李 鹏，史 峰

(1.南京信息工程大学，江苏省气象探测与信息处理重点实验室，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学滨江学院，江苏 无锡 214105；3.南京信息工程大学，江苏省气象传感网技术工程中心，江苏 南京 210044)

图像压缩技术分为有损压缩和无损压缩[1]，伴随5G 时代的到来，图像数据量将达到一个全新的高度，国内外研究学者对于图像压缩技术的研究也从未停止。Kadhim[2]利用二维离散小波变换中多分辨率特性和时频局部化特性通过安排和识别比特流中的不同分辨率来产生高度可伸缩的比特流从而起到压缩的效果。Alshorman[3]通过Frei-Chen 基技术和改进的游程编码(RLE)对图像进行压缩，利用Frei-Chen 技术将平均子空间应用于3×3 的块，利用单个值代替最高能量的块。Mohammed[4]提出了一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)和矩阵最小化(Matrix Minimization，MM)算法的高分辨率图像压缩算法。郑运平[5]提出基于迭代控制搜索策略的快速分形图像压缩算法，通过设置搜索终止条件，去除低效搜索和无效搜索达到降低计算复杂度的目的。张茗茗[6]提出了基于自适应搜索的绝对矩块截断编码压缩算法，其实现方法是根据中值来确定搜索范围和图像中心阈值，根据图像的中心阈值来寻找与上下中心距离偏差值之和最小的所有像素，在降低复杂度的同时较好地提升图像质量。

本文通过对离散余弦变换(Discrete cosine transform，DCT)[7]与离散小波变换(Discrete wavelet transform，DWT)[8]方法进行计算效率和压缩质量的对比，发现影响图像编码的主要原因是量化器和熵编码器的区别而非DCT 和DWT 的区别[9]。……