【摘 要】
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随着国际互联网和无线通讯的迅速发展,图像被广泛应用于在各种多媒体服务中,图像压缩技术伴随着信息理论的发展和信息交流的需求而不断发展、成熟。图像压缩的基本理论起源于
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随着国际互联网和无线通讯的迅速发展,图像被广泛应用于在各种多媒体服务中,图像压缩技术伴随着信息理论的发展和信息交流的需求而不断发展、成熟。图像压缩的基本理论起源于20世纪40年代末香农(Shannon)的信息理论。在这个理论框架下,出现了早期的信源编码方法,如香农-法诺编码、哈夫曼编码、算术编码、词典编码(包括LZ77、LZ88及LZW)等。分析表明,原始图像数据在相邻像素之间存在较强的相关性,通过将从空间域映射到变换域,在变换域进行处理,可以有效去除相关性,获得更好的压缩效果。实践表明,离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation,DCT)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)是两种有效的变换方法,能使图像数据在频率分布上更有规律,从而为进行图像压缩铺平了道路。20世纪80年代中期开始制定的静止图像压缩编码国际标准JPEG采用DCT编码作为核心算法,得到了广泛应用。1993年Shapiro提出嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码方法具有低码率、低失真和渐进传输特性等重要特征,成为基于小波变换编码的新一代的静止图像压缩标准JPEG 2000的基础算法。 本文主要针对基于DCT和DWT的图像变换编码方法进行了分析与研究。提出了基于DCT和改进的行程编码方法(Run Length
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