嵌入式零树小波编码及其改进算法的研究

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1、摘要随着当今社会信息化程度的不断提高，多媒体技术已经成为当前科研和应用的一大热点，其中图像压缩技术则是多媒体领域的核心技术之一。由于当对数字图像精度和清晰度的获得越来越高，使得图像存储的数据量也越来越大。为了便于图像的存储与传输，必须对得到的数字图像进行压缩。与此同时，在当前的许多数字图像应用场合中，为了防止图像失真，要求压缩后的数字图像能在最大程度上保持原貌，即:对这类图像进行无损压缩，或有损的高保真仄缩。由于无损压缩所得到的压缩比非常有限，通常只能把图像压缩到原来的3-4倍，其压缩后的数据量仍然超过实际存储和传输所能承受的范围。因此研究具有较高的压缩比的

2、高保真图像编码在实际中具有重要的意义。基于小波变换的图像编码技术是近年来多媒体领域的一大热点。零树编码算法是目前公认的效率最高的小波系数处理算法，可以在相同的压缩倍数下得到最好的复现图像质量，而且是嵌入式编码，能非常精确地控制压缩倍数，这一点对于序列图像压缩是至关重要的，因为如果不能精确地控制压缩倍数，无论是网络传输还是文件存储都会有很大的问题。不过现有的零树编码算法有很多需要改进的地方。比如重复扫描现象严重，使得运算复杂度过j气繁琐，而且并未因过于复杂的运算带来什么明显的效果。本文在深入研究原始算法的基础上，提出了一种新的扫描算法，井对新算法进行了C语A的

3、编程实现。实现结果表明，在与原始算法保持相同压缩比的情况下，使图像恢复质量得到一定程度的提高。关键词小波变换;算术编码;金字塔扫描;多分辨率;嵌入式编码哈尔滨「业人学[学硕}学位论文AbstractAtpresent,multimediatechnologyisthehotissueinthescientificresearch,andthecoreofthatisimagecoding.Becausemoredefinitimageneedmorediskspacetostoreandmorebandwidthtotransfer,imagecodingi

4、sabsolutelynecessarytosavethiscost.However,imagecodingmusttrytoavoidimagedistortion,inotherwords,thereconstructedimageshouldalmostbeassameastheoriginalone.Totheformer,itcanonlycompressimage3or4timesandthiscan'tmeettherequestofapplication.Therefore,studyingtheimagecodingissignifican

5、t.Wavelettransformisthenewtoolappliedinimagecodingfield.Atpresent,zerotreecodingisthemostefficientalgorithmwhichisusedtoprocessthewaveletcoefficients.Itcanmakethebestquanlityoftherestoredimage.Sincetheembeddedcoding,zerotreealgorithmcancompresstheimagetoanywantedextent.Thisattribut

6、eisvitaltosequentialimagecompression.However,thepresentzerotreecodingalgorithmhasmanyshortcomingssuchasthetherepeatedscanningmakeitsoperationtoocomplex,andthisdoesnotoffersomeimpovedqualitytotherestoredimage.Inthisarticle,anewscanningalgorithmispresentedbystudyingoftheoriginalalgor

7、ithm.AprogramedittedinCisalsofinishedtorealizedthisnewmethod.TheresultprovesthatthecompressionratiocanbeimprovedonthebasisofmaintainingthesamePSNR,andtheimprovedqualitycanalsobegotinrestoringtheimagewhilemaintainingthesamecompressionratio.KeywordsWaveletTransform;ArithmeticCoding;P

8、yramidScanning;MultipleRes