离散余弦变换与小波变换在图像压缩中的关键技术探索

"该文是徐驰在同济大学软件学院攻读工程硕士学位期间的研究论文，主要探讨了基于变换编码的图像压缩技术，重点关注DCT（离散余弦变换）和小波变换在图像编解码中的应用。作者在导师张苗苗、徐燕凌以及校外导师黄晓东的指导下，研究了建立基于DCT和嵌套零树小波的图像压缩系统，并对比分析了EZW和DCT压缩算法的性能。此外，还探讨了编码方法、拼接块大小、小波分解级数等因素对图像压缩性能的影响，并提出了一种自适应生成量化表的方法来优化率失真性能。论文还涉及基于感兴趣区域（ROI）的图像压缩，通过Maxshift算法提高了ROI的优先编码和重建质量。" 本文首先介绍了变换编码的基本概念和理论基础，包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。DCT是一种常用于图像压缩的线性变换，能够将图像数据从空间域转换到频域，便于去除高频噪声和保留重要视觉信息。小波变换则提供了一种多分辨率分析方法，可以同时处理图像的空间和频率信息，适用于不同尺度的细节提取。 接着，作者构建了一个基于DCT和嵌套零树小波的图像压缩系统，并进行了实验，结果显示基于EZW（ Embedded Zero Wavelet）的小波压缩算法在低码率下表现出更好的抗“方块效应”能力和更高的压缩比，尤其是在重建质量上优于DCT。为了改进DCT编码的性能，文章提出了改进的RLC（Run-Length Coding）编码方法，以适应码率可控条件下的量化策略。 此外，论文还深入研究了影响压缩性能的各种因素，比如编码方法的选择、图像分割成的拼接块大小以及小波分解的层数。这些因素都直接关系到压缩效率和图像恢复的质量。通过对这些参数的调整，可以优化整个压缩系统的性能。 最后，文章讨论并实现了一种基于感兴趣区域（ROI）的压缩方法。利用Maxshift算法，可以增强ROI所在位平面的编码优先级，确保在低码率传输时，ROI的图像质量得到优先保证。实验结果证明，使用ROI编码可以在降低整体码率的同时，显著提高ROI内部的重建质量。 关键词涉及到的关键技术有图像压缩、变换编码、离散余弦变换、小波变换、嵌套零树小波以及感兴趣区域编码。通过这些技术的研究和应用，论文为图像压缩领域提供了新的见解和可能的优化方案。