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1、第29卷第3期湖南大学学报(自然科学版)Vo1.29,No.32002年6月JournalofHunanUniversity(NaturalSciencesEdition)Jun.2002文章编号:1000-2472(2002)03-0054-07基于小波变换的图像编码刘辰昀,谭鹤良,彭晓燕,仲卫利(湖南大学机械与汽车工程学院,湖南长沙410082)摘要:图像编码技术是多媒体系统的关键技术之一.通过分析小波系数的特点、小波分解的层次性、方向性以及层次间系数的相似性,提出一种改进型零树扫描算法,在保证信噪比的前提下,提高了压缩比.关键词:小波图像编码;零树编码;自适应二进制编码中图分类号:TN9
2、19.81文献标识码:AImageCodingBasedonWaveletTransferLIUChen-yun,TANHe-liang,PENXiao-yan,ZHONGWei-li(CollegeofMechanicalandAutomobile,HunanUniv,Changsha410082,China)Abstract:Thetechnologyofimagecodingisthekeytechniqueofmultimediasys-tem.ThroughtheanalysisofthetraitofWaveletcoefficient、thearrangementanddirec
3、-tionofWaveletdecompositionandthecoefficient'scomparabilityamongchannels,onekindofimprovedZeroTreescanmethodisputforward.UndertheconditionofthesameSNR,thecompressionratioofimagecodingisincreased.Keywords:waveletimagecoding;ZeroTreecoding;AdaptiveBinaryCoding随着计算机和通信技术的发展,人们对各种视频和多媒体信息的需求不断增长.一些新型的宽带
4、业务,例如:可视图文、可视电话、会议电视和视频点播(VideoonDemand,VOD)等相继出现,他们在满足人们需求的同时,也对数字图像的质量和传输速率提出更高的要求,因此进行数据压缩是必不可少的.许多图像和视频的压缩方法,如:JPEG和MPEG等已成为国际标准,指导了信息工业的发展.近年来,对图像提出了更低比特率和更加实时的要求.小波技术作为一种新的信号分析工具被引入到图像编码中.小波分析是传统傅立叶分析发展史上的里程碑,已经广泛应用于图像编码、计算机视觉、语音识别、语音编码及量子场理论等科技领域.在许多使用传统Fourier分析的地方,均可用小波分析取代.小波分析优于Fourier分析的
5、地方是:在时域和频域同时具有良好的局部化性质;对高频成分在时域或空间域采用逐渐精细(对图像信号处理)的采样步长,从而可以聚焦到对象的任意细节,小波因此又被誉为“数学显微收稿日期:2002-04-01作者简介:刘辰昀(1978-),男,湖南娄底人,湖南大学硕士研究生.第3期刘辰昀等:基于小波变换的图像编码55[1]镜”.本文着重分析了小波系数的特点并提出了一种改进型的Shapiro零树算法.1小波系数的特点由[2]知,信号的小波变换是将信号频谱按倍频程分割.变换的结果是原始信号在一系列倍频程划分的频带上产生多个高频带数据和一个低频带数据.对于图像数据,这些高频带就是HHj,LHj,HLj三个频带
6、系列,低频带则是最后的LL3频带(三级分解).此外,从图像小波变换的实现过程可知,图像数据的每一级小波分解总是将上级低频数据划分为更精细1的频带.其中HLj频带(即D2-jf)是通过先将上级低频图像数据在水平方向低通滤波后(行方向),再经竖直方向高通滤波(列方向)而得到的,因此,HLj频带中包括了更多竖直方向的高频信息.相应地,在LHj频带中则主要是原图像水平方向的高频成分,而HHj频带是图像中对角方向高频信息的体现,尤其以45度角或135度角的高频信息为主.图1所示的小波变换对信号的频带分解过程清楚体现了这些特点.另一方面,一幅图像的高频信息主要集中在边缘、轮廓和某些纹理的法线方向图1小波变
7、换对信号的频谱分解上,代表了图像的细节变化.在这种意义上,可认为小波图像中的各个高频带是边缘、轮廓和纹理等细节信息的体现,且各个频带所表示的边缘信息的方向是不同的,其中HLj表示水平方向的边缘、轮廓和纹理;LHj表示竖直方向的边缘,轮廓和纹理;而对角方向的边缘、轮廓等信息则集中体现在HHj频带中.小波图像的这一特点表明小波变换具有良好的空间方向选择性,与人眼的视觉特性十分吻合,我们可以根据不同方向
