基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法的綜述報告

基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法的綜述報告1.前言圖像壓縮是一項(xiàng)重要的圖像處理技術(shù)，對于節(jié)約存儲空間和提高圖像傳輸速率具有重要意義。同時，壓縮圖像也方便進(jìn)行圖像處理和分析。小波變換（WaveletTransform）和矢量量化（VectorQuantization）是兩種經(jīng)典的圖像壓縮方法，它們可以相互結(jié)合，提高圖像壓縮的效果。本文將針對基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法進(jìn)行綜述。2.小波變換小波變換是一種時頻分析方法，對于非平穩(wěn)信號有著很好的分析能力。在圖像處理中，小波變換可將圖像分解為不同頻率和方向的小波系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。小波變換的基本思想是將一幅圖像分解成多個子帶，每個子帶包含不同頻率的信息，然后對各個子帶進(jìn)行壓縮，只保留主要信息。小波變換的一般步驟如下：（1）構(gòu)建小波基函數(shù)。小波基函數(shù)是一組完備的基函數(shù)，可以用來分解信號，常見的小波基函數(shù)包括Haar、Daubechies、Coiflet、Symlet等。（2）對圖像進(jìn)行小波變換。將圖像分解為多個子帶，得到不同頻率和方向的小波系數(shù)。（3）對小波系數(shù)進(jìn)行量化。根據(jù)不同的量化方法和量化步長對小波系數(shù)進(jìn)行量化。（4）利用量化后的小波系數(shù)重構(gòu)圖像。小波變換常用于圖像壓縮中，通過量化小波系數(shù)可以實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。小波變換在圖像壓縮中的應(yīng)用主要有JPEG2000和SPIHT算法。3.矢量量化矢量量化是常用的無損圖像壓縮算法，其基本思想是將一組采樣點(diǎn)用一個碼字來表示，從而達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的目的，同時保證重構(gòu)時不會產(chǎn)生失真。矢量量化可以使用最近鄰搜索、K均值聚類、Linde-Buzo-Gray（LBG）算法等方法進(jìn)行碼本訓(xùn)練和碼本搜索。矢量量化的一般步驟如下：（1）構(gòu)建碼本。利用有限數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建碼本，碼本中的碼字表示了采樣點(diǎn)的一些特征。（2）對采樣點(diǎn)進(jìn)行矢量量化編碼。對于每個采樣點(diǎn)，利用碼本中最近的碼字作為其代表進(jìn)行編碼。（3）重構(gòu)原始數(shù)據(jù)。利用編碼的碼字重構(gòu)原始數(shù)據(jù)。矢量量化主要用于無損圖像壓縮，目前被廣泛應(yīng)用于無損圖像壓縮算法中。4.基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法是將小波變換和矢量量化相結(jié)合的一種壓縮方法。其基本思想是首先對圖像進(jìn)行小波變換，然后將小波系數(shù)進(jìn)行矢量量化編碼，從而實(shí)現(xiàn)圖像壓縮?；谛〔ㄗ儞Q與矢量量化的圖像壓縮算法一般步驟如下：（1）對圖像進(jìn)行小波變換，得到不同頻率和方向的小波系數(shù)。（2）對小波系數(shù)進(jìn)行矢量量化編碼，得到每個塊的碼字。（3）將碼字存儲到輸出文件中。（4）對于重構(gòu)圖像，可以使用矢量量化編碼的碼字和原始圖像的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法可以將小波變換的分辨率分為更小的部分，從而提高小波變換的效果。同時，矢量量化也可以壓縮小波系數(shù)。這種方法能夠在保證壓縮效果的同時保持圖像的細(xì)節(jié)信息，同時還具有較高的壓縮比。5.總結(jié)基于小波變換與矢量量化的圖像壓縮算法能夠在壓縮圖像的同時保留其細(xì)節(jié)信息，擁有較高的壓縮比和壓縮效果。小波變換對于圖像信號的分解和分析具有很好的能力，矢量量化可以