基于小波的静态图像压缩算法的研究

随着计算机多媒体技术的不断发展,人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。近十年间兴起的小波理论因其时频域局部化特性而成为当今主要的图像处理方法之一。 本文首先从图像压缩的原理出发,对图像压缩理论和基本算法进行了研究。 接着通过实验比较了JPEG 和JPEG2000 两种静态图像压缩标准。实验结果表明JPEG 压缩标准存在一定的局限性:高压缩比时重建图像的方块效应。但是当把离散余弦变换改为小波变换就可以克服现有的局限性并且还可以实现许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩以及感兴趣区域编码等。并对JPEG2000 标准中的一些核心技术进行了详细研究,如EBCOT 算法和感兴趣区域编码技术等。 最后就感兴趣区域编码技术给出了一种静态图像的分级压缩算法。该方法以小波编码算法为基础,在存储空间有限的情况下,对感兴趣区域的图像进行高质量编码,而背景图像则根据存储空间的情况自动设置编码级数。并对照片进行了分级压缩算法的仿真实验,结果表明在满足压缩比的前提下,该算法可以使图像中的主要区域具有更好的重建质量。 本文对静态图像的压缩方法作了较深入的研究。给出的静态图像分级压缩算法可以应用于数字个人身份证件系统、车牌号码识别系统以及远程医疗手术系统等,具有广阔的应用空间及开发前景。