王晟全 陈济颖 李昂 郑宝玉 刘信科

摘 要：随着信息技术的快速发展，视频图像压缩技术也在改变。小波变换有着明确的物理意义，是一种非常优秀的图像压缩算法。人们拍摄的原图像通常包含一些多余的信息，这些多余信息使得数据传输规模越来越大，同时也使得图像传输的成本大大增加，给图像的存储与传输带来巨大压力。因此，寻找一种有效的图像压缩算法至关重要，文中就小波算法和其他图像压缩技术作了比较。

关键词：小波包算法;图像处理;图像编码;图像压缩;传输成本;存储

中图分类号：TP301.6文献标识码：A文章编号：2095-1302（2019）11-00-03

0 引 言

随着视频清晰度的不断提升，其占用的空间越来越大。由于日常所用的存储容量是固定的，所有单个图像的大小决定了在有限的空间内能够存储的图像数量。若能够使图像占据较小数据空间的同时满足高清晰度的要求，则能满足人们对于高清图像的需求，此时便需要图像压缩技术。

1995年第二代小波变换的框架体系建立，随着研究的不断深入，理论與算法的不断成熟，小波分析逐渐成为信号处理的主要方法。

随着信息时代的不断发展，信息交流方式已从老旧的实体传输变为数字信息传输，视频传输的关键在于将待传输的视频高效地传输至接收端。网络传输环境无法直接传输视频文件，需满足一定的通信协议，因此需要有一个编码标准将所需传输的视频编码后封装成能够进行网络传输的码流文件。同时，此标准必须能够进行高效传输，为此国际组织在历经多年的发展中提出了一个又一个编码标准，以应对不断变化的传输环境。

H.265编码标准能够使用当前带宽的一般用量播放高清视频，且播放的视频质量几乎不受影响。其总体编码框架是从以往的国际标准框架中发展而来的，这种编码框架在H.265中称为混合编码框架，包含了视频编码层与网络适配层两层结构，能够在网络环境中传输种类多样的视频文件。其中，适应网络传输协议用来传输的模块就是网络适配层的主要工作。

1 视频压缩与编码传输的基本理论

1.1 小波变换基本理论

1.1.1 小波定义

小波，顾名思义是一个小的波形，但并非所有小的波形都能称为小波;小波能量是有限的，主要集中在某一时刻附近，并随时间或距离逐步衰减。同时满足以上两个要求才称之为小波。

1.1.2 小波包分析

进行小波包分析时，将一个信号的频带进行划分。为了提高时频分析的精确度，特别地，会对一个多分辨率信号的高频部分进一步分解，从中选用最优的频带进行处理。常用的分层结构会以三层小波进行处理。小波包分解树如图1所示。

1.1.3 小波包的定义

1.1.5 小波包的空间分解

1.2 算法

算法流程如图2所示，具体算法步骤为：

（1）以二维矩阵的形式表示读入的原始图像文件，该二维矩阵由图像各部分像素点组成;

（2）对由像素构成的二维矩阵采用三级小波变换;

（3）采用改进的EZW编码方式对小波变换后的系数矩阵进行量化处理。

2 实 验

为了能够更加精确地压缩图像，需要将图像进行分层处理，这就是N维小波变换塔式结构的由来。多维小波变换并非一步就能完成，需要一层层地进行分解。首先进行一维小波变换，用L和H分别表示，需要经过对应的信号滤波器得到信号分量;完成了一维小波变换后继续进行二维小波变换，最后构成二维结构，其中包含了LL，HL，LH，HH四个部分，即一级二维小波变换的塔式结构，如图3所示。

N维小波变换在二维小波变换的基础上重复上述变换方法得到。三级二维小波变换的塔式结构如图4所示。

在对N维小波分解后的图像进行去冗余处理时，由于能够显示一幅图像完整信息的部分绝大多数都在这幅图像的低频部分，因此，若以此特性为基础，对图像进行重构时舍去其高频部分而只保留低频部分，随之而来的则是重构图像模糊等问题。若舍去高频部分，也避免不了部分图像模糊的问题，所以该方法应用较少。

小波压缩的方案选取后可进行编译仿真。同时，对于视频信号的处理实质上是对视频系数矩阵数值的处理，因此，在进行小波压缩时采用小波变换的高效编码方案可提高其压缩质量。

本文以三级二维小波变换的塔式结构刻画小波变换的层级信息与各部分的量化关系，各关联图像之间可构成高层级向低层级变化的树状结构，如图5所示。

树状结构也可用子孙树的概念进行描述，同时各个子图像之间的关系也可由树状结构图来分析，且各关联部分之间的关联性较强。针对此种结构形式，提出特有的小波零树编码算法。但由于结构层次极其相似，若“祖”层次为零，则其延伸出的“孙”结构也会为零，高效压缩的同时也失去了图像原有的信息。

然而，若有一个“祖”层次为零，其延伸出的“孙”结构不为零，通常这个点会被称为孤立的零点，此种情况可解决零树小波算法在进行压缩的同时减少原有信息的问题。对比结果如图6所示。

原图像所需存储空间为 151 199.00 B，采用小波算法压缩后的图像所需存储空间为 70 396.00 B，文件大小比为 2.15，压缩前后图像的 PSNR 值为 34.75。

3 结 语

小波变换在图像处理领域具有十分重要的地位，小波包算法在其基础上发展起来。该算法独特的图像处理特点决定了其能处理高频、低频两种信息，使得图像处理更加方便准确。在图像处理中，往往使用多种不同功能的算法，以便查漏补缺，小波包算法也不例外。本文仅使用了图像光照归一化算法，虽然取得了一定的效果，但是更加先进的技术仍然需要去探索、发掘。

参 考 文 献

[1] LI K，ZHOU J B， ZHAO Q H，et al.Research on fault diagnosis method of bearing based on second generation wavelet packets[C]// 2012 International Conference on Computer Science and Information Processing（CSIP），2012：24-26.