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随着互联网技术的发展，特别是Web2．0网络的广泛应用，使得网上的每个人都成为可能的信息源，从而导致互联网中信息内容呈爆炸式增长，因此，为了便于传输、存储和管理，开展数据压缩技术研究依然具有重要意义。
小波变换是一种多分辨率分析信号的方法，它作为图像压缩的有效手段，多年来已经得到广泛实践和应用。但是经典二维小波变换只能处理水平和竖直方向上的信息，不能有效反映图像中其它方向上的纹理信息或者边缘信息。因此，学术界提出了方向提升小波变换的方法来处理图像中其它方向上的信息。
现有的方向提升小波变换方法，虽然通过基于空间上的方向性预测提升算法来实现小波的方向性，但是为了得到更好的预测和更新的精度，需要对图像进行亚像素点插值，同时，还需要判断最优预测和更新的方向。从而，导致运算量比传统提升小波变换大，在一定程度上影响编码方案的效率。本文针对上述问题开展研究，论文主要研究成果和贡献如下：
1．系统分析和研究了现有方向提升小波变换的特点，探讨了该方法在图像压缩中的性能表现。
2．提出了一种基于灰度共生矩阵图像分块的方向提升小波变换方法。该方法通过将图像划分为平坦和非平坦部分，对前者采用传统二维提升小波变换，对后者采用方向提升小波变换，从而减少算法复杂度。实验结果表明，该方法与传统方向提升小波变换相比，在保证图像压缩性能前提下，计算时间大大减少。
3．提出了一种基于方向滤波器图像分块的方向提升小波变换方法。该方法通过对图像进行方向偏向性分块，对每个分块自适应地选择提升小波变换的同时，进一步减少方向提升小波变换中冗余待选方向的选择。实验结果表明，该办法与基于灰度共生矩阵分块方法相比，计算复杂度得到有效降低。