基于小波变换的数字图像压缩编码方法研究

本文首先介绍了在利用小波变换进行图像压缩时，小波基选择一般需要考虑的几个方面。并通过实验数据说明了不同的小波基对BMP 类图像压缩产生的影响。然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的EZW 和SPIHT 编码算法的原理进行了分析、比较，并通过实验对EZW 算法进行了性能分析及其改进，并给出了实验结果。
关键字：图像压缩；小波基；EZW；SPIHT
传统的图像编码方法主要采用的是基于块的离散余弦变换消除图像的空间冗余，通过块运动估计/补偿技术消除时间冗余，缺点是时频局域性差，恢复的图像出现明显的方块效应和飞蚊噪声等，严重影响了图像质量。近20 年来，图像压缩编码的理论、方法和技术又取得了较大的进展，其中以小波变换[2,3,4,5]理论最具代表性。借助于小波变换，可以把图像信号分解成许多具有不同空间分辨率、频率特性和方向特性的子带信号，实现低频长时特征和高频短时特征的同时处理，使得图像信号的分解更适合于人的视觉特性和数据压缩的要求。利用小波变换可以将图像分层次按小波基[6,7]展开，所以可以根据图像信号的性质以及事先给定的图像处理要求确定到底要展开到哪一级为止，从而实现累进传输编码。小波变换具有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能，可以方便地产生各种分辨率的图像，从而适应于不同分辨率的图像I/O 设备和不同传输速率的通信系统。
基于小波变换的这些特性，因而在图像压缩编码技术中受到广泛的重视，出现了各种基于小波变换的图像压缩方案，其中SPIHT 多级树集合分裂算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)和EZW 嵌入式零树小波 (Embedded Zerotree Wavelets)可以认为代表了当前零树小波编码的最高水平。除了选择有效的小波压缩算法外，还有需要考虑小波基的选取。不同的小波基具有不同的时频特征，把不同的小波基应用在同一个压缩算法中会产生不同的压缩效果。