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《基于整数小波变换的准无失真图像压缩技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第4期电子学报Vol.28No.42000年4月ACTAELECTRONICASINICAApril2000基于整数小波变换的准无失真图像压缩技术田金文,柳斌,柳健(华中理工大学图像所,武汉430074;北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京100871)摘要:本文首先讨论了一般整数小波的构造方法,然后利用分块DPCM与整数小波变换进行遥感图像的准无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实验结果表明,该方法是一种有效遥感图像压缩方法.关键词:图像压缩;整数小波变换;提升模型;准无失真;遥感图像中图分类号:TN957152文献标识码:A文章编号:037222112(2
2、000)0420064205Near2losslessImageCompressionBasedonIntegerWaveletTransformsTIANJin2wen,LIUBin,LIUJian(HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China;NationalLaboratoryonMachinePerception,PekingUniversity,Beijing100871,China)Abstract:Thispaperisfirstfocusedonthediscussionabouttheconstructi
3、ngmethodofgeneralintegerwavelettransform.ThenbymeansofsubblockDPCMandintegerwavelettransforms,theencodingcompressivemethodofthenear2losslessimagecompressionisobtainedforremotesensingimagesandtestedontheexperiments.Thismethodisofthefollowingfeatures:(1)thereal2timeprocess2ingofremotesensingimagesispo
4、ssibleforreal2timetransmission;(2)hardwareimplementationiseasy;(3)thealgorithmisofparallelstructure;(4)onlyaddition,subtractionandbit2shiftareinvolvedintheprocessing.Manyexperimentshelpillustratethatthismethodisaneffectivecompressiveencodingapproachtoremotesensingimages.Keywords:imagecompression;int
5、egerwavelettransform;liftscheme;near2losslesscompression;remotesensingimage1引言从计算机有浮点舍入误差的角度来看,通常的小波变换在般天与航空工程中需要大量数据,目前遥感器由单波不能无失真重构,因此不能被应用于无失真图像压缩.本文利段发展到多波段,从宽波段向窄波段发展,特别是成像光谱仪用可逆整数小波变换,计算过程中不产生任何浮点运算,既可及相应的成像光谱技术.成像光谱仪的发展,客观上提出这样以精确重构又可以快速实现,并且不存在量化误差(无失真编一个问题,随着波段数的增多,如何有效压缩海量数据,解决码前,整数小波变换系数不
6、需要量化).不同遥感图像的实验好这个问题对于遥感数据存贮、传输、检索都有十分重要的意结果表明,我们的方法具有如下的优点:压缩比高,压缩与解义.小波变换理论是近年来兴起的一种崭新的时(空)频域分码具有类似的算法结构.该算法适合并行处理,适合硬件实析理论,不少学者在利用小波分析进行图像编码方面做了大现,计算效率高.如用硬件实现压缩算法,可以进行实时处理.[1][2]量工作,并已取得了良好的效果.如DeVore,Efstratiadis等2提升模型和整数双正交小波变换提出矢量量化方案达到了1bpp的压缩比和31db左右的图像由Sweldens[5]发现的提升模型(liftscheme)是构造紧支集质
7、量,又如现在国外流行的用小波进行多尺度分解,用矢量量双正交小波的一种新方法.这个方法作一点小的修正可以被[3]化进行编码的方案压缩比在013～0117bpp之间,信噪比达用作构造整数双正交小波变换.[4]到30db左右,Shapiro的小波零树量化方法也是一种比较有定义1滤波器{h,‰h,g,‰g}是一个双正交滤波器集,如效的压缩编码方法.果下列公式被满足:但是,遥感图像压缩不同于一般视频图像数据
