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正文摘录:

塑堕!里王／J!速变送笪曼缎矢量量化图像编码算法基于小波变换的多级矢量量化图像编码算法胡骏(Lfl南民族大学电子信息工程学院湖北武汉430074)摘要：结合小波变换中多分辨率分析特性以及多级矢量量化复杂度低、量化效果较好的特点提出了一种基于小波变换的多级矢量量化图像编码方法。在使用多级量化的基础上采用联合优化多级矢量量化的码本设计方法，进一步提升量化效果u试验数据表明，该方法相对于传统的矢量量化算法，量化效果进一步提高.复杂度也在可接受范围之内，达到了很好的压缩编码效果。关键词：图像编码；小波变换；多级矢量量化；压缩编码中II]分类号：TN919.81文献标识码：B文章编号：1004—373X(2007)02—056一03Multi～stageVectorQuantizationAlgorithmBasedonWavelet‘FransformforImageCodingH【’JL…‘}_IL、c【toiliLInfl)r『_1rltionEngineeringCollege，SOtlth一(、fI】IralIⅢivtq-5itv‰、。l…u。llif'li^.Wllll，1f_.1㈨l：.1.(、J111l¨Abstract：Amulti—stagevectorquantizationalgorithmbasedonwavelettransformforimagecodingisproposcdi『]this1)aper‘Accorfimgtothetheoryofmultiresolutionforsignaldecompositioninthewaveletrepresentation.andthecharacteristicofmu0。’。‘agevectorquantlzatlon·InordertOimprovethequantizationquality，weintroduceanalgorithmforthejointdesignf)fthe。tag。cod曲r)(】kstOoptimizetheoverallperformance.Simulationresuhsdemonstratethattheperformanceimprovemelltisachievedwiththeencodingorstoragecomplexityacceptable.Keywords：imagecoding；wavelettransform；multi—stagevectorquantization；compressedencodingI剖像压缩编码竹：为多媒体技术的关键环节，一直是信息技术的活跃领域。经过近年来的研究探索，提出了不少的编码办法。门前研究图像编码的主要方法是分形理沦、神经网络和小波变换等。小波变换以其很好的去相关性和能量集巾特性，不会产生方块效应，且多分辨分析特性符合人眼视觉特性的这些特点在静态图像和运动图像的压缩中起到1r很大的作用。根据牢失真理论可知矢量量化优于标量量化，当码牢给定时，如果维数任意大，欠量量化_】丁以任意接近率失真的下界”。。日前国内外对矢量量化的研究极为广泛和深人-提出lr很多为了降低复杂度以及增强量化效果的算法，如树形矢罱最化(TSVQ)，多级矢量量化(MSVQ)等。为了平衡复杂度以及量化效果，采用多级矢量量化是一个不错的选择。根州以上小波变换以及多级矢量量化的特点.提出一种基于小波变换的多级矢量量化编码方法。1算法原理1.1小波变换和多分辨率分析根据小波变换的基本原理及S.Mallat提出的多分辨收稿日期：2-)0607—0,1分析的概念。.将小波变换理论与传统的滤波方法相结合，采用S.Mallat的塔形结构，x~-.维数字旧像进行三级小波分解。将图像分割成4个频带：水平方向、垂直方向、对角线方向高频部分和低频部分，低频部分继续分解，就可以将图像分成不同分辨率级和不吲方向的子图像，女I】图l所示。图l小波分解1.2小波变换系数的视觉加权处理塔式小波分解后的各子带对图像恢复的贡献不同.而传统的失真准则均方误差(MeanSquareError，MSE)不能与其匹配。对此.为取得更好的主观效果，对小波变换后的系数进行视觉加权处理就冠得很有必要。频率响应函数MTF(ModulationTransferFunction)为：H(厂)一“(b+c／、)exp(一(t(，)‘。)