Abstract
近年來，使用凌波轉換(wavelet transform) 於影像壓縮的相關研究，如雨後春筍，蓬勃發展。凌波轉換除了有所謂漸進傳輸的優點之外，因為它的 window size 是可調變的，所以，對於非穩態信號的分析處理，它比short-time Fourier transform 更勝一籌。在這篇論文裡，我們提出一種植基於凌波轉換的新影像壓縮方法，今陳述此法如下： (1).首先，我們利用一個兩層的凌波轉換，分割一原始影像為七個副頻帶(subbands)。 (2).因為最低頻副頻帶的相鄰像素間，仍然有很高的相關性。所以，我們對最低頻副頻帶資料，利用一線性差分預測器，求得一組預測誤差資料；至於最高頻副頻帶資料，由於人眼視覺對其並不敏感，所以，我們將它丟掉。 (3).我們使用三種邊緣偵測方法，偵測最低頻副頻帶可能的邊緣分佈。並以此為依據，判斷其它五個高頻副頻帶的邊緣分佈。在不影響影像品質的前提下，為了降低位元率( ｂｐｐ )，我們保留五個高頻副頻帶的邊緣部份，以待其後的編碼傳輸之用，至於其非邊緣部份,我們將它丟掉。 (4).最後，我們利用所謂的 ECTCQ(Entropy-ConstrainedTrellis- Coded Quantization) ，對最低頻副頻帶預測誤差資料和其它五個高頻副頻帶的邊緣部份，編碼之。模擬的結果顯示出：在一高壓縮率下，重建的影像仍有優秀的品質。