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在多小波域中静止图像编码算法的研究的中期报告
1.研究背景和意义
静止图像编码是数字图像处理领域的重要研究方向，其目的在于将高分辨率的彩色图像压缩成低码率的数据流，并保持原始图像的质量。其中，小波变换是一种常用的图像压缩方法，它可以将图像分解成多个频带，并且不同频带的信息有所不同，因此可以选择性地去除一些高频信息。由于小波域具有优越的局部性质和稀疏性，使得其在静止图像编码中得到了广泛应用。
2.研究进展
在此前的研究中，我们通过对多种小波变换及其变量的比较和分析，提出了一种基于改进的离散小波变换（DWPT）的静止图像编码算法。其中，利用DWPT能够更准确地抓取图像的纹理信息，在保持图像细节的同时，实现了较好的压缩效果。
接下来，我们着重研究了小波系数的重构方法。通过分析不同的重构方法，我们发现了基于比特平衡策略（BB）和全局阈值法（GT）的重构方法具有较好的效果。同时，我们还考虑了众多小波域编码算法中常用的算术编码和上下文建模等压缩技术，并对其进行了实验验证。
3.实验结果及分析
对于一组测试图像，我们采用PSNR和SSIM两个评价指标进行了实验评估。实验结果表明，所提出的DWPT算法与传统小波变换相比具有更优秀的压缩性能，并且在保持图像质量的情况下，可以实现更低的码率。同时，采用BB和GT方法进行小波系数的重构，能够进一步提高编码算法的性能。
4.下一步工作
在未来的研究中，我们将考虑采用多通道技术，综合利用颜色、纹理等多种信息，进一步优化DWPT算法的效果。同时，我们将探索新的小波变换方法，对不同的图像类型和场景进行更加全面和深入的研究。