图像信息是人类认识世界及人类自身的重要源泉,然而图像的数据量是巨大的。这样不仅对计算机的存储和处理能力提出了很高的要求,而且也使得图像通信的信道传输速率受到限制。因此,为了存储、处理和传输这些数据,必须要对图像信息进行压缩处理。本文就是在这种情况下展开的。 首先讨论了适合图像压缩的小波基的选择,重点研究了小波变换后图像的系数分布的特点、小波变换后图像的灰度直方图的特点以及小波变换后图像自身的特点,得出了小波变换后有利于图像压缩的合理根据。在此基础上研究嵌入式小波零树编码算法(EZW)同时仿真实现了该算法。接着分析了嵌入式小波零树编码算法的缺点,并且提出了改进的算法——保留低频分量的嵌入式小波零树编码算法,并且仿真实现了该算法。仿真结果表明该算法与EZW相比能够提高重构图像的峰值信噪比(PSNR)同时降低了均方误差(MSE)。 其次研究了分形编码的理论基础,重点研究了迭代函数系统(IFS)、拼贴定理、吸引子定理等知识,并且用 Matlab 仿真了谢尔宾斯基地毯(Sierpinski),同时研究了基于 IFS 的图像压缩编码方法,并且仿真实现了该方法,得出了分形编码时间过长的缺点,从而给出了小波域分形编码方法——对低频分量进行无损编码、对高频分量进行子树分形编码,仿真实现了该算法,从仿真结果看该算法不仅缩短了编码时间而且还提高压缩比。 最后以 TMS320C6201 为核心给出了图像压缩编码算法的硬件实现方案。并且讨论了 DSP 芯片与外围设备接口的设计方案同时给出了相应的器件和压缩流程。