论小波转换影像压缩模式

什度要保留，什麽要舍弃，端看能量的大小储存（跟波长与频率有关）。以较少的资料代替原来的资料，达到压缩资料的目的，这种经由取舍资料而达到压缩目地的作法，是近代数位影像编码技术的一项突破。即是WAVELET的概念引入编码技术中。

WAVELET转换在数位影像转换技术上算是新秀，然而在太空科技早已行之有年，像探测卫星和哈柏望远镜传输影像回地球，和医学上的光纤影像，早就开始用WAVELET的原理压缩/还原影像资料，而且有压缩率极佳与原影重现的效果。

以往lossless的编码法只着重压缩演算法的表现，将数位化的影像资料一丝不漏的送去压缩，所以还原回来的资料和原始资料分毫无差，但是此种压缩法的压缩率不佳。 将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态，控制解码後影像的品质，选择适当的编码法，而且还在撷取图形资料时，先帮资料「减肥」。如此才是WAVELET编码法主要的观念。 

二、 影像压缩过程

原始图形资料 → 色彩模式转换 → DCT转换 → 量化器 → 编码器 → 编码结束 

三、 编码的基本要素有三点

（一） 一种压缩/还原的转换可表现在影像上的。

（二） 其转换的系数是可以量化的。

（三） 其量化的系数是可以用函数编码的。

四、 现有WAVELET影像压缩工具主要的部份

（一） Wavelet Transform（WAVELET转换）：将图形均衡的分割成任何大小，最少压缩二分之一。 

（二） Filters（滤镜）：这部份包含Wavelet Transform，和一些着名的压缩方法。 

（三） Quantizers（量化器）：包含两种格式的量化，一种是平均量化，一种是内插量化，对编码的架构有一定的影响。

（四） Entropy Coding（熵编码器）：有两种格式，一种是使其减少，一种为内插。

（五） Arithmetic Coder（数学公式）：这是建立在Alistair Moffat's linear time coding histogram的基础上。

（六） Bit Allocation（资料分布）：这个过程是用整除法有效率的分配任何一种量化。 

肆、 WAVELET影像压缩未来的发展趋势

一、 在其结构上加强完备性。

二、 修改程式，使其可以处理不同模式比率的影像。

三、 支援更多的色彩。可以处理RGB的色彩，像是YIQ、HUV的色彩定义都可以分别的处理。 

四、 加强运算的能力，使其可支援更多的影像格式。

五、 使用WAVELET转换藉由消除高频率资料增加速率。

六、 增加多种的WAVELET。如：离散、零元树等。

七、 修改其数学编码器，使资料能在数学公式和电脑的位