【摘 要】
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随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益尖锐,庞大的图像如果不进行压缩很难在网路上传播。图像压缩效率越来越受到人们的关注。目前图像压
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随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益尖锐,庞大的图像如果不进行压缩很难在网路上传播。图像压缩效率越来越受到人们的关注。目前图像压缩算法以小波变换的算法较为流行,而其中又以EZW算法比较常用。论文首先介绍了小波变换理论中的一些基本概念,包括连续和离散的小波变换、多分辨率分析和Mallat快速小波变换算法,并阐述了二维小波变换在图像压缩方面的应用;再次,论文从EZW算法入手,完整地介绍了EZW算法的编码过程,并概括了目前比较流行的一些改进EZW算法;通过分析EZW算法的零树编码环节,从理论上找出传统算法在编码效率上的不足,并根据原始图像的能量在不同频带上分布不同的特点,提出阶梯量化的方法,减少孤立零点(IZ)对算法性能的影响。同时,从阶梯量化后系数符号的变化规律,提出进一步优化算法,提高图像的压缩比;最后利用对比实验的方法,先对比阶梯量化与传统EZW在性能上的差别,然后再比较新的改进算法是否进一步提高了压缩比。对比实验的对比参数主要是信噪比(PSNR)和编码速度。结果表明,改进算法在保证还原图像质量的前提下,很好地改善了算法的效率,使图像压缩比得到提高。
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