二维小波压缩技术：EZW编码详解

"第五章小波图像压缩技术涵盖了二维正交多分辨分析、EZW编码和SPIHT编码等核心概念，主要讨论了小波在图像压缩领域的应用。二维正交多分辨分析是小波分析的基础，它通过多分辨率分析将图像分解为不同尺度和方向的细节。EZW编码是一种高效的小波图像编码方法，通过多遍扫描和阈值选择来压缩图像数据。SPIHT编码则是另一种先进的无损图像压缩算法，利用小波变换和熵编码实现高质量的图像压缩。" 在小波图像压缩技术中，EZW编码（ Embedded Zero Wavelet）是一种基于上下文的自适应预测编码方式，它特别适合于小波系数的编码。EZW编码流程包括以下几个关键步骤： 1. **选择阈值**：在编码过程中，需要确定一个阈值来判断小波系数是否为零。这个阈值通常基于统计特性来设定，以区分重要的非零系数和可忽略的噪声。 2. **主扫描**：对子带的小波系数进行扫描，从低频部分开始，寻找第一个非零系数，并将其标记。这个过程可以减少编码时的冗余信息。 3. **辅扫描**：在主扫描的基础上，根据上下文关系预测其他非零系数的位置，然后验证预测是否正确。如果预测正确，则不需传输该系数；如果预测错误，则传输该系数的值。 4. **重新排序**：为了提高压缩效率，编码前将小波系数按特定顺序排列，使得相邻的系数具有更高的相关性，便于预测和编码。 5. **输出编码信号**：最后，将经过处理的小波系数转化为编码信号，如二进制码流，以便于存储或传输。 二维正交多分辨分析是小波理论的基础，它通过正交小波函数将图像在不同尺度和方向上进行分解。Mallat算法是一种典型的二维小波分解方法，将图像分解为一系列系数，这些系数表示图像在不同分辨率下的细节。在Mallat算法中，图像被逐层分解，每一层的小波系数代表了不同频率的信息，从而实现图像的多尺度表示。 SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees）编码是另一种高效的小波图像压缩算法，它采用了基于小波变换的分层编码策略，结合了熵编码，能够实现高精度的无损压缩。SPIHT编码的优势在于其快速的编码速度和良好的重构质量，特别适用于对图像质量要求高的应用。 小波图像压缩技术利用小波变换的多分辨率特性，有效地捕捉图像的局部特征并进行编码，实现高效的数据压缩。EZW和SPIHT是两种不同的编码策略，它们在实际应用中各有优势，可以根据具体需求选择合适的方法。