基于小波变换的图象压缩中量化方法的研究

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第14卷第l期 20∞年3月 装甲兵工程学院学报 Journal of Armored v0】14 N0 Institute Fo|∞Engineering March 2000 基于小波变换的图象压缩中量化方法的研究 黄应清季向琦张智诠 (装甲兵工程学院武器光学教研室,100072) 摘要研究了小波系数的分布规律和统计特性,分析了各种小波系数对恢复图象质量的影响,从 而为基于小波变换的图象数据压缩了量化方法。

关键词小波变换图象压缩量化方}去 分类号TP391.41 图象压缩编码作为多媒体技术中的关键环节,一直是信息处理领域中研究最为活跃的 领域之一:在军事领域,图象压缩编码也是关键技术之一。

小波变换应用于图象压缩是很 自然的,因为小波变换将图象信号分解到不同的分辨率层,可有效地对各个分辨率层信号 编码;另外正交(或双正交)小波变换,能使图象信号在空域的冗余在小波域得到一定的 解除。

量化是图象压缩编码过程中的关键,为得到正确的量化方法,必须首先研究小波系 数的分布规律及其对恢复图象质量的影响。

1小波系数的统计特性 图1为256×256标准Lena图象,图2为采用如表l所示的共轭镜像滤波器冲激响应序 列对图1作三级小波变换后所得到的灰度图象。

根据小波变换理论可知.每一级离散小波 变换将图象数据分解成为3个方向的细节图象和图象的低通逼近,即:(1)水平、垂直方向 上都为低频的逼近信号,称为低频系数;(2)水平方向为低频、垂直方向为高频的细节信 号,称为垂直方向的高频系数:(3)水平方向为高频、垂直方向为低频的细节信号,称为水 平方向的高频系数:(4)水平、垂直方向都为高频的细节信号,称为对角方向的高频系数。

对图象进行三级小波变换后,就得到了如图2所示的10个小波系数,或者称10个子图象。

表1共轭镜像滤波器冲激响应序列 收稿日期:199906・14 万方数据   第一作者:男34岁讲师硕士

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