摘要
视觉在人类感知中起着极为重要的作用，而视觉感知的结果和表现形式——图像，是人类认识世界的重要信息来源，因此，图像已成为多媒体技术中最为重要的数据类型。图像的处理与分析技术已发展成为现代信号处理技术中的专门分支学科。由于图像信息丰富、数据量大，因此，为满足实际应用需要，有必要对图像数据进行压缩处理，而图像数据中存在着大量的冗余信息，包括统计冗余、结构冗余以及视觉冗余等，所以为压缩提供了可能，目前已发展成为专门的研究领域——图像编码。常见的图像压缩编码方法有：统计编码，预测编码，变换编码，子带编码，模型基编码，小波变换编码，矢量量化编码，神经网络编码，分形编码等。
本文以矢量量化压缩编码和小波变换压缩编码这两种图像压缩编码方法为主要研究对象。在概述了图像压缩编码理论的基础上，首先介绍矢量量化压缩编码理论，提出了一种基于模拟退火的LBG改进算法，并通过实验验证了改进算法的性能；接着介绍小波变换及其应用于图像压缩编码的相关理论，重点介绍了基于小波变换的嵌入零树编码(EZW：Embedded Zerotrees Wavelet)算法；在矢量量化和小波变换的结合方面，提出了一种基于视觉特性的小波变换跨带矢量量化压缩编码方案，并通过实验验证了算法的性能；最后，在并行性探讨方面，设计了一种基于数据分割的二维DCT图像压缩编码算法，并在PVM实验环境下验证了算法的性能。
Vision is important in human's sensation. Image, as the result of human vision sensation, is the most important information source for human to realize the world. So, image has now become the most important data type in the filed of multimedia technology, and image process and analysis technology has now become the specialty in the field of modern signal process. Because of the great amount of data and information in image, it is necessary to compress the image data in order to adapt to the practical application demand. The redundancy of statistic, structure and vision in image provides the possibility to image compress. Image Code is a developing field on image compress and a lot of methods on that has now generated, such as statistic code, predict code, transform code, subband code, model code, wavelet transform code, vector quantization code, neural networks code, fractal code etc.
In this thesis, we mainly describe our work on vector quantization code and wavelet transform code on image compress. After summarize the basic theory on image code compress, we firstly introduce the vector quantization theory, and we also propose a LBG improved algorithm based on simulated annealing with experimentation to verify the performance. Secondly, we introduce the wavelet transform theory and the EZW algorithm used in the area of image compression. Based on the former two theories, we propose a wavelet transform cross-band vector quantization based on human vision, and we verify the correction with experimentation. At last, in view of parallel, we design a 2-dimension DCT image compress code algorithm based on data partition, and verify the algorithm's performance in the PVM environment.
引文
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