一种基于小波包和矢量量化相结合的图像压缩编码方法

摘要

本发明属于数字图像压缩编码和传输领域，其特征是：对图像进行多级小波变换，分解成低频系数和高频系数；对低频系数使用熵编码得到低频码流；对高频系数进一步进行小波包分解并根据分解后的各级高频子带系数在空间和频率上的对应关系，构成分类训练矢量；对训练矢量集进行能量阈值筛选并分别采用基于等失真准则的广义学矢量量化方法来设计矢量量化器的码书，然后进一步使用熵编码进行无损压缩，从得到高频码流；最后对由低频码流和高频码流的压缩数据进行解码得到恢复图像。本发明能够在获得较大压缩比的情况下，保证图像的恢复质量和编码速度，并能较好的保留图像的高频细节信息。

主权项

一种基于小波包和矢量量化相结合的图像压缩编码方法，其特征在于：该方法按以下步骤：步骤（1）：对于待压缩编码图像，对其进行多级小波变换，分解成低频系数和高频系数；步骤（2）：对于小波分解后的低频系数采用标量量化方法，再使用熵编码得到低频码流；步骤（3）：对于小波分解后各频带的高频系数进一步采用小波包技术分别对其进行分解；步骤（4）：根据各级高频子带系数在空间和频率上的对应关系，构成分类训练矢量；步骤（5）：根据矢量能量阈值对训练矢量进行筛选；步骤（6）：对于筛选后的分类矢量，分别采用基于等失真准则的广义学习矢量量化方法来设计矢量量化器的码书；步骤（7）：对矢量量化的码流进一步使用熵编码进行无损压缩，从得到高频码流；步骤（8）：对由低频码流和高频码流构成的压缩数据，采用上述编码的逆过程进行解码，再进行重建得到恢复图像。