写的小波图像压缩

资 源 简 介

写的小波图像压缩

详 情 说 明

小波图像压缩是一种基于频域分析的图像压缩技术，其核心思想是通过小波变换将图像从空间域转换到频域，然后根据频率成分的重要性进行量化与编码。相比传统DCT变换（如JPEG），小波变换能更好地保留图像边缘和纹理信息。

普通小波图像压缩通常分为三步： 离散小波变换（DWT）：对图像进行多级分解，得到低频近似分量（LL）和高频细节分量（LH、HL、HH）。低频部分承载主要能量，高频部分则包含细节信息。 量化：对高频系数进行阈值处理或标量量化，舍弃不重要的高频数据（如接近零的系数），这一步直接影响压缩率和重建质量。 熵编码：采用游程编码或算术编码进一步压缩数据，例如对零系数较多的区域进行稀疏表示。

序列图像（如视频帧或医学影像序列）的压缩需额外考虑帧间相关性： 时域小波变换：在空间小波变换基础上，沿时间轴对序列进行三维小波分解，利用相邻帧的冗余信息提升压缩比。 运动补偿：对于动态序列，可结合运动估计技术，减少时域冗余后再施以小波变换。

优化方向包括：选择适合图像特性的小波基（如Haar、Daubechies）、调整量化策略平衡失真率，以及结合现代编码标准（如JPEG2000的EBCOT算法）提升效率。