基于Haar小波变换的无失真图像压缩

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基于Haar小波变换的无失真图像压缩

肖忠, 刘钊, 向敬成

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肖忠, 刘钊, 向敬成. 基于Haar小波变换的无失真图像压缩[J]. 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 475-478.

引用本文:

肖忠, 刘钊, 向敬成. 基于Haar小波变换的无失真图像压缩[J]. 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 475-478.

Xiao Zhong, Liu Zhao, Xiang Jingcheng. Lossless Image Compression Based on Haar Multiresolution Representation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2000, 29(5): 475-478.

Citation:

Xiao Zhong, Liu Zhao, Xiang Jingcheng. Lossless Image Compression Based on Haar Multiresolution Representation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2000, 29(5): 475-478.

基于Haar小波变换的无失真图像压缩

1.
电子科技大学电子工程学院成都 610054

基金项目:

电子部预研基金资助项目

作者简介:
肖忠男 27岁博士生

中图分类号: TN911

Lossless Image Compression Based on Haar Multiresolution Representation

1.
College of Electronic Engineering,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 提出了一种利用Haar小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Haar小波分解,将各子带小波系数根据大小分解成两部分,其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明,该算法实现简单,达到了很好的压缩效果。
- 无失真编码 /
- Haar小波 /
- 线性预测 /
- 算术编码
Abstract: This paper presents a new algorithm that utilizes wavelet for lossless compression. Based on linear prediction and Haar multiresolution representation, the wavelet coefficients are divided into two parts according to their values. Those two parts and the location information of decomposing will be compressed effectively by arithmetic coding respectively. Experimental results show that the new algorithm is very practical especially for lossless compression.
- lossless compression /
- Haar multiresolution representation /
- linear prediction /
- adaptive arithmetic coding

[1]	叶远浓, 梁定发, 曾柱. DBEncRNA：细菌必需非编码RNA数据库 . 电子科技大学学报, 2022, 51(3): 348-352. doi: 10.12178/1001-0548.2021389
[2]	王海泉, 李国彬, 郑思思, 沈雷. 基于行列式的预编码码字选择方法 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 22-27. doi: 10.12178/1001-0548.2018214
[3]	唐聃, 舒红平. 基于编码的秘密重构方法研究 . 电子科技大学学报, 2016, 45(1): 91-95. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.015
[4]	李英, 崔艳鹏, 高新波. 一种基于算术编码的文本数据压缩算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 929-933. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.009
[5]	唐东明, 卢显良. 用于网络编码优化的改进量子进化算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 215-220. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.010
[6]	吴琼, 孙韶杰, 李国辉. 快门编码模型重影模糊图像盲复原方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 283-287. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.025
[7]	詹鹏, 秦开宇, 蔡顺燕. 新的射频功放预失真线性化方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 676-681. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.008
[8]	牛兰奇, 张太镒, 孙建成. 利用匹配滤波改进MIMO预编码方案 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 684-687. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.008
[9]	饶妮妮, 王祥林, 周博, 程宇锋, 王刚. 线性预测盲源提取算法应用于阵列雷达的分析 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 1-5. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.001
[10]	雷维嘉, 谢显中, 李广军. LDPC编码与空时编码相结合的编码协作方法 . 电子科技大学学报, 2009, 38(1): 21-24.
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基于Haar小波变换的无失真图像压缩

1. 电子科技大学电子工程学院成都 610054

基金项目:

电子部预研基金资助项目

作者简介:
肖忠男 27岁博士生

收稿日期: 2000-04-13
刊出日期: 2000-10-15

中图分类号: TN911

关键词:

摘要: 提出了一种利用Haar小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Haar小波分解,将各子带小波系数根据大小分解成两部分,其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明,该算法实现简单,达到了很好的压缩效果。

English Abstract

肖忠, 刘钊, 向敬成. 基于Haar小波变换的无失真图像压缩[J]. 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 475-478.

引用本文:

肖忠, 刘钊, 向敬成. 基于Haar小波变换的无失真图像压缩[J]. 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 475-478.

Xiao Zhong, Liu Zhao, Xiang Jingcheng. Lossless Image Compression Based on Haar Multiresolution Representation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2000, 29(5): 475-478.

Citation:

Xiao Zhong, Liu Zhao, Xiang Jingcheng. Lossless Image Compression Based on Haar Multiresolution Representation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2000, 29(5): 475-478.

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