多媒体技术讲座之小波图像编码

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1、多媒体技术基础(第3版)第8章小波图像编码林福宗清华大学计算机科学与技术系linfz@mail.tsinghua.edu.cn2008年9月第8章小波图像编码目录8.1从子带编码到小波编码8.1.1子带编码8.1.2多分辨率分析8.1.3滤波器组与多分辨率8.1.4子带编码与小波编码8.1.5小波分解图像方法8.2PSNR失真度量法8.3EZW编码8.3.1介绍8.3.2算法8.3.3算法举例8.4SPIHT编码8.4.1介绍8.4.2渐进图像的传输8.4.3分集排序算法8.4.4类型和变量8.4.

2、5算法8.4.6算法举例8.5EBCOT编码简介8.5.1介绍8.5.2质量层的概念8.6JPEG2000简介8.6.1JPEG2000是什么8.6.2JPEG2000的基本结构8.6.3JPEG2000的主要功能8.6.4JPEG2000标准的文档8/24/20212第8章小波图像编码8.1从子带编码到小波编码子带编码子带编码(subbandcoding，SBC)的基本思想把信号的频率分成几个子带，对每个子带分别进行编码根据每个子带的重要性分配不同的位数来表示数据子带编码的应用20世纪70年代，开

3、始用于语音编码20世纪80年代，开始用于图像编码子带分割方法1986年Woods,J.W.等人曾经使用一维正交镜像滤波器(QMF)把信号的频带分解成4个相等的子带，如图8-1所示图8-1(a)表示分解方法，图8-1(b)表示其相应的频谱符号：2↓表示频带降低1/2，HH表示频率最高的子带，LL表示频率最低的子带这个过程可以重复，直到符合应用要求为止滤波器组称为分解滤波器树(decompositionfiltertrees)8/24/20213第8章小波图像编码8.1从子带编码到小波编码(续1)图8-

4、1Lena图的子带编码8/24/20214第8章小波图像编码8.1从子带编码到小波编码(续2)多分辨率分析S.Mallat于1988年在构造正交小波基时提出了多分辨率分析(multiresolutionanalysis)的概念，从空间上形象地说明了小波的多分辨率的特性，提出了正交小波的构造方法和快速算法，称为Mallat算法。根据Mallat和Meyer等科学家的理论，使用一级小波分解方法得到的图像如图8-2所示图8-3Lena的多分辨率分析图像8/24/20215第8章小波图像编码8.1从子带编

5、码到小波编码(续3)一级分解后继续分解的过程叫做多分辨率分析，即多级小波分解的概念。使用多级小波分解可得到分辨率不同的图像，这些图像被称为多分辨率图像(multiresolutionimages)图8-3表示Lena的多分辨率图像。其中，粗糙图像1的分辨率是原始图像的1/4，粗糙图像2的分辨率是粗糙图像1的1/4图8-3Lena的多分辨率分析图像8/24/20216第8章小波图像编码8.1从子带编码到小波编码(续4)小波分解图像方法使用小波变换把图像分解成各种子带的方法有很多种。例如，均匀分解(un

6、iformdecomposition)非均匀分解(non-uniformdecomposition)八带分解(octave-banddecomposition)小波包分解(wavelet-packetdecomposition)根据不同类型的图像选择不同小波的自适应小波分解(adaptivewaveletdecomposition)等八带分解是使用最广泛的一种分解方法属于非均匀频带分割方法，它把低频部分分解成比较窄的频带，而对每一级分解的高频部分不再进一步分解图8-4表示Lena图像的数据分解8/2

7、4/20217第8章小波图像编码8.1从子带编码到小波编码(续5)图8-4Lena图像的数据分解8/24/20218第8章小波图像编码StandardtestimageLennaSoderberg(neSjööblom)TheFirstLadyoftheInternetSize：512×512pixelsColors：24bits/pixelLena24.bmp:768KBhttp://www.cis.rit.edu/~cnspci/misc/lenna/In19728/24/20219第8章小波图

8、像编码Standardtestimage(cont'd1)LennaSoderberg(Sjööblom)andJeffSeidemanInMay1997atIS&T's(ImagingScienceandTechnology)50thAnniversaryconferencehttp://www.cis.rit.edu/~cnspci/misc/lenna/8/24/202110第8章小波图像编码Standardtestimage(cont'd2)Girl(Tiff