孙振宇

（中国人民解放军91913部队，大连116000）

图像压缩编码作为多媒体技术的关键环节，一直是信息技术的活跃领域。由于图像信息是高维信息，并具有确切性、直观性、高效性和广泛适应性，故其包含非常大的数据量。如此大的数据量将会给存储器的存储容量、通信线路的数据传输率带来非常大的压力。为了解决这一系列的问题，对富有高信息量的图像进行压缩势在必行[1]。

矢量量化技术是一种20世纪70年代后期发展起来的压缩技术，作为一种有效的有损压缩技术，其突出优点是压缩比大并且解码算法相对简单，具有优良的率失真特性。和标量量化相比较，矢量量化可以更好地挖掘相邻数据间的线性和非线性关系，从而达到更高的压缩效率。矢量量化技术已经广泛的应用在信号和图像处理领域，例如模式识别、语音和图像压缩编码并且在卫星遥感图像的压缩与传输、图像数据库等领域也有良好的应用前景。它作为一种高效的数据压缩方法，矢量量化技术已成为信源编码的重要技术之一，已经在图像和语音的压缩和识别中得到了非常广泛的应用，并且其重要性和应用范围正在逐步增加与扩大。

近年来小波变换在图像处理领域获得了极大成功。在图像压缩方面，利用图像小波变换后系数的特殊结构可以得到很好的压缩性能，如SPIHT算法就是充分利用了小波系数的空间树型的特点。小波图像的矢量量化编码算法也一直是人们研究的热点，统计结果表明小波变换系数呈拉普拉斯分布，所以塔式格型矢量量化成为小波图像矢量量化的一个重要研究课题。……