基于小波分析的图像压缩处理

随着信息技术的发展 ,要求大量存储和传输图像 ,如何能 够在保证质量的前提下以较小的空间存储图像和较少的比特率传输图像 ,这就需要采用各种图像压缩技术来实现。而将小波分析引入图像压缩的范畴是一个重要的手段。 小波分析有它独特的特点。它的压缩比高、压缩速度快 , 压缩后能保持信号与图像的特征基本不变 ,且在传递过程中可以抗干扰。可以克服传统方法产生的缺陷 ,因此获得了较好的压缩效果。 随着 MATLAB软件的出现 ,小波分析及其应用变得更加 广泛和简单。MATLAB 中的小波工具箱(Wavelet tool box)是许多基于 MATLAB 技术计算环境的函数包的集合。它应用MATLAB体系下的小波和小波包 ,提供了分解及重构图像的多种工具。工具箱中包含的各种小波分析函数 ,可用于对信号与图像的压缩处理。

第二章 Harr小波变换

HARR小波变换是最简单的小波变换，通过把影像的像素值视为各自独立的数值，然后将各个数值进行相加或者相减的运算，以求得频域中的小波系数,相加的部分其值会越来越大，包含着重要的资讯，就是我们对低频部分；相反地，相减的部分代表着像素间的差值，在影像边缘部分，差值变大，在影响平滑部分，差值很小。

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