基于行整数小波的高效图像压缩算法：低内存与高保真

本文档探讨了一种基于行的整数小波变换图像压缩算法，由陈红新、刘正光和张宏伟在2005年发表于天津大学电气与自动化工程学院的研究中提出。该算法的主要目的是解决小波图像压缩过程中内存消耗过大的问题，通过优化数据处理方式来降低存储需求，特别适合处理大规模图像数据。 算法的核心思想是首先进行行向小波变换，然后逐行累进地执行列向小波变换。这种逐行处理的方式显著减少了存储空间的需求，使得算法在处理大数据量图像时表现出明显的效率优势。传统的Mallat塔式算法被整数实现的提升格式所取代，采用了CDF9/7双正交小波变换，这样做的好处是减小了计算复杂度，从而加快了算法的执行速度。 在实际应用中，该算法在比特率约为0.5 bit per pixel (bpp)时，恢复图像的峰值信噪比（PSNR）都能保持在30分贝以上，这表明其具有较高的图像质量和压缩性能。此外，算法还考虑了人眼视觉特性，以及小波变换的特性，对变换系数进行了感觉量化，进一步提高了压缩比，使得它在处理超大图像或者内存敏感的应用场景下更具优势。 关键词包括“基于行的小波变换”、“图像压缩”、“提升格式”和“整数变换”，这些关键词揭示了论文的核心技术内容。该研究被归类在自然科学的计算机科学领域，其文献标志码为A，表明文章的质量和学术价值得到了认可。 这篇论文提供了一种有效且高效的图像压缩方法，对于现代信息技术领域，特别是在图像处理和数据压缩方面具有重要的理论和实践意义。