基于小波变换的航空图像压缩技术研究

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1、文章编号：1009-8119（2006）01-0041-02基于小波变换的航空图像压缩技术研究蒋定定李开端王尚强（海军航空工程学院青岛分院，青岛266041）摘要航空图像的压缩是其处理的一项重要内容。本文介绍了小波变换的基本原理和图像编码、压缩的基本概念，并利用小波技术对航空图像进行压缩，效果明显。关键词小波变换，航空图像，编码，压缩AviationImageCompressionResearchBasedonWaveletTransformJiangDingdingLiKaiduanWangShangqiang(NavalAeronautical

2、EngineeringAcademyQingdaoBranch,Qingdao266041)AbstractAviationimagecompressionisanimportantcontentsofimageprocessing.Thispeperintroducesthebasicconceptforbasicprinciplefortransformationwithimagecoding,compressedlyofwavelet,andmakesuseofthetechniqueofwavelettoresembleproceedtoc

3、ompresstoaviationimage,andresultisobvious.KeywordsTransformationwavelet,Theaviationimage,Code,Compress1引言小波分析属于时频分析的一种。传统的信号分析是建立在傅立叶变换的基础上的，由于傅立叶分析使用的是一种全局的变换，要么完全在时域，要么完全在频域。无法表达信号的时频局域性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。为了分析和处理非平稳信号，人们提出了一系列新的信号分析理论。其中，小波变换是一种信号的时间－尺度（时间－频率）分析方法，它具有

4、多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局域特征的能力，是一种窗口大小固定不变但形状可变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成份，被誉为分析信号的显微镜。2小波分析基础设表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间），其傅立叶变换为，当满足允许条件(1)时，称ψ（t）为一个基本小波或母小波。将母函数ψ（t）经伸缩和平移后，就可以得到一个小波序列。对于连续的情况，小波序列为：(2其中

5、a为伸缩因子，b为平移因子。对于离散的情况，小波序列为：(3)常用的是二进制小波。二进制小波信号对信号的分析具有变焦距的作用，假定有一放大倍数2－j，它对应为观测信号的某部分内容，如果想进一步观看信号更小的细节，可增大放大倍数即减小j值；反之，若想了解信号更粗的内容，加大j值即可。Mallat在构造正交小波基时提出了多分辨分析的概念，给出了正交小波的构造方法以及正交小波变换的快速算法，即Mallat算法。在这里以一个三层的分解进行说明，其小波分解树如图1所示。图1小波分解树从图1可以看出，多分辨分析只是对低频部分进行进一步分解，而高频部分则不予考虑

6、。分解具有下述关系：S＝A3＋D3＋D2＋D1。如果要进行进一步分解，则可以把低频部分A3分解成低频部分A4和高频部分D4，以下再分解依此类推。3图像压缩的基本知识对于图像来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图像数据进行压缩。在同等的通信容量下，如果图像数据压缩后再传输，就可以传输更多的图像信息，也就可以增加通信的能力。图像压缩研究就是寻找高压缩比的方法且压缩后的图像要有合适的信噪比，在压缩传输后还要恢复信号，并且在压缩、传输、恢复的过程中，还要求图像的失真度小，便于图像的分类、识别等。图像数据往往存在各种信息的冗余,如空间冗余、

7、信息熵冗余、视觉冗余和结构冗余等。所谓压缩就是去掉各种冗余，保留对我们有用的信息。图像压缩的过程常称为编码，图像恢复的过程称为解码。根据解码后的数据下原始数据是否完全一致来分类，图像压缩方法一般划分为无失真编码与有失真编码。无失真编码方法要求在解码后得到的图像与原始图像严格相同，有失真编码方法的还原图像与原始图像存在一定的误差，但视觉效果一般是可以接受的。根据有失真编码的原理进行分类，可以预测编码、变换编码、最化编码、信息熵编码、分频带编码、结构编码等。变换编码是一种针对统一冗余进行压缩方法。所谓变换编码是将时域图像（空间）变换到系数域（频域）上进

8、行处理的方法。因为由时域映射到频域总是通过某种变换进行的，所以称为变换编码方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在