基于边缘特征小波变换的压缩算法关键技术

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1、第31卷第23期计算机工程2005年12月Vol.31№23ComputerEngineeringDecember2005·多媒体技术及应用·文章编号：1000—3428(2005)23—0177—03文献标识码：A中图分类号：TN919.81基于边缘特征小波变换的压缩算法关键技术张伟，周昌乐，林坤辉（厦门大学计算机与信息工程学院计算机系，厦门361005）摘要：探讨了一种新的改进算法中的两个关键技术：基于边缘特征的小波变换方法和边缘曲线的编码方法。利用这两个算法减少了图像重要边缘特征的失真，有利于图像快速浏览和

2、图像基于内容查询的实现；并能改进变换系数中能量的分布使高频子带的图像能量进一步减少，有利于提高压缩性能和效率。同时该文用Matlab6.5平台给出了一些试验结果，并对试验结果进行了分析。关键词：边缘特征；图像压缩；小波变换；边缘编码KeyTechnoligiesofCompressAlgorithmwithEdgeFeaturingWaveletTransformZHANGWei,ZHOUChangle,LINKunhui(DepartmentofComputerScienceandTechnology,Scho

3、olofComputerandInformationEngineering,XiamenUniversity,Xiamen361005)【Abstract】Thispaperdescribesanddiscussesegdeperservingwavelettransformandedgecoding.Theyaretwokeytechnologiesfornewprogressivecompressalgorithmthatfocusonpreservingtheclarityofimportantimagef

4、eatures,suchasedges.Withtwotechnologiescaptureandencodethelocationofimportantedgesintheimages,newprogressivealgorithmpreservingimportantedgefeaturethatmaybeimportantforrecognitionandquickbrowse,evenatlowbitrates.Atthesametime,thepapergivesexperimentresultatMa

5、tlab6.5andanalysestheresult.【Keywords】Edgefeature；Imagecompression；Wavelettransform；Edgecoding1问题提出经占用太多的空间。由此可见实现改进算法的关键技术是：本文提出了一种通过改进小波变换方法来改进图像压缩（1）一种有别于标准小波变换的基于边缘特征的小波变换方性能的方法，改进的基本思想是：编码器可先对图像的重要法；（2）一种高效的边缘位置信息压缩编码方法。特征进行编码，而对除去重要特征之外的图像数据后编码并2关键技术之一：

6、基于边缘特征的小波变换采用比重要特征更低的编码率，这样改进主要基于两点考虑：在理想情况下希望包含在同一图像中的不同类型的信息（1）近年来基于内容的图像检索和识别、低比特率带宽条件下在编码时尽量避免冗余，为此对图像的每一组成部分依靠其图像的快速浏览已成为多媒体数据库实现中的技术难点和热点，将特征分别进行编码。实际应用中只需用基于边缘提取的小波这两个技术和图像压缩相结合就会出现新问题。显然这些应用在实变换代替SPIHT算法中的标准小波变换，通过改进的小波变现时都将有利于识别、检索和快速浏览的图像特征，先编解码并优换可

7、以将图像分离成两部分：(1)移除的关于边缘的位置信息先传送，如将与检索和识别有关的图像特征单独压缩并存储在预先（已经编码并传送）；(2)图像进行边缘抽取后剩下的信息。指定的位置，将会对在数据压缩条件下基于内容的图像检索和识别带来很大方便，并能极大地提高实现检索和识别的效率。因为在图2.1正变换像检索和识别以及图像快速浏览中边缘特征是极其重要的，所以在给出一个长度为N的输入信号x和低通滤波器f和高通本改进算法中先对图像的边缘特征进行处理，并把它放入头文件。滤波器g，式(1)为标准的一级一维小波变换计算公式。（2）图

8、像进行小波变换后高频部分会存在一些能量（有少量的⎛⎞fT⎛⎞xc⎛⎞00大系数），这些能量主要是由于图像的边缘特征（高频特征）产生的。⎜⎟gT⎜⎟xc⎜⎟⎜⎟⎜⎟11⎜⎟T（1）如果先将图像边缘提取单独进行编码，在小波转换时先将这些高频⎜⎟f⎜⎟xc=⎜⎟22⎜⎟⎜⎟⎜⎟特征移除再进行小波转换，这样就会极大减少转换后高频部分包含⎜⎟B⎜⎟@@⎜⎟的能量。这对于改进SPIH