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基于小波变换的ROI图像压缩改进算法研究
摘要
本文提出了一种基于小波变换的ROI图像压缩改进算法，该算法有效地将ROI中的有用信息保留下来，提高了压缩图像的质量和准确性。本文首先介绍了小波变换的基础知识，然后对ROIs进行分割并对每个ROI进行小波变换。接着，根据小波变换得到的各个子带系数，采用了一种自适应门限算法进行压缩，从而有效地去除了图像中多余的信息，并保留了ROI中的有用信息。最后，我们对本算法进行了实验验证，结果表明该算法在压缩率和图像质量方面均优于传统的基于JPEG压缩的方法。
关键词：小波变换；ROI图像压缩；自适应门限算法；压缩质量；压缩率
Abstract
Inthispaper,awavelet-basedROIimagecompressionimprovementalgorithmisproposed,whicheffectivelypreservesusefulinformationinROIsandimprovesthequalityandaccuracyofcompressedimages.Firstly,thebasicknowledgeofwavelettransformisintroduced.ThentheROIsaresegmentedandthewavelettransformisappliedtoeachROI.Then,accordingtothewavelettransformcoefficients,anadaptivethresholdalgorithmisusedforcompression,whicheffectivelyremovesredundantinformationintheimageandpreservesusefulinformationintheROI.Finally,ouralgorithmisexperimentallyverified,andtheresultsshowthatouralgorithmissuperiortotraditionalJPEGcompressionmethodsintermsofcompressionratioandimagequality.
Keywords:wavelettransform;ROIimagecompression;adaptivethresholdalgorithm;compressionquality;compressionratio
1.引言
在实际生活中，图像处理应用广泛，如数字摄影、医学图像处理、航空航天领域以及安防领域等。然而，由于数字图像所占内存空间庞大，为了减少存储空间和传输时间，需要对图像进行压缩，从而使图像具有更好的可用性和传输性能。ROI图像压缩技术则是在保留感兴趣区域（ROI）的情况下，对图像进行压缩。
传统的图像压缩方法常使用JPEG压缩算法来对图像进行处理。然而，JPEG算法在高比率压缩时会出现严重的失真现象，特别是在压缩面积较大的ROI时，会造成ROI的失真严重。而小波变换作为一种广泛应用于信号处理、图像处理和模式识别方面的科学技术，已经被证明是一种更可行、适用范围更广泛的图像压缩算法。因此，本文将基于小波变换的ROI图像压缩改进算法进行研究。
2.小波变换基础知识
小波变换是采用完备正交小波作为基函数，将任意信号分解成多个分辨率层次的信号组成，并且每层数据是一系列近似和细节信号逐渐精细化得到。小波变换中常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Coiflet小波和Symlet小波等，不同的小波函数具有不同的临近平移的基本形状和穿透力度。
在小波变换中，将原始信号进行逐层分解，得到一系列近似系数和细节系数。在每一层的分解中，近似系数包括低频分量，细节系数包括高频分量。
3.基于小波变换的ROI图像压缩改进算法
3.1ROI图像分割
ROI图像压缩中，需要对ROI进行分割。本文采用了基于图像分割的方法进行ROI的分割，具体如下：
（1）对原始图像进行均值去噪处理，去除图像中的噪声影响；
（2）利用Sobel算子对图像进行边缘检测，将ROI区域的边缘检测出来；
（3）利用分水岭算法对ROI进行分割。由于分水岭算法在较为复杂的图像中可能存在分割断层的情况，因此需要对分割后的图像进行后处理，消除分割断层。
3.2小波变换压缩
在ROI分割完成后，需要将ROI进行小波变换，并对小波变换的系数进行压缩。本文采用自适应门限算法来进行小波变换的压缩：
（1）对每个ROI进行小波变换操作，得到近似系数和细节系数；
（2）对每个细节系数子带进行自适应门限处理，得到一个门限值；
（3）根据门限值，将超过门限值的系数变为0；
（4）通过反小波变换得到压缩后的ROI图像。
3.3恢复完整