王 凤， 万智萍

（中山大学新华学院，广东 广州 510520）

随着信息技术的发展，数字图像的处理技术被运用到生活中的方方面面；但随着人们对图像数据量与分辨率的要求提高，给数据的存储与传输带来了很大的不便；如在日常生活中，图像压缩问题随处可见，如将一张1280×1024的图像，按每个像素24比特率将其存储，那么其数据量将超过30兆等；因此，对图像的如何有效的进行压缩显得尤为重要，也是当前社会的一大研究热点。图像的压缩算法能够对原本较大的图像信号进行压缩，使其方便于数据的传输与交换；从最初的傅里叶变换在现如今的小波变换[1-5]，诸多研究学者提出了许多创新的算法，其中具有代表性的有二维离散小波变换[6]、EZW算法[7]和SPIHT算法[8]；但通过对算法的研究发现，EZW 算法虽然实现简单，却存在编码效率低的问题；而SPITH算法虽然能够有效的提高了编码效率，却由于算法过程复杂而不利于硬件实现；因此，本文采用离散二维小波变换函数，该函数通过建多尺度分析思想，最后形成了统一的小波函数构造理论，继承了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，被很好的运用于图像处理领域。

通过对离散二维小波变换的研究，并根据其具有的局部化特性，本文对图像进行分频处理，其中图像的最低低频子带，本文通过利用人眼的视觉敏感特性，将其分为敏感区与非敏感区，并结合其敏感度计算公式，提出小波系数的阈值保留算法，将图像的非敏感区小波系数置零，来减少图像的数据冗余；……