刘宇　刘伟

摘 要： 为了减小图像编码中的空间融合，需要进行图像压缩编码。针对当前的LBG图像向量量化压缩算法自适应能力不强的问题，提出一种基于改进小波结合LBG向量量化的图像压缩算法。首先采用双正交小波对原始图像进行正交性分解，采用重构滤波器进行图像的降噪重构，然后运用LBG向量量化方法构造图像的矢量码书，采用三级小波尺度分解进行不同码书尺寸下的图像压缩。最后进行仿真测试，结果表明采用该方法进行图像压缩的信噪比及峰值信噪比较高，说明图像压缩的质量较好，且计算复杂度较低。

关键词： 小波； 图像压缩； 向量量化； 图像降噪

中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）10?0099?04

Abstract： In order to reduce the space fusion in image encoding， the image compression encoding is needed. Since the adaptive ability of the LBG image vector quantization compression algorithm is not strong， a image compression algorithm based on the improved wavelet and combining LBG vector quantization is put forward. The biorthogonal wavelet is used to conduct an orthogonal decomposition of the original image. The filter is reconstructed for the denoising reconstruction of image. The LBG vector quantization method is adopted to construct the vector codebook of image. The three?order wavelet scale decomposition is carried out to execute image compression at different codebook sizes. The simulation test results show that the method has high signal?to?noise ratio and peak signal?to?noise ratio for image compression， the image compression quality of the method is better， and its computational complexity is low.

Keywords： wavelet； image compression； vector quantization； image reduction

0 引 言

在多媒体通信中，需要对图像和视频进行压缩处理后才进行图像编码传输。图像压缩的过程就是删除和降低图像数据之间的信息冗余实现图像编码的过程。图像可以看成是一串数据，图像数据相邻像素间的相关性引起的空间冗余和时间融合，通过图像压缩去除这些数据冗余，提高图像输出的信噪比，降低在图像编码传输过程中的通信误比特率[1]。因此，研究图像的优化压缩方法，在实现图像的无损压缩编码，提高图像的存储和传输性能中具有重要的应用价值。

传统方法中，对图像的压缩方法设计主要有LBG向量量化方法、基于空域分解的图像压缩方法和基于小波变换域的图像码书压缩方法等[2]。其中，可矢量量化，即向量量化方法进行图像压缩较为常用，由于向量量化方法进行图像要素具有无损性好和编解码简单的优点，因此备受青睐。……