【摘要】 本发明涉及一种基于提升小波变换的图像无损压缩方法，属于图像压缩领域，利用提升算法得到提升小波，并对原始自然图像进行提升小波变换，完成整数域的矩阵变换，得到可恢复的整数的小波系数。再根据小波系数的特性，对小波系数进行分解，对得的低频系数和高频系数分别进行编码，有效提高了编码效率。低频系数使用预测编码，高频系数组成的树结构使用SPIHT编码，既达到了无损压缩的目的，又减少SPIHT算法中的重复比较。本发明在保持图像无失真的前提下，尽可能的提高图像的压缩比和压缩效率。 【专利类型】发明申请 【申请人】南京邮电大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210003 江苏省南京市新模范马路66号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】鼓楼区 【申请号】CN201010551751.4 【申请日】2010-11-19 【申请年份】2010 【公开公告号】CN101984666A 【公开公告日】2011-03-09 【公开公告年份】2011 【IPC分类号】H04N7/26; H04N7/32; H04N19/63 【发明人】孙力娟; 张攀; 肖甫; 郭剑; 叶晓国; 王汝传 【主权项内容】一种基于提升小波变换的图像无损压缩方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤11：利用提升5/3小波对原始图像进行小波变换及三级小波分析，小波系数可分为低频系数组LL，水平方向高频系数组HL，垂直方向高频系数组LH，对角线方向高频系数组HH，步骤21：对得到的整数域的小波系数矩阵进行分解，分解过程如下：把得到的整数域小波系数分解为一个低频系数组和三个高频系数组，低频系数组为LL，三个高频系数组分别为是水平方向高频系数组HL，垂直方向高频系数组LH，对角线方向高频系数组HH，低频系数组LL由三级小波分解得到的低频系数LL3组成，水平方向高频系数组HL由一级小波分解得到的水平方向高频系数HL1、二级小波分解得到的水平方向高频系数HL2、三级小波分解得到的水平方向高频系数HL3组成，垂直方向高频系数组LH由一级小波分解得到的垂直方向高频系数LH1、二级小波分解得到的垂直方向高频系数LH2、三级小波分解得到的垂直方向高频系数LH3组成，对角线方向高频系数组HH由一级小波分解得到的对角线方向高频系数HH1、二级小波分解得到的对角线方向高频系数HH2、三级小波分解得到的对角线方向高频系数HH3组成，步骤31：对提取的低频系数进行预测编码，对预测编码得到的残差图像进行存储时，在存储空间另加两位作为标志位，并打上00标志，步骤41：对提取到的三个高频系数组分别进行多级树集合分裂算法编码，得到多级树集合分裂算法SPIHT的二进制数据流，步骤51：对步骤四得到的三条二进制数据流分别进行游程编码，进一步压缩数据流，在数据存储时，在存储空间另加两位作为标志位，并分别打上01，10，11。 【当前权利人】南京邮电大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市新模范马路66号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】123200004260908590 【引证次数】4.0 【被引证次数】22 【他引次数】4.0 【被他引次数】22.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】22

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