此代码证明是一种高效的代码使用小波变换的图像压缩…

资 源 简 介

此代码证明是一种高效的代码使用小波变换的图像压缩…

详 情 说 明

小波变换作为一种数学工具，在图像压缩领域展现出独特优势。其核心思想是通过多分辨率分析将图像分解为不同频率的子带，从而实现数据的稀疏表示。

该方法首先对原始图像进行二维离散小波变换（DWT），将图像信息分解为低频近似分量和高频细节分量。低频部分包含图像的主要结构信息，而高频部分通常由边缘和纹理细节组成。由于人类视觉系统对高频信息相对不敏感，这使得我们可以对高频系数进行更激进的量化处理。

在实现过程中，通过设置合理的阈值对变换后的小波系数进行筛选，舍弃幅值较小的系数，仅保留重要的特征信息。这种处理方式本质上实现了数据的降维，使得存储空间需求大幅降低。解压时通过逆小波变换即可重建出视觉质量可接受的图像。

相比传统的DCT变换（如JPEG标准采用的方法），小波变换具有更好的时频局部性特性，能够有效避免块状伪影的产生。特别是在处理具有丰富纹理或锐利边缘的图像时，小波变换能更好地保持图像的主观质量。