变换是一种多分辨率分析技术，它将信号分解成不同尺度的子信号，在不同尺度上完成对信号的分析处理，使得信号处理结果更加准确和细致。

在小波分解的过程中，从低频成分到高频成分逐渐提取，各成分之间是互相独立的，没有像傅里叶变换那样衰减缓慢的问题。

小波变换的基本思路是将信号分段并在每个分段内进行变换，将分段信号分解成一系列子带，将不同子带的数据量进行有效的控制和重构，从而实现图像的压缩和恢复等处理。

二、基于小波变换的图像压缩算法基于小波变换的图像压缩算法主要分为三步，包括分解、量化和编码。

首先将待压缩图像进行小波分解，将图像分解成多个不同尺度的子带。

然后对不同尺度的子带进行量化，将小波系数的大小压缩到相同的范围内。

最后对量化后的系数进行编码，将压缩后的数据按一定规则进行编码，并记录相应的信息用以恢复。

在基于小波变换的图像压缩算法中，量化是重要的环节，量化步骤将小波系数按照一定的比例缩小，取整或分段传递，实现图像数据的有效压缩。

在量化的过程中，要权衡压缩比和图像质量之间的关系。

量化步骤的精度越高，量化误差就越小，图像质量也会越好，但是压缩比就会越低；反之，量化精度越低，压缩比就会越高，但是图像质量也会相应降低。

三、基于小波变换的图像恢复算法基于小波变换的图像恢复算法是对压缩后的数据进行解码和重构的过程。

首先将经过压缩和编码的数据按照压缩时的顺序进行解码，得到各个子带的小波系数。

然后对小波系数进行逆量化，将量化时缩小的系数进行恢复，还原成原始数据。