小波圖像編碼ppt課件(已修改)
2025-05-16 22:07 本頁面
【正文】 第九章 小波圖像編碼 前言 由于小波變換技術(shù)在 20世紀 90年代初期已經(jīng)比較成熟，因此也出現(xiàn)了多種新穎的小波圖像編碼方法。其中包括EZW,SPIHT,EBCOT等。由于 EZW算法的開拓給后來者帶來很大啟發(fā)，它是一種有效而計算簡單的圖像壓縮技術(shù)，本章將重點介紹。 第一節(jié) 從子帶編碼到小波編碼 子帶編碼 子帶編碼的基本概念是把信號的頻率分成幾個子帶，然后對每個子帶分別進行編碼，并根據(jù)每個子帶的重要性分配不同的位數(shù)來表示數(shù)據(jù)。 20世紀 70年代，子帶編碼開始用在語音編碼上。 20世紀 80年代中期開始在圖像編碼中使用 多分辨率分析 于 1988年在構(gòu)造正交小波基時提出了多分辨率分析的概念。從空間上形象地說明了小波的多分辨率的特性，提出了正交小波的構(gòu)造方法和快速算法，叫做 Mallat算法。 如果在一級分解之后繼續(xù)進行分析，這種分解過程叫做多分辨率分析，實際上就是多級小波分解的概念。使用多級小波分解可以得到更多的分辨率不同的圖像，這叫多分辨率圖像。 濾波器組與多分辨率 為了壓縮語音數(shù)據(jù)，在 1976年 Croisier ,Esteban和 Galand介紹了一種可逆濾波器組，使用濾波和子采樣的方法用來把離散信號 f(n)分解成大小相等的兩種信號，并且使用叫做共軛鏡像濾波器的一種特殊濾波器來取消信號的混疊，這樣可從子采樣的信號中重構(gòu)原始信號。 正交小波的多分辨率理論已經(jīng)證明，任何共軛鏡像濾波器都可以用來刻畫一種小波，而且快速離散小波變換可以使用串聯(lián)這些共軛鏡像濾波器來實現(xiàn)。連續(xù)小波理論和離散濾波器組之間的等效性揭示了數(shù)字信號處理和諧波分析之間的關(guān)系。 小波分解圖象方法 : 包括 : 均勻分解 ,非均勻分解 ,八帶分解和小波包分解 . 其中八帶分解使用最廣泛 ,它屬于非均勻頻帶分割方法 .它把低頻部分分解成比較窄的頻帶 ,而對每一級分解的高頻部分不再進一步分解 . 失真的度量方法 在圖象編碼系統(tǒng)中 ,評估編碼系統(tǒng)性能用 : 失真度量法 —用峰值信號噪聲比來衡量 . 定義 : 最大像素值與均方差之比 . 其他方法 : 規(guī)格化均方差 ,信噪比 ,平均絕對誤差 ,平均主觀平分 . EZW 編碼 簡介 : EZW 主要用于與小波變換有關(guān)的二維信號的編碼 ,但不局限于二維信號 . EZW是” 嵌入式零樹小波算法”的簡稱 .它是一種用于熵編碼的高效算法 . 零樹 :小波變換系數(shù)之間的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) . 嵌入 : 漸進編碼技術(shù)的另一種說法 .含義是指一幅圖象可以分解成一幅低分辨率圖象和分辨率由低到高的表示圖象細節(jié)的許多子圖象 。圖象合成和分解過程相反 ,使用子圖象生成分辨率不同的圖象 小波圖象編碼的一般結(jié)構(gòu)主要由 :
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