浅析小波变换在图像压缩编码中的应用

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1、计算机光盘软件与应用工程技术ComputerCDSoftwareandApplications2010年第5期浅析小波变换在图像压缩编码中的应用刘应华（贵州大学电路与系统硕士，贵阳550025）摘要：小波变换是在傅里叶变换无法分析突变信号和非平稳信号的基础上产生的、具有多分辨率分析的时-频分析方法。它具有良好的时域和频域局部特性，因而在数据通信领域得到了广泛的领域。本文描述了小波变换技术在图像压缩编码中的简单应用，并在MATLAB平台上进行仿真，实现了一级、二级两种扫描的图像压缩，突出了图像处理中采用小波变换技术的可行性和优越性。关键词：小波分析；图

2、像压缩；数据通信；MATLAB中图分类号：TN919文献标识码：A文章编号：1007-9599（2010）05-0108-02BriefAnalysisofWaveletinImageCompressionLiuYinghua（EelectricCircuit&SystemMasterofGuizhouUniversity,Guiyang550025,China）Abstract:Wavelettransformisdevelopedonthebasisoftheshorttimefouriertransform,it’samulti-resolut

3、iontime-frequencyanalysismethod.Becausewavelettransformhasexcellentspatial-frequencycharacteristicsinthetimedomainandfrequencydomain,itmadegreatdevelopmentandhasbeenwidelyusedintheareaofdatacommunication.ThisreadingbasedonMATLABplatformandusedwavelettransform,itrealizedimagesco

4、mpressioninthefirstandthesecondscans,andverifiedthefeasibilityandsuperiorityofwavelet’susinginimagecompression.Keywords:Wavelettransform;Imagecompression;Datacommunication;MATLAB一、前言（二）压缩编码原理随着多媒体信息时代的到来，需要对大量的数据进行处理，小波变换用于图像压缩的原理，是因为生成的小波图像的能而存储空间和网络带宽常受到限制，所以面对具有大量数据的信量主要集中于低

5、频部分（亮度图像），而水平、垂直和对角线部分息时，必须作相应的压缩处理。而小波变换压缩编码以其压缩质的能量则较少（细节图像）。小波变换的分解方式非常接近于人的量好、压缩比高、能弥补傅里叶变换等特点，在图像压缩等领域视觉感知模型，有利于采用不同编码方法分别进行处理，从而获得到了广泛的关注和应用。本文首先对图像编码及小波变换图像得符合要求的高压缩比图像。小波图像编码采用二维小波变换的编码进行了理论苗顺，然后利用MATLAB平台中的小波函数来做图形式，即分别在行和列方向做一维小波变换，对水平方向和垂直像的压缩，并与行程编码等方式进行比较，验证了小波变换编码

6、方向的冗余去相关性。图像经二维小波变换分解成为一系列不同的可行性和优越性。频率、方向、空间局部变化的子带图像。二、图像编码一幅图像经过一次小波变换后产生4个子带图像：LL表示原图像压缩编码即：在保证质量的前提下，通过减少图像中的图像的最佳逼近，反映了原图像的基本特性；HL，LH和HH分别各种冗余，用尽量少的比特数来表示图像信息。对数字图像进行表示水平高频分量、垂直高频分量和对角线高频分量，反映图像压缩通常利用两个基本原理：一是数字图像的相关性，二是人的信号水平方向、垂直方向和对角线方向的边缘、轮廓和纹理。其视觉心理特征。图像压缩编码的过程可以概括成图

7、1所示的过程，中，LL子带集中了图像的大部分能量，下一级的小波变换都是针图像压缩编码过程遵循“图像变换——量化——熵编码”这三个对上一级变换产生的低频子带（LL）再进行变换（如图2）。处理环节，而这正是图像压缩编码技术的核心。图1图像编码流程从图1能够看出图像编码的整个过程由以下三步来完成：图2（1）图像变换削弱甚至解除了图像信号内部的相关性，降低对一幅N×N图像f(,)xy在变换的每一层次上，图像都被分结构上的冗余度；解成四个四分之一大小的图像，如图2所示。这四个图像的每一（2）对图像的数据进行量化，减少输入图像的心理视觉冗余；个都是由原图像与一个

8、小波基图像的内积后，再经过在x和Y方（3）熵编码生成一个固定的或可变长编码，用于表示量化器向都进行2倍的间隔