基于小波變換圖像壓縮

1、基于小波變幻的圖像壓縮技術專業(yè)班級：電子信息科學與技術專業(yè)班級：電子信息科學與技術圖像壓縮技術概述圖像壓縮技術概述圖像壓縮就是減少表示數字圖像時需要的數據量。是指以較少的比特有損或無損地表示原來的像素矩陣的技術，也稱圖像編碼。圖像數據之所以可以進行壓縮，主要是因為一般原始圖像數據是高度相關的，都含有大量的冗余信息。圖像壓縮編碼的目的就是消除各種冗余，并在給定的畸變下用盡量少的比特數來表征和重建圖像，使它符合預定應用場合的要求。圖像壓縮的基本原理圖像壓縮的基本原理 去除多余數據.以數學的觀點來看,這一過程實際上就是將二維像素陣列變換為一個在統(tǒng)計上無關聯的數據集合 圖像壓縮是指以較少的比特有損或無

2、損地表示原來的像素矩陣的技術,也稱圖像編碼. 圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗余。圖像數據壓縮原理圖像數據壓縮原理由于圖像數據之間存在這一定的冗余，所以使得數據的壓縮成為可能。信息論的創(chuàng)始人Shannon 提出把數據看作是信息和冗余度（redundancy）的組合。所謂冗余度是由于一副圖像的各像素之間存在著很大的相關性，可利用一些編碼的方法刪去它們，從而達到減少冗余壓縮數據的目的。為了去掉數據中的冗余，常常要考慮信號源的統(tǒng)計特性，或建立信號源的統(tǒng)計模型。圖像的冗余包括以下幾種：空間冗余：像素點之間的相關性；時間冗余：活動圖像兩個連續(xù)幀之間的冗余；信息熵冗余：單位信息量大于其熵；結

3、構冗余：區(qū)域上存在非常強的紋理結構；知識冗余：有固定的結構，如人的頭像；視覺冗余：某些圖像的失真是人眼不易覺察的圖像數據的冗余主要表現為：圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗余；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗余；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗余。從壓縮編碼算法原理上可以分為以下從壓縮編碼算法原理上可以分為以下3類：類：1 無損壓縮編碼種類 哈夫曼（Huffman）編碼，算術編碼，行程（RLE）編碼，Lempel zev編碼。2 有損壓縮編碼種類 預測編碼，DPCM，運動補償； 頻率域方法：正交變換編碼(如DCT)，子帶編碼； 空間域方法：統(tǒng)計分塊編碼； 模型方法：分形編碼

4、，模型基編碼； 基于重要性：濾波，子采樣，比特分配，向量量化；3 混合編碼 有JBIG，H261，JPEG，MPEG等技術標準。數據壓縮的目的數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗余來減少表示數據所需的比特數。由于圖像數據量的龐大,在存儲、傳輸、處理時非常困難,因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。 信息時代帶來了“信息爆炸”，使數據量大增，因此，無論傳輸或存儲都需要對數據進行有效的壓縮。在遙感技術中，各種航天探測器采用壓縮編碼技術，將獲取的巨大信息送回地面。 圖像壓縮是數據壓縮技術在數字圖像上的應用，它的目的是減少圖像數據中的冗余信息從而用更加高效的格式存儲和傳輸數據。圖像壓縮的基本圖像壓縮的基本

5、模型模型 編碼器結構 解碼器結構像數據壓縮圖Huffman編碼編碼量化器DCT變換像數據原始圖像數據重建圖逆DCT變換（逆）量化器Huffman譯碼像數據壓縮圖小波變換小波變換將圖像的像素解相關的變換系數進行編碼，比對元像素本身編碼的效率更高。如果變換的基函數將大多數重要的可視信息壓縮到少量的系數中，則剩下的系數可以被粗略的量化或截取為0，而圖像幾乎沒有失真。它的壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與圖像的特征不變，且在傳遞中抗干擾。小波變換實現圖像壓縮小波變換實現圖像壓縮實驗原理：實驗原理：小波變化通過多分辨分析過程將一幅圖像分成近似和細節(jié)兩部分，細節(jié)對應的是小尺度的順變，它在本尺度內很穩(wěn)

6、定，因此將細節(jié)存儲起來，近似部分在下一個尺度進行分解，重復該過程即可，近似與細節(jié)在正交鏡像濾波器算法中分別對應于高通濾波和低通濾波，這種變換通過尺度去掉相關性。利用wavedec2()函數對圖像進行小波分解后，再用appcoef2()函數對分解的圖像進行重構，最后用wcodemat()函數進行量化編碼基于小波變換的分塊壓縮感知理論基于小波變換的分塊壓縮感知理論 壓縮感知圖像重建是利用圖像在某個變換域具有稀疏表示的先驗知識來完成的。而大部分圖像本身卻并不是稀疏的，一般都是通過某種稀疏變換進行稀疏表示的?，F在的實際圖像則常采用離散余弦變換和小波變換等非冗余的正交變換來進行表示。由于對圖像進行小波變

7、換之后小波系數的稀疏性，本文通過對測試圖像進行小波稀疏變換，得到稀疏的小波系數矩陣；然后通過設計合適的觀測矩陣對小波變換后的稀疏小波系數進行觀測，得到數據量遠小于原信號或圖像維數N 的M 個觀測值；最后通過采用合適的重構算法即求解一個基于嚴格的數學最優(yōu)化問題來重構出小波變換域下的稀疏小波矩陣，從而得到重構后的圖像由于人眼對亮度變化有一定的門限，較小誤差不容易看出，這便產生了基于量化級數的編碼，通過量化忽略較小的誤差，大大提高了數據的壓縮率，這就是有損編碼的基本思想，它去除的是圖像心理視覺冗余。預測編碼應用了現代統(tǒng)計學和控制理論的“時間序列分析”概念，優(yōu)點是直觀快捷、便于實現，特別適用于具有實時性的硬件結構中，在傳輸速率較高的場合大都采用預測編碼方法，而它的缺點就是壓縮比還不夠高。因此再用量化方法對預測編碼中的預測誤差進行量化，這就產生了有損預測編碼。變換編碼是目前應用最為成功的一種有損編碼，它將圖像變換到另一個能量更為緊湊的空間，將圖像信息集中到少數幾個系數上，去除空間冗余，這樣便于壓縮，另外根據人眼的心理視覺特點，構造量化表，對變換后的系數進行量化，提高了壓縮率，而不影響人眼的視覺效果。目前靜態(tài)圖像編碼標準都采用了變換