SPIHT算法的改進及均值均方差在靜態(tài)圖像壓縮中的應用.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，圖像壓縮一直是人們研究的熱點。其中，如何在保證一定圖像質量的同時，盡可能的降低算法復雜度；在靜態(tài)圖像壓縮中，如何確定變換系數的量化閾值，提高圖像的壓縮比和峰值信噪比；在小波壓縮中如何進行小波基的選取等等，成為一系列值得研究的問題。本文結合國內外研究現狀，針對以上問題進行了深入的研究，其主要研究內容有以下幾點： 1．對EZW、SPIHT算法進行了深入研究，提出了一種改進的SPIHT圖像編碼算法。改進算法不僅繼承

2、了原有SPIHT算法的各種優(yōu)點，而且通過調整小波系數的排序過程、用一維數組來取代原有的鏈表結構、改變小波系數重要性判斷的依據等措施進一步降低了SPIHT算法的復雜度、提高了原有算法的工作效率。 2．對JPEG標準的壓縮流程進行了深入研究，將均值均方差應用到基于DCT的圖像壓縮中。采用均值均方差計算DCT變換系數的量化公式，使得不同子塊之間采用不同的量化步長。與采用固定量化表相比更能夠反映變換系數的分布特征，也有利于實現圖像的壓縮

3、。但是該方法只適用于包含信息比較單一的圖像。 3．對JPEG2000標準的壓縮流程進行了深入研究，將均值均方差應用到基于DWT的圖像壓縮中，進行小波系數的量化。根據各高頻系數矩陣的均值均方差，對正負系數分別構造不同的量化公式進行圖像壓縮，可以獲得較好的圖像壓縮效果和較高的壓縮比。 4．對小波基的正則性進行了深入研究，確定了在圖像小波壓縮中小波基的選取依據。在利用均值均方差進行小波壓縮時，對于包含信息單一的圖像：正則性階數