基于小波的图像压缩技术 python

基于小波变换的图像压缩是一种信号处理技术，它利用小波分析将图像分解成多个频率子带，每个子带对应不同细节层次的信息。这种方法通过保留重要高频信息（如边缘和纹理）而丢弃低频部分（平滑区域），实现图像数据的有效压缩。

Python提供了很多库支持小波分析，比如`pywt`（wavelets in Python）和`scipy.signal`模块，可以方便地进行小波变换、系数量化和重构等步骤。以下是基本流程：

1. 导入所需的库：

import pywt
from scipy import signal

2. 对图像应用小波变换：

coefs = pywt.wavedec2(image, 'db4', level=3)  # db4是常见的小波基，level指定分解层数

3. 选择阈值策略并量化系数：

thresholds = pywt.thresholds('soft')  # 可选的阈值策略，如hard、soft等
reduced_coefs = [pywt.threshold(coeff, threshold, mode='soft') for coeff, threshold in zip(coefs, thresholds)]

4. 进行重构得到压缩后的图像：

compressed_image = pywt.waverec2(reduced_coefs, 'db4')