基于截断重排的小波图像无损压缩算法

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1、基于截断重排的小波图像无损压缩算法郭慧杰1’2(1．北京无线电计量测试研究所，北京100039；2．计量与校准技术重点实验室，北京100039)摘要针对图像小波系数的能量聚集特性，提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上，对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排，对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换，然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码，以实现图像无损压缩。实验结果表明，该算法实现简单，有效地降低了图像的编码比特率，提升了图像无损压缩的压缩比。关键词+图像无损压缩小波变换+分类重排+奇

2、异值截断变换WaveletImageLosslessCompressionbasedonTruncationandRearrangementGUOHui-jiel'2(1．BeijingInstituteofRadioMetmlogyandMeasurement，Beijing100039；2．ScienceandTechnologyOUMetrologyandCalibrationLaboratory，Beijiug100039)AbstractAccordingtotheenergyaggregationpropertiesofimagewaveletcoefficients，a

3、newwave—letimagelosslesscompressionalgorithmbasedonrearrangementandtruncationisproposed．Onthebasisofdiscretewavelettransform，thealgorithmsuccessivelyclassifiesandrearrangesthelowfrequencysub—bandcoefficientsinlinewithOtsumethodandHilbertcurve，while，respectivelymakesadaptivetrun—eatedsingularval

4、uetransformonallthehiishfrequencysub—bandsinlightofinformationentropycostfunction，followedbyentropyencodingforlosslesscompression．Experimentalresultsshowtheproposedalgorithmeffectivelyreducesencodingbitratewithsimpleimplementation，improvingthecompressionra—tioofimagelosslesscompression．Keywords

5、+ImagelosslesscompressionWavelettransform+Classifiedrearrangement+Singu—larvaluetruncationtransform1引言在遥感、军事、医学和图像归档等许多应用领域中，对图像的质量要求很高，在传输和存储过程中，往往需要对图像进行高效的无损压缩。常用的无损压缩方法有霍夫曼编码、游程编码、Lzw(Lempel—Ziv．Welch)编码、算术编码和位平面编码等⋯；但这些传统的编码方法都没有考虑图像像素的空间排列顺序对压缩比的影响，即同一幅图像如果以不同的空间顺序来排列像素，即使经过同种压缩算法处理宇航计测技术

6、2013正后，所得的压缩比也不尽相同。文献[2]中的研究表明，对于空间同质性较高的某些图像，经过希尔伯特曲线重排之后，能比简单的行扫描方式节约60％左右的存储空间。LiangJ．Y．等人在文献[3]中提出了几种将希尔伯特曲线重排与经典无损压缩方法相结合的编码方案，对几种经典编码方法的压缩能力进行了较好地挖掘，但并未考虑到通过有效的分类内聚像素进一步提升压缩比。文献[4]中提出的图像压缩算法将奇异值分解引入到小波域，通过对各个高频子带分别设定能量阈值，从而确定需要保留的奇异值个数；由于必然会造成信息的损失，因此该算法不适用于图像无损压缩。针对图像小波系数的能量聚集特性，本文算法将希尔伯

7、特曲线与奇异值分解引入到小波域，对小波图像的低频子带进行分类重排，对高频子带进行奇异值截断变换，然后结合熵编码完成图像无损压缩。2算法描述本文提出的基于截断重排的小波图像无损压缩算法，在整数离散小波变换的基础上，结合了灰度分类、希尔伯特重排、奇异值截断变换和熵编码等步骤，整体流程如图1所示。其中，对图像低频子带的小波系数按照大津法进行灰度分类，对各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行信息无损的奇异值截断变换。I大津法低频子{

8、j：。皇——。分类系数