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数字图像信号包含巨大的信息量，而信道带宽和存储空间的限制给实际应用带来了很大
困难，因此图像数据的压缩就变得极为重要。而普遍应用的图像数据压缩技术是以离散余弦变换（DCT）为代表的，该压缩算法在大的压缩比及低比特率的环境时会出现明显的“方块效应”和“蚊式噪声”，同时由于DCT 必须存储基本函数，且在运算过程中存在舍入误差，故解压精度受到极大影响；另外一种常用的图像压缩编码算法是以Fourier 变换为基础的变换编码，该算法将时域信号变换到频域信号上进行处理，但Fourier 变换却不能较好地解决突变信号与非平稳信号的问题。本文提出一种新的图像压缩算法。此算法先对图像进行四级小波变换，得到3 个方向上的四级高频子带，再根据3 个方向不同频带系数之间的同构特征来构造跨频带矢量，通过对矢量能量和3 个方向零树矢量的综合判定将矢量分类，然后再采用基于人眼视觉特性的WMSE 准则和基于成对最近邻算法(PNN)的LBG 算法对重要类矢量进行加权矢量量化，以实现图像的数据压缩。
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