第２２眷第１期 ２０１０年３月 湖南文理学院学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＡｒｔｓ ａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） ＶｂＬ２２Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２０１０
ｄｏｉｔ １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２—６１４６．２０１０．Ｏ１．０１５
基于整数小波变换的图像处理算法研究
胡宏军
（湖南文理学院，湖南常德，４１５０００）
擅要。为了以尽可能低的压缩比来得到更好的图像和视频来满足人的视觉系统、网络带宽以及各种不同类型的 用户，采用小波变换的图像处理算法进行图像视频压缩．针对浮点数的小波系数，在进行图像编码时会产生精度
误差，不能精确地重构图像的不足，提出一种改进方法，将提升算法应用于零树编码，实现了整数小波变换，既
保持了原有的小波特性，叉实现了小波快速算法，同时得到了比较好的压缩效果．
关键词，整数小波变换；零树小波图像；编码
中圈分类号ｌ ＴＰ ３９１．４１ 文献标识码；Ａ 文章编号：１６７２—６１４６（２０１ ｏ）０１－００５８—０３
Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｎｔｅｇｅｒ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｈｕ Ｈｏｎｇｑｕｎ
（Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＡｒｔｓ ａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｄｅ，Ｈｕｎａｎ，４ １ ５０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍ ｔｏ ｇｅｔ ｂｅａｅｒ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ｖｉｄｅｏ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒａｔｉｏ ａｓ ｌｏｗ ａｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｔｏ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｖｉｓｕａｌ
ｓｙｓｔｅｍ，ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ａ ｖａｒｉｅｔｙ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｕｓｅｒｓ，ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
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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 is
acute.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 video
第３４卷
Ｖｏ１．３４ 第１Ｏ期
Ｎｏ． Ｄ 计算机工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２００８年５月
Ｍａｙ ２００８
・人工智能及识别技术・ 文章编号：１００ｏ＿３４２８（２００８）１ｏ＿＿０１７８— ３ 文献标识码：Ａ 中圈分类号：ＴＮ９１１．７３
基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究
王金宝，王凤妮
（西安陆军学院信息化研究试验室，西安７ｌ０１０８）
摘要：为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果，提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适 应提升小波变换时，通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数，在系数量化时运用整数量化方法。实
验结果显示该方法具有较好的压缩效果。 关健诃：图像压缩；小波变换；提升格式；自适应小波
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｌｉｆｔｉｎｇ
Ｓｃｈｅｍｅ 白ｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ＷＡＮＧ Ｊｉｎ－ｂａｏ，ＷＡＮＧ Ｆｅｎｇ－ｎｉ
（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂ，Ｘｉ’ａｎ Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１叭Ｏ８）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ｜Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｖｉｓｕａｌ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｐｒｏｃｅｓｓ，ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｍａｋｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ＳＯ ａｓ ｔｏ ｇａｉｎ ｔｈｅ
文艺理论 ＬｌＴＥＲＡＲＹ ＴＨＥｏＲＹ 学术￣Ｌ－Ｉ，－龙 基于小波的图像编码研究 蒋开明 （南京邮电大学计算机学院，江苏南京２１００４６） 摘要：基于小波变换的图像压缩技术更是目前图像压缩领域的重要分支，它因具有高压缩比，快速压 缩，以及压缩后保持图像特征基本不变等特性，在图像压缩领域获得了广泛的应用和研究。 关键词：图像压缩；小波变换；矢量量化；游程编码 中图分类号：ＴＰ３１ ３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１ ００５—５３１ ２（２０１ ０）１ ３—０１ ４１一Ｏ１ 一、小波图像压缩编码现状 自二十世纪八十年代以来，小波变换因其特有的与人眼 视觉特性相符的多分辨率分析能力及方向选择能力，而被广 泛的应用于图像编码领域，取得了很大的成功。 图像经小波变换后，并没有实现压缩，只是对整幅图像的 能量进行了重新分配。事实上，变换后的图像具有更宽的范 嗣，但是宽范围的大数据被集中在一个小区域内，而在很大的 区域中数据的动态范同很小。小波变换编码就是在小波变换 的基础上，利用小波变换的这些特性，采用适当的方法组织变 换后的小波系数，实现图像的高效压缩的。 目前，基于小波变换的图像编码方法的研究热点有以下 几个方面： 小波基的选择：选择最优小波基用于图像编码是一个非 常棘手的问题，迄今为止尚未发现统一的标准。但还是存在一 些可以参考的原则，例￣ｔｌｌ：正交小波基的平滑性与消失矩对图 像压缩效果有一定影响，并且平滑性的影响要高于消失矩；由 于滤波器长度决定了计算量的大小和边界扩展所引起的失真 度大小，应选择适中的滤波器长度。 小波系数量化方法：现有的量化方法主要集中在对低频 系数处理的标量量化和对高频系数处理的矢量量化两个方 面。在标量量化方面，Ｓｈｐｉｒｏ于１９９３年提出的零树小波算法 （ＥｚＷ１是迄今为止最为有效的方法，这种方法很好地利用了小 波系数的特性，既实现了高的压缩比，又保证了重建图像的质 量。在对ＥＺＷ算法改进的基础上，Ｓａｉｄ和Ｐｅａｒｌｍａｎ提出了 ＳＰＩＨＴ算法这种方法仍然采用树状结构来组织小波系数，所 不同的是利用集合的划分来进行编码，虽然这种方法更为有 效，但运算过程中需要大量的内存，硬件实现起来困难。矢量 量化方法是由Ａｎｔｏｎｉｎｉ等人首次提出的、利用格型矢量量化 进行小波系数编码，取得了良好的效果。 除此之外，可逆嵌入式小波图像压缩、小波与分形图像压 缩也是近年来人们研究的热点，并且已产生了许多有效的方 法，极大的改善了小波压缩性能。 图像的压缩过程通常称为编码。图像压缩技术就是通过 有效的消除图像的各种冗余，特别是通过消除空间冗余，时间 冗余以及利用视觉冗余，达到用尽量少的数据表示和重建原 始图像的目的。 一个图像压缩系统通常包含下列一种或多种过程： 采样：通过按照一定规则排列的栅格对连续图像进行抽 样使其离散化。 变换：通常是将空间域相关的像素点通过正交变换映射 到另一个频域上，使变换后的能量集中系数之间的相关性降 低，或提供一种有用的数据结构。 量化：使模拟或高比特率的数据转化成相对较小的比特 率字节。这一操作时非线性且不可逆的，是有损的。量化准则 选取的不同将导致不同的量化效果。 压缩：通过一些可逆的编码方法来减少数据量和存储空 间，提高数据流的传输速率。 二、图像压缩编码技术与分类 根据压缩后的图像能否完全恢复将图像压缩方分为两 种：一种是无损压缩；另一种是有损压缩。 利用无损压缩方法消除或减少的各种形式的冗余可以重 新插入到数据中，因此，无损压缩是可逆过程，也称无失真压 缩。为了消除或减少数据中的冗余度，常常要用信源的统计特 性或建立信源的统计模型，因此许多实用的无损压缩技术均 可归结为统计编码方法。统计编码方法中常用的有Ｈｕｆｆｍａｎ 编码、算术编码、ＲＬＥ（Ｒｕｎ Ｌｅｎｇｔｈ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）编码等。此外统计 编码技术在各种有损压缩方法中也有广泛的应用。 有损压缩法压缩了熵，信息量会减少，而损失的信息量不 能再恢复，因此有损压缩是不可逆过程。有损压缩主要有两大 类：特征提取和量化方法。特征提取的编码方法如模型基编 码、分形编码等。量化是有损压缩最基本的形式，其优点是可 以得到比无损压缩高得多的压缩比。有损压缩只能用于允许 一定程度失真的情况，比如对图像、声音、视频等数据的压缩。 无损压缩和有损压缩结合形成了混合编码技术，它融合 了各种不同的压缩编码技术，很多国际标准都是采用混合编 码技术，如ＪＰＥＧ，ＭＰＥＧ等标准。利用混合编码对自然景物的 灰度图像进行压缩一般可压缩几倍到十几倍，而对于自然景 物的彩色图像压缩比将达到几十甚至上百倍。 根据编码方法的不同，Ｋｕｎｔ等人在１９８５年提出了“第一 代”图像编码和“第二代”图像编码的概念，“第一代”图像编码 技术是以信息论和数字信号处理为理论基础，旨在去除图像 数据中的线性相关性的一类编码技术。这类技术去除客观和 视觉的冗余信息的能力已经接近极限，其压缩比不高，而“第 二代”图像压缩编码技术是指不局限于信息论的框架，要求充 分利用人的视觉生理心理和图像信源的各种特征，能获得高 压缩比的一类编码技术。
