小波变换优化的井下图像压缩研究：EZW算法改进与性能验证

本篇论文主要探讨了"基于小波的图像压缩方法研究"，由作者王文文在中国矿业大学信息与电气工程学院进行研究。矿井下的图像由于其大容量和受传输网络带宽限制，直接上传耗时且易受到噪声干扰，导致图像质量下降。因此，文章的重点在于图像压缩技术，特别是嵌入式零树编码算法（EZW）的应用。 EZW算法是一种基于小波分析的压缩方法，其原理是利用小波变换的特性，将图像分解为多个频率子带，每个子带的频率成分不同，从而更好地捕捉图像中的细节信息。相比于传统的离散余弦变换（DCT），小波变换能更有效地利用图像的整体相关性，避免了DCT在高压缩比下出现的"方块效应"，即图像在压缩过程中可能出现的像素块状失真。 文章指出，传统的DCT算法未充分考虑人眼视觉特性对编码图像的影响，而小波变换则能够多分辨率地描述图像，提供更好的压缩效果。通过量化和编码处理，可以进一步减少低频部分的冗余信息，实现更高的压缩比。小波编码具有快速、无方块效应、保持信号和图像特征不变以及抗干扰等优点，这使得小波分析成为图像压缩领域的热门技术。 文中详细阐述了小波图像编码的基本思想，包括小波变换如何通过对图像进行多分辨率分解，以及如何通过对变换后的系数进行分析和优化来达到压缩目的。虽然小波变换本身并不直接进行压缩，但其生成的低频主导的小波图像特性提供了压缩的可能性。通过改进的EZW算法，作者不仅理论论述了这一方法的可行性，还通过仿真实验验证了改进算法在井下图像压缩中的实际性能提升。 这篇论文深入研究了如何结合井下图像的特性以及人眼视觉特性，优化小波变换在图像压缩中的应用，为解决矿井图像传输效率和质量问题提供了新的解决方案。对于小波分析在图像压缩领域的进一步发展和实际应用具有重要的参考价值。