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小波分析图像压缩算法的研究(7)

时间:2017-06-06 20:55来源:毕业论文
4.4 小波在图像压缩中的优势 评价压缩方法的优劣主要从以下3个方面来衡量。 (1)压缩比:压缩比指原始图像经A/D转换后未经压缩所产生的数据量与经压


4.4  小波在图像压缩中的优势
评价压缩方法的优劣主要从以下3个方面来衡量。
(1)压缩比:压缩比指原始图像经A/D转换后未经压缩所产生的数据量与经压缩所产生的数据量之比。
(2)图像质量:还原出来的图像质量比原始图像有多大失真,一般采用人的视觉效果和信噪比两个方法。前者是通过人在两米内观察所作的评价,后者通过仪器测量。
(3)实现难度:即实现压缩及还原算法的难易程度,亦即完成压缩所需要的时间与空间开销或硬件实现的复杂性。
4.4.1  图像数据压缩方法的分类
数据压缩的任务在不影响或少影响图像质量的前提下,尽量设法减少图像数据中的数据量。其首要任务是设法去掉各种冗余的数据。
数据压缩实际是一个编码的过程,即将原始数据进行编码压缩。数据解压缩是数据压缩的逆过程,即将经过压缩的数据还原成原始数据。因此数据压缩方法也称编码方法。
一、无损编码可以完全恢复原始图像而不引入失真,它利用数据的统计特性来进行数据压缩,解压缩后的还原图像与原始图像完全一致。有损编码不能完全恢复原始数据,而是利用人的视觉特性使解压缩后的图像和原来一样。把上述方法结合起来即为混合方法。下面介绍几种常用的压缩方法:
(1)行程编码:有些图像,尤其是计算机生成的图形往往有许多颜色相同的图块。在这些图块中,许多连续的扫描行都具有同一种颜色,或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。在这些情况下就可以不需要存储每一个像素的颜色值,而仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目。这种编码称为行程编码,或称游程编码,常用RLE(Run-LengthEncoding)表示。在给定的图像数据中寻找连续重复的数值,然后用两个字符值取代这些连续值。处理包含大量重复信息时可以得到很好的压缩效率,但在连续重复数据少时效果差。游程编码技术相当直观和经济,运算也相当简单,因此解压缩速度很快。RLE 的压缩率的大小取决于图像本身的特点,如果图像中具有相同颜色的横向色块越大、这样的图像块数目越多,压缩比就越大;反之就越小。如果图像中有大量纵向色块,则可先把图像旋转90度,再用RLE压缩,也可以得到较大的压缩比。RLE 压缩编码尤其适用于计算机生成的图形图像,对减少存储容量很有效。然而,对自然图像来说就完全不同,由于自然图像的颜色往往是五光十色,它的行程长度非常短,若用RLE 对它进行编码,不仅不能把图像数据压缩,反而越压越多,要用更多的代码来表示,因此对复杂的图像都不能单纯地采用RLE 进行编码。
(2)霍夫曼编码是无损编码的一种,是一种基于统计特性的可变字长的编码方法。属于无损编码的还有行程编码、算术编码等。霍夫曼编码的优点是简单易行,缺点是解码时必须知道所使用的码表,这给存储和通信带来不便。另一个缺点是它依赖于原始数据的概率,这在实际应用中受到许多限制。
(3)预测编码用于图像编码时与声音的压缩编码很类似,它也是根据过去已编码的像素(也称为参考像素)来预测当前的像素值(称为预测值),然后对当前的像素值与预测值之差进行编码,这就是差分编码(DPCM)。这种编码是利用图像本身的相关性及视觉的差值灵敏度特性,差值大时,可以粗量化。
4.4.2   小波压缩的介绍
小波具有良好的多分辨性质,这是我们处理多尺度图像的基础,它可以用来精确地压缩图像,这主要是由于尺度函数和小波函数空间构成了时频分析空间,我们可以同时观察到时频信号的情况,我们对离散信号做小波变换,可以运用小波函数分解信号获得高频和低频信号,这样可以将信号分解到频域内,是不同频率的小波之和,我们还可以通过变换尺度来观测各个不同频率下的信号特征。对与二文图像信号而言,边缘信息属于高频信号,我们可以通过横向和纵向都做高通滤波获取边缘的梯度图像。但是在日常生活中,图像经常收到一些随机污染。由于一般压缩都采取微分的方法获取梯度,由于卷积尺度的原因,噪声对这种算子很敏感,在这行这种算法的时候噪声常常无法去除,但是小波压缩却可以去除噪声而且小波压缩比比较高,压缩速度快,传输的过程中可以抗干扰。 小波分析图像压缩算法的研究(7):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_8521.html
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