基于离散小波变换和SPIHT算法的图像压缩算法Matlab仿真

基于离散小波变换和SPIHT算法的图像压缩算法Matlab仿真

1. 算法介绍
   图像压缩是一种常见的图像处理技术，可以将图像数据在保证一定品质损失的情况下将其压缩，从而减小存储空间和传输带宽。其中，离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）和Set Partitioning in Hierarchical Trees（SPIHT）算法是目前应用广泛的图像压缩算法之一。

离散小波变换通过分解图像信号的各个频率分量，使得高频成分可以被更加有效地压缩，同时可以削弱低频部分的冗余信息。SPIHT算法采用基于位编码的方法对分割后的小波系数进行编码，充分利用了小波变换的多分辨特性，比其他压缩算法有更好的压缩效率和复杂度。

2. 实现步骤
   本文以Matlab为工具，实现基于DWT和SPIHT算法的图像压缩。主要实现步骤如下：
   （1）载入原始图像数据，并将其转化为灰度图像；
   （2）对图像进行小波分解，得到包含LL、LH、HL和HH四个子带的小波系数，其中LL代表低频成分，LH、HL和HH代表高频成分；
   （3）采用SPIHT算法对LH、HL和HH三个高频子带进行编码，并记录各个比特位的编码状态；
   （4）使用逆小波变换将编码后的数据进行恢复，得到压缩后的图像。

3. Matlab源代码
   以下是基本的Matlab源代码实现：

%% 载入原始图像
OriImage = imread(‘test.png’);
if size(OriImage,3)>1
OriImage = rgb2gray(OriI