59、图像压缩、软件发布管理与彩色图像分割技术研究

图像压缩、软件发布管理与彩色图像分割技术研究

1. 基于SPIHT算法的图像压缩

在图像领域，随着电子成像的广泛应用，图像压缩变得至关重要。图像压缩技术，尤其是不可逆或有损压缩技术，在提高效率的同时，计算复杂度也在增加。而小波变换在图像压缩中是一种非常显著的应用。

本文聚焦于SPIHT（分层树集合分割）图像压缩算法。研究人员开发了SPIHT图像压缩算法的块模型，并结合连续小波滤波进行了峰值信噪比（PSNR）分析。具体操作步骤如下：
- 创建图像数据库 ：在MATLAB中创建包含5张不同图像的数据库，这些图像作为初始样本，后续结果以PSNR和压缩比的形式呈现。
- 实验流程 ：
1. 输入图像及预处理 ：从指定位置获取图像，若输入为RGB图像，将其转换为指定类别的强度图像和双数据类型，以确保兼容性。
2. 图像参数提取与帧转换 ：提取图像的行和列向量参数以及表示图像所需的最大位数，帧转换仅改变采样模式。
3. 图像的离散小波变换（DWT） ：采用9/7滤波过程，对图像进行6级分解，每9个系数中有7个是重要的。
4. SPIHT编码 ：结合图像块大小、最大位数、DWT块的小波系数和分解级别，进行系数初始化、排序和细化。
5. SPIHT解码 ：使用SPIHT解码算法对编码图像进行解码，生成解码后的小波分量。
6. 逆离散小波变换（IDWT） </