基于视觉特性的小波变换无损图像压缩算法研究

视觉无损图像压缩算法研究及实现是一个前沿的课题，由作者王珊珊在北京邮电大学信息与通信工程学院展开探讨。该研究关注的是如何通过模拟人类视觉系统，设计一种压缩方法，既能提升压缩比，又不损害图像的视觉质量。小波变换是其中的关键技术，它具有良好的时频局部性和与人眼视觉特性相匹配的多分辨率分析能力，这使得它在图像压缩中表现出色，避免了传统方法如Fourier分析中的块效应问题。 传统的图像压缩技术，如嵌入式零树算法，存在一定的局限性。本文在此基础上引入了视觉特性，提出了一种新型的嵌入式零树算法，旨在更好地利用图像的不同区域特性进行编码，减少量化误差的相互影响。通过对比传统算法和引入视觉特性的算法，研究者分析了两者的压缩性能和图像质量，证明了新算法的可行性。 视觉模型在JPEG2000标准中发挥了重要作用，特别是通过EBCOT（Embedded Block Coding with Optimal Truncation）和基于上下文的位平面编码，以及率失真控制技术，它能适应多样化的图像类型和信源特性。然而，理想的图像信源模型尚未完全建立，这意味着视觉模型的优化和应用仍有待进一步探索。 总结来说，本文研究主要集中在视觉无损图像压缩技术的创新上，尤其是结合小波变换和视觉特性来提升压缩效率的同时，保持图像的视觉完整性。这不仅推动了数字图像压缩领域的技术进步，也为未来图像处理和编码技术的发展提供了新的思路。