Abstract
使用凌波轉換(wavelet transform) 的技術來作影像壓縮，近年來在學術 界引起了廣泛的討論。在這篇論文中，除了探討凌波轉換的理論基礎外， 我們使用一種新的編碼方式，來編碼影像經凌波轉換後的係數。首先，我 們對原始影像重覆做凌波轉換，如此一來會得到一類似金字塔狀(py- ramidal)的次影像群(subimages)。再來，使用四元樹來找出高頻次影 像( high frequency subimages)中高能量區域。第三，使用向量量化( vector quantization)的技術，以多層次的碼書(multiresolution codebooks)來編碼這些高能量的區域。另外，由於人眼對高頻影像較不敏 感，所以對它不用精細的量化；反過來說，對於低頻影像則須仔細處理。 最後，以這些量化過的係數，經逆向凌波轉換，重建影像。經實驗，以這 種編碼方式，重建的麗娜影像(Lena)，它的噪訊比 (SNR)為33.09，而且 只需0.303的位元比率(bit rate)。而使用多層次碼書，就其意義而言， 有類似分類向量量化(classify VQ) 的效果，所以這種編碼方式對非構成 碼書的影像( images outside training set of codebook)，同樣可以得 到很好的效果，適用性甚佳。另外，由於在高頻次影像中使用向量量化所 產生的方塊效應(block effects)，影像重建後將不復出現，而最後也將 說明此法易用於漸次傳輸(progressive transmission)。