实现小波变换对图像的二次压缩

资 源 简 介

实现小波变换对图像的二次压缩

详 情 说 明

小波变换在图像压缩领域具有独特优势，其核心思想是通过多分辨率分析将图像分解为不同频带的子图像。相比于传统的DCT变换，小波变换能更好地保留图像边缘信息，同时实现更高的压缩比。

在实现二次压缩时，关键技术点在于：首先对原始图像进行一级小波分解，得到低频近似分量和高频细节分量；然后针对低频部分再次实施小波分解，形成二级分解结构。这种分层处理可以更精细地区分不同重要性的图像成分，便于后续的量化处理。

MATLAB环境天然支持小波分析工具箱，关键函数包括：用于分解的wavedec2和用于重建的waverec2。在量化环节需要特别注意阈值选择策略，通常对高频系数采用更激进的量化，而对低频系数保持较高精度。

二次压缩的典型效果表现为：首次压缩后可能保留约80%能量，二次压缩后能量保留可控制在60-70%之间，在保证视觉质量的前提下实现更高的压缩率。这种技术特别适用于需要分级传输的场景，如渐进式图像传输系统。