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摘要：图像压缩是通过去除图像中的各种冗余来实现的。经典的图像编码技术主要依据图像本身固有的统计特性进行压缩，现代图像编码方法不局限于信息论的框架，充分利用人的视觉生理、心理和图像信源的各种特征，可获得更高压缩比和更优良的重构图像质量。小波分析理论是分析非平稳信号的有力工具，基于小波变换的图像编码在低码率编码情况下具有更好的率失真特性，能够产生质量可分级的嵌入码流，在图像压缩领域得到了广泛的应用，并且已经成为某些图像压缩国际标准(JPEG2000）的重要环节。提升小波是构造第二代小波的关键技术，与传统的小波变换相比，它不依赖于傅立叶变换、计算简单、时间和空间复杂度低且易于实现，为小波图像编码注入了新的活力。
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7 ?6 m4 \2 d, J关键词:图像压缩;嵌入式编码;提升小波;人眼视觉特性;SPIHT7 B+ f5 q9 h, k/ f8 {; x- N
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. z. B: B* ]8 j1 G( G6 h图像信息是人们生活中信息交流的重要载体，数字化后的图像数据量非常巨大，这给图像的存储和传输带来很大困难。而对海量数据进行压缩，以压缩形式存储和传输是解决这一问题的行之有效的办法。
H" l8 c" X8 C7 g8 k p# C从信息论的角度讲，图像作为一个信源，其数据是信息量和信息冗余量之和。图像中主要存在视觉冗余、空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余、信息螭冗余等几类冗余。图像编码，即图像压缩，就是在保证一定重构质量的前提下，通过去除图像中的各种冗余，以尽量少的比特数来表征图像信息。4 u3 z ]8 W+ n( Q1 O
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嵌入式小波图像编码算法研究.pdf
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发表于 2021-1-14 14:44
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