基于小波变换的嵌入式零树编码压缩技术研究

《基于小波变换的嵌入式零树编码压缩技术研究》是一篇深入探讨图像和数据压缩领域的硕士论文，主要关注的是利用小波变换和嵌入式零树编码（EZW）技术来实现高效的压缩效果。小波变换是信号处理中的重要工具，它能够将复杂的信号分解成不同频率和空间分辨率的组件，这对于理解和压缩数据非常有用。 小波变换的基本思想是通过一系列可变尺度和位置的函数（小波基函数）对原始信号进行分析。相比于传统的傅立叶变换，小波变换的优势在于它可以同时提供时域和频域的信息，对于非平稳信号的分析更为精确。在图像处理中，小波变换可以将二维图像转换为多尺度、多分辨率的表示形式，这种表示方式使得图像的不同部分可以根据其重要性进行不同程度的压缩。 嵌入式零树编码（EZW）是一种针对小波变换系数的小型化编码策略，由Steven G. Johnson于1993年提出。它的核心理念是通过对小波系数进行排序和分组，找出连续的零值序列（零树），然后用较少的符号来表示这些序列。EZW算法首先将系数按绝对值大小排序，然后自底向上扫描，一旦遇到一个非零系数，就将其与后续的零系数分组，形成一棵“零树”。编码时，只需记录每个树的根节点，而非每个节点，大大减少了编码长度，从而提高了压缩效率。 在本论文中，作者可能深入研究了小波变换与EZW编码的结合，分析了不同小波基函数的选择对压缩性能的影响，以及优化编码策略以提高压缩比和重构图像质量的方法。论文可能还包含了实验对比，比如与其他常见压缩方法（如JPEG、JPEG2000等）的性能比较，以及在不同类型和质量的图像上的应用效果。 压缩包内的图片文件（如bg.gif、ball.gif等）可能是论文中用作示例或插图的图像，而Paper\pdf\left.htm可能指向论文的电子版或者相关章节的HTML版本，便于读者在线浏览和理解研究内容。 这项研究对于理解小波变换和嵌入式零树编码在图像压缩中的应用具有重要价值，同时也为后续的压缩技术发展提供了理论基础和实践经验。通过这种技术，我们可以更有效地存储和传输大量图像数据，尤其是在资源有限的嵌入式系统中，其优势更加明显。