基于改进算法的图像压缩技术研究一、研究背景随着互联网技术的高速发展，图像数据成为人们工作、生活中不可或缺的一部分。
然而，随着数据量的不断增加，图像数据的存储和传输成为必然问题，如何将大量的图像数据压缩并且保证质量，成为了一个重要的研究方向。
因此，本文将从改进算法的角度，对图像压缩技术进行研究探讨。
二、图像压缩技术的基础图像压缩技术是将原始图像数据经过编码处理后，达到减少数据量的目的，使其满足特定的压缩比要求，并在解码时尽量减少失真的一种技术。
其中主要有无损和有损两种压缩方式。
无损压缩保证了压缩后数据的完整性和精度，压缩率较低，一般用于需要完全还原数据的场合，如医学图像等；有损压缩则在压缩率较高的情况下，部分丢失了图像的信息，但对人眼视觉的影响相对较小，主要用于普通场合的数据传输和存储。
图像压缩技术常用的算法分为两类：基于变换的压缩算法和基于预测的压缩算法。
其中，基于变换的压缩算法较为常见，其包括离散余弦变换（DCT），离散小波变换（DWT），正交匹配追踪算法（OMP）等。
这些算法都是通过对图像进行变换，同时舍去变换后系数的一些低频成分，达到压缩的目的。
基于预测的压缩算法则是通过预测图像下一个像素的值来实现压缩，其中比较有代表性的是自适应预测差分编码算法（ADPCM）等。
这些算法的优点是压缩速度较快，但缺点是易受到坏像素影响，对噪声和抖动不够稳定等。
三、改进算法的研究随着图像压缩技术的不断完善和发展，人们对图像压缩算法提出了更高的要求，主要从提高压缩率、保证图像质量、减少失真等角度考虑。
基于这些要求，一些改进算法被提出来，包括小波包变换算法（WPT），改进的残差编码算法（RAC）等。
小波包变换算法是在小波变换基础上的改进，通过将小波变换的结果展开为多个维度，再选择合适的系数，可以达到更高的压缩率和较好的图像质量。
与DWT相比，WPT不仅具有更好的局部时频特性，而且在图像分析及特征提取方面具有更多优势。
