图像是人们生活中信息交流的最为重要的载体,也是蕴涵信息量最大的媒体。众所周知,数字图像的数据量非常庞大,必须经过有效的压缩,才能满足数字图像的高速传输和存储。所以图像压缩作为通信及多媒体领域中的一项关键技术,对于信息技术的发展具有很强的现实意义和广阔的发展前景。 近年来,随着许多新理论、新方法的不断涌现,出现了一大批新的图像压缩编码方法。其中基于小波分析的压缩算法在静态和动态图像压缩领域得到广泛的应用,并且已经成为某些图像压缩国际标准(如JPEG2000)的重要环节。然而,采用何种策略对小波变换后的数据进行处理仍是图像压缩领域的一个研究热点。 分形图像编码是近几年发展起来的,用于图像压缩的新技术,它是基于分形学和迭代函数系统理论的一种全新的图像编码思路,与以往的正交变换编码有着本质的区别。由于分形编码思路新颖,具有高压缩比的优点,获得了广泛注视,是目前最有前途的图像编码方法之一。 图像经过小波变换后,小波系数具有两大特点:一是,图像能量主要集中在低频带,即在小波系数的高频子带部分会出现大量的零树;二是,同方向多级小波子带之间具有相似性。针对小波系数的这两个特点,以及人眼视觉特性(HVS)是对高频失真不敏感,特别是对对角线方向的高频失真最不敏感,而对低频失真特别敏感的特性,本文提出了一种基于小波变换的分形图像编码方法。 基于小波变换的分形图像编码是一种针对小波系数结构分类的编码方法,充分利用了小波系数的两大特点。它首先对数字图像进行小波分解,然后依据小波零树结构的形式把各层小波系数分解成小波树,最后设定门限值判别小波树,针对不同的小波树运用零树或者分形进行编码。在具体实现过程中,由于进行分形预测编码的小波系数处于高频部分,不包含直流分量,所以本文改变了传统的分形编码方式,针对小波高频系数无直流分量的特点,改变了传统误差距离的选取,通过加入误差校正矩阵,减少了误差累积现象。本文提出的方法则在充分利用子