浅析基于小波变换的图像压缩(4)

浅析基于小波变换的图像压缩

f(x)

1C

RR

Wf(a,b) a,b(x)

dadb

a2

用卷积表示为：

f(x)

1C

RR

Wf(s,x) s(x u)

dsdu

s

4、连续小波基函数的选择

小波基函数选择可从以下3个方面考虑。 （1）复值与实值小波的选择

复值小波作分析不仅可以得到幅度信息，也可以得到相位信息，所以复值小波适合于分析计算信号的正常特性。而实值小波最好用来做峰值或者不连续性的检测。

（2）连续小波的有效支撑区域的选择

连续小波基函数都在有效支撑区域之外快速衰减。有效支撑区域越长，频率分辨率越好；有效支撑区域越短，时间分辨率越好。

（3）小波形状的选择

如果进行时频分析，则要选择光滑的连续小波，因为时域越光滑的基函数，在频域的局部化特性越好。如果进行信号检测，则应尽量选择与信号波形相近似的小波。

5、量化

本程序使用的是标量量化，即对单个像素作量化处理：首先给出小波系数的分布情况，然后根据分布情况选择合适的阀值，对于小于阀值的小波系数复0。用公式表示如下：

其它 c或d

c或d

0c或d 阀值

需要说明的是，从图中我们看到3个通道小波系数的分布的最大值都是一样

的，其实事实并非如此，而是我们对每一个通道都做了规划处理而已。

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