DSP平台上基于小波变换的高速图像压缩算法研究

"基于小波变换的静止图像压缩编码算法研究" 本文主要探讨了在静止图像压缩领域中，特别是JPEG 2000标准下，如何利用小波变换进行高效编码。JPEG 2000是新一代的静态图像压缩标准，它在图像质量和压缩性能上有了显著提升，推动了图像压缩算法的研究。作者邱海明在其硕士学位论文中，针对这个领域展开深入研究，旨在解决图像压缩中的内存和计算复杂度问题。 论文首先介绍了JPEG 2000的算法原理，包括其核心的小波变换和率失真优化技术。小波变换能对图像进行多分辨率分析，使得数据能够在不同尺度上被编码，从而达到良好的压缩效果。率失真优化则是在保证图像质量的前提下，通过调整编码参数来最大化压缩比。 在理解了JPEG 2000的基础后，作者设计了一个包含上位机主控模块、编码模块和解码模块的系统，并将该系统与JPEG 2000的编解码器集成，形成一个统一的软件框架。这样的设计增强了系统的灵活性和可扩展性。 为了实现快速的图像压缩，作者选择了DSP（数字信号处理器）作为硬件平台。DSP在数字信号处理方面表现出色，能够快速执行复杂的算法。针对DSP内存有限的问题，论文提出了基于行的小波变换和自适应二进制算术编码的改进方案。通过移位操作替代乘法来简化概率估算，降低算法复杂度，提高运算速度。同时，通过特定的上下文构建和缓冲区滚动使用策略，节省了内存资源。 在低内存和低复杂度条件下，论文还研究了位平面编码和率失真优化的方法。将位平面分为有效性通道、幅度细化通道和清除通道，分别进行编码，并使用查表方式计算每个通道的失真值。根据质量级别生成截断码流，这样既能满足内存需求，又能保证较高的压缩效率和图像质量。 关键词：图像压缩、JPEG 2000、基于行的小波变换、算术编码、率失真优化 这篇论文的研究成果对于开发适用于数码相机等对算法复杂度和内存需求敏感的应用场景的图像压缩技术具有重要的理论意义和实际应用价值。通过这些优化方法，可以在有限的资源下实现高效的静止图像压缩，满足日益增长的多媒体数据处理需求。