[发明专利]一种高效的图像压缩算法

说明书

本发明公开了一种高效的图像压缩算法，该方法包括以下步骤：输入：图像；输出：压缩比特流。步骤一、对图像进行小波变化，生成金字塔结构的小波系数集合；步骤二、对小波变化后的图像进行比特层级编码。本发明的算法压缩速度与SPIHT算法相当，但在同样的压缩比下的图像质量PSNR比SPIHT高0.2到0.4dB。该算法在相对低的复杂度的情况下，具有与SPIHTwAAC算法和JPEG2000算法相当的图像压缩效率。本发明具有相对低复杂度的高压缩率的特点，适合推广应用。

技术领域

本发明涉及一种高效的图像压缩算法，具体地说，涉及一种相对低复杂度的高压缩率的图像压缩算法。

背景技术

图像压缩算法有着广泛的社会应用价值。目前的图像压缩算法主要两类：基于离散傅里叶变化的压缩算法(如JPEG)，基于离散小波变化的压缩算法(如SPIHTwAAC,JPEG2000)。基于离散傅里叶变化的压缩算法复杂度低，压缩速率快，但压缩效率低。而基于离散小波变换的压缩算法压缩效率高，但复杂度高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的缺陷，提供一种高效的图像压缩算法，该算法压缩速度与SPIHT算法相当，但在同样的压缩比下的图像质量(PSNR)比SPIHT高0.2到0.4dB。该算法在相对低的复杂度的情况下，具有与SPIHTwAAC算法和JPEG2000算法相当的图像压缩效率。

其具体技术方案为：

一种高效的图像压缩算法，包括以下步骤：

输入：图像；

输出：压缩比特流。

步骤一、对图像进行小波变化，生成金字塔结构的小波系数集合；

步骤二、对小波变化后的图像进行比特层级编码。

进一步，步骤二具体为：

首先声明一些定义：

LSP：重要小波系数列表；

LIP:次要小波系数列表；

LIS:次要集合列表；

D(i,j)集合：节点(i,j)的后裔；

L(i，j)集合：除第一代后裔以外的节点(i，j)其他后裔；

1.初始化：输出n＝log₂(max_(i,j)|c_i,j|)；设置LSP为空列表，将处于金字塔最高级的节点添加到LIP,将有后裔的节点的D集合放到LIS中。

2.分类处理；

3.细化处理：对于每一个在LSP中的表项(除了那些在上一次的分类处理过的表项)，输出他们的第n位的值。

4.n＝n-1,然后返回第2步。

再进一步，步骤2具体为：

2.1For对于在LIP中的每一个节点c_i,j做：

if|c_i,j|>＝2ⁿ,将c_i,j添加到LSP中，然后输出1和c_i,j的符号位。

else输出0

end if

end for

2.2For每一个在LIS的集合s_i,j做：

if s_i,j是D集合则