对输入的二维灰值图像

资 源 简 介

对输入的二维灰值图像

详 情 说 明

在图像处理领域，对二维灰值图像进行压缩和重构是一个经典问题。这里我们介绍一种结合Haar小波变换和EZW算法的处理流程。

首先，对输入的二维灰值图像进行提升Haar小波变换。Haar小波变换能够将图像分解为不同频率的子带，包括低频近似分量和高频细节分量。提升方案实现了更高效的计算方式，避免了传统小波变换中繁琐的卷积运算。

得到小波系数后，采用经典的EZW（嵌入式零树小波）算法进行压缩。EZW算法利用小波系数的层级特性，通过零树结构高效编码重要系数，实现渐进式压缩。在压缩过程中，可以控制阈值来平衡压缩率和重建质量。

最后，对压缩后的小波系数进行反变换，重构出原始图像。由于EZW算法具有嵌入特性，即使在较高压缩比下，重构图像仍能保持较好的视觉质量。这个过程体现了在变换域进行压缩的优势，即保留重要信息的同时有效减少数据量。