本文首先介紹了在利用小波變換進(jìn)行圖像壓縮時(shí)，小波基選擇一般需要考慮的幾個(gè)方面。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明了不同的小波基對(duì)BMP 類(lèi)圖像壓縮產(chǎn)生的影響。然后對(duì)基于小波變換的嵌入式圖像編碼方法中最具代表性的EZW 和SPIHT 編碼算法的原理進(jìn)行了分析、比較，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)EZW 算法進(jìn)行了性能分析及其改進(jìn)，并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
關(guān)鍵字：圖像壓縮；小波基；EZW；SPIHT
傳統(tǒng)的圖像編碼方法主要采用的是基于塊的離散余弦變換消除圖像的空間冗余，通過(guò)塊運(yùn)動(dòng)估計(jì)/補(bǔ)償技術(shù)消除時(shí)間冗余，缺點(diǎn)是時(shí)頻局域性差，恢復(fù)的圖像出現(xiàn)明顯的方塊效應(yīng)和飛蚊噪聲等，嚴(yán)重影響了圖像質(zhì)量。近20 年來(lái)，圖像壓縮編碼的理論、方法和技術(shù)又取得了較大的進(jìn)展，其中以小波變換[2,3,4,5]理論最具代表性。借助于小波變換，可以把圖像信號(hào)分解成許多具有不同空間分辨率、頻率特性和方向特性的子帶信號(hào)，實(shí)現(xiàn)低頻長(zhǎng)時(shí)特征和高頻短時(shí)特征的同時(shí)處理，使得圖像信號(hào)的分解更適合于人的視覺(jué)特性和數(shù)據(jù)壓縮的要求。利用小波變換可以將圖像分層次按小波基[6,7]展開(kāi)，所以可以根據(jù)圖像信號(hào)的性質(zhì)以及事先給定的圖像處理要求確定到底要展開(kāi)到哪一級(jí)為止，從而實(shí)現(xiàn)累進(jìn)傳輸編碼。小波變換具有放大、縮小和平移的數(shù)學(xué)顯微鏡的功能，可以方便地產(chǎn)生各種分辨率的圖像，從而適應(yīng)于不同分辨率的圖像I/O 設(shè)備和不同傳輸速率的通信系統(tǒng)。
基于小波變換的這些特性，因而在圖像壓縮編碼技術(shù)中受到廣泛的重視，出現(xiàn)了各種基于小波變換的圖像壓縮方案，其中SPIHT 多級(jí)樹(shù)集合分裂算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)和EZW 嵌入式零樹(shù)小波 (Embedded Zerotree Wavelets)可以認(rèn)為代表了當(dāng)前零樹(shù)小波編碼的最高水平。除了選擇有效的小波壓縮算法外，還有需要考慮小波基的選取。不同的小波基具有不同的時(shí)頻特征，把不同的小波基應(yīng)用在同一個(gè)壓縮算法中會(huì)產(chǎn)生不同的壓縮效果。