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數字圖像信號包含巨大的信息量，而信道帶寬和存儲空間的限制給實際應用帶來了很大
困難，因此圖像數據的壓縮就變得極為重要。而普遍應用的圖像數據壓縮技術是以離散余弦變換（DCT）為代表的，該壓縮算法在大的壓縮比及低比特率的環境時會出現明顯的“方塊效應”和“蚊式噪聲”，同時由于DCT 必須存儲基本函數，且在運算過程中存在舍入誤差，故解壓精度受到極大影響；另外一種常用的圖像壓縮編碼算法是以Fourier 變換為基礎的變換編碼，該算法將時域信號變換到頻域信號上進行處理，但Fourier 變換卻不能較好地解決突變信號與非平穩信號的問題。本文提出一種新的圖像壓縮算法。此算法先對圖像進行四級小波變換，得到3 個方向上的四級高頻子帶，再根據3 個方向不同頻帶系數之間的同構特征來構造跨頻帶矢量，通過對矢量能量和3 個方向零樹矢量的綜合判定將矢量分類，然后再采用基于人眼視覺特性的WMSE 準則和基于成對最近鄰算法(PNN)的LBG 算法對重要類矢量進行加權矢量量化，以實現圖像的數據壓縮。
圖像壓縮
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