引言

信息是現(xiàn)代社會的主要特征，而人們傳遞信息的重要媒介是圖像。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)的不斷進步，信息視覺化技術(shù)越來越受到人們的重視。數(shù)據(jù)量大是數(shù)字圖像的一個顯著特點，一幅具有中等分辨率(640 × 480)的彩色(24bit／象素)數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量約為737mbit。這給數(shù)字圖像的傳輸帶來很人的困難。因此，圖像處理及數(shù)據(jù)壓縮對現(xiàn)代化社會的發(fā)展起著不可忽視的作用。利用圖像壓縮編碼技術(shù)，在原有圖像損失一定精度(即有損圖像壓縮編碼)或不損失任何精度(即無損圖像壓縮編碼)的情況下，將原有圖像用比原始數(shù)據(jù)量少得多的數(shù)據(jù)將其表示出來，以提高圖像的存儲效率和傳輸效率，既是當代信息高速公路、高清晰度電視(hdtv)、可視電話、圖文傳真等技術(shù)的關(guān)鍵，又在航空偵察遙感、資源勘探及生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域起著非常重要的作用。

小波變換壓縮編碼的現(xiàn)狀及當前的研究存在的問題

小波分析是近年來發(fā)展起來的一門新興的數(shù)學(xué)分析理論，其應(yīng)用范圍包括數(shù)學(xué)領(lǐng)域本身的許多學(xué)科，利用小波變換的理論實現(xiàn)圖像的壓縮編碼已經(jīng)從九十年代初起得到了廣泛與深入地研究，并逐漸成為圖像壓縮編碼領(lǐng)域的一個重要分支。小波變換的優(yōu)越之處在于它在時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)，從而可以更加有效地刻劃信號的特征。對于圖像而言，如果從能量的角度來看，其大部分能量一般集中在低頻部分，并且其頻帶較窄，而其余少部分能量則集中在高頻部分，其所占頻帶較寬。對于高頻部分的能量，其中的大部分又則是由圖像中的邊緣或細節(jié)產(chǎn)生的。因此，一種有效的變換編碼技術(shù)應(yīng)該具有這樣的特性，即圖像通過變換后，其能量應(yīng)主要集中在少部分的低頻系數(shù)上，大部分高頻系數(shù)只占有少量能量，而占高頻中的能量應(yīng)該減小，這是圖像變換編碼的一個基本的要求。小波變換恰好提供了這樣的特性，從而可以較好地適應(yīng)圖像的固有特性，對圖像進行有效地分解、表征與編碼。

盡管小波變換圖像壓縮編碼算法具有結(jié)構(gòu)簡單、無需仟何圳練、支持多碼率、壓縮比較大、圖像復(fù)原質(zhì)量較理想等特點，但任不同程度上存在壓縮與解壓縮速度慢、圖像復(fù)原質(zhì)量不理想等問題，為了進一步改善此算法的工作效率，需要解決以下兩個主要問題。首先是正交小波基的選擇問題。正交小波基的選取對圖像壓縮效果有很火的影響。在實際應(yīng)用中，由于可供選擇的正交小波基很多，如何做出恰當?shù)倪x擇是一個難題。理論和實踐表明，理想的止交小波基應(yīng)該具有下列性質(zhì)：1、線性相位特件—能減少或消除重構(gòu)圖像在邊緣處的失真；2、緊支集特性—支集越短，小波變換的計算復(fù)雜度越低，便于快速實現(xiàn)；3、消失矩特性—即，一般米說，k越大，小波變換后能量越集中出現(xiàn)任低頻，而在其他子帶中，會出現(xiàn)更多的0，便于提高壓縮比。根據(jù)當前研究得知，有緊支集的正交小波基除haar系以外，其他都不具備線性相位特性。為了保持該特性，可放棄正交性而采用具有緊支集的雙正交小波。其次是數(shù)據(jù)向量量化編碼算法的優(yōu)化問題在整個圖像壓縮過程中，對小波系數(shù)進行向量量化編碼會直接影響圖像的壓縮效果。同時，由于應(yīng)用層面的需要，目前，常用的數(shù)據(jù)向量量化編碼算法如零樹編碼算法等運算時間長，運算量大等特點。使它不易于實時系統(tǒng)的實現(xiàn)，嚴重限制應(yīng)用的范圍。而且也有不同程度地存在運算復(fù)雜、重構(gòu)復(fù)原圖像效果不理想等問題。因此，亟需尋找優(yōu)秀的向量量化算法。 此外，對活動圖像和網(wǎng)絡(luò)版的圖像壓縮編碼的研究以及對人眼視覺特性的充分利用等研究也是小波變換圖像壓縮編碼領(lǐng)域亟待解決的問題。圖像在傳輸中往往含有的噪聲，如果通過壓縮編碼后，有利于噪聲的去處，或者在解壓縮時，加入對圖像的去噪環(huán)節(jié)，并且把這個環(huán)節(jié)融入解壓編碼的過程也是當前研究的熱點之一。

嵌入式零樹編碼

嵌入式零樹編碼方法(embedded zerotree wavelets encoding)是1993年由美國學(xué)者jerome m.shapiro首先完整地提出的基于比特連續(xù)逼進的圖像編碼方法。它的思想來源于對自然圖像的觀察和理解。自然圖像具有兩個特征：第一，自然圖像通常具有相對重要的低頻信號，當一幅圖像進行小波分解后，圖像的能量集中在相對低頻的了帶內(nèi)，所以低頻子帶的小波系數(shù)往往要大十高頻子帶內(nèi)相關(guān)位置的小波系數(shù)；第二，絕對值人的小波系數(shù)對圖像的影響要大于絕對值小的小波系數(shù)。同時，在圖像小波系數(shù)經(jīng)過量化后，會出現(xiàn)大面積的零系數(shù)，因此，怎樣用最少的符號來表示這些零系數(shù)的位置，則是圖像編碼提高壓縮比的關(guān)鍵，shapiro的嵌入式零樹編碼的優(yōu)點是只要記住零樹根的位置，就可記住零樹結(jié)構(gòu)中所有零系數(shù)的位置。所以它可以極人提高壓縮比。正因為如此，現(xiàn)在的零樹編碼已經(jīng)成為新的圖像編碼國際