-DCT也有缺点,它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐,因此一些空域相关性可能丢失,这样再进行列DCT变换,就有较大的失真了[11][14][15]。形状自适应离散小波变换 Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码,SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展,以及嵌入式小波编码。SA-DWT的特点是:经过SA-DWT之后的系数个数,同原任意形状可视对象的像素个数相同;小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性,在SA-DWT中都能很好表现出来;对于矩形区域,SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。在今后的工作中,可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性,尝试将图像中感兴趣的对象分割出来,对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩,这样可以使压缩图像达到更大的压缩比,更加便于传输。 Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中,首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置,然后对每行的有用像素进行小波变换,接下来再进行另一方向的小波变换。此方案,充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题,例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并,不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位,以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。七、总结图像压缩技术研究了几十年,取得了很大的成绩,但还有许多不足,值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点,但二者也有各自的缺点,在今后工作中,应与人眼视觉特性相结合。总之,图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域,这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献: [1
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