雖然EZW、SPIHT和SPECK算法提供了從無損到有損的編碼方法。編碼可以在任何地方截?cái)嗟玫揭粋€(gè)有損壓縮,也可以一直編碼直到一個(gè)準(zhǔn)無損的壓縮文件。在這里使用準(zhǔn)無損是因?yàn)檫@三種算法沒有考慮使用可逆的小波變換,即整數(shù)到整數(shù)的變換。這樣在小波變換中就引入了量化誤差。在一些場(chǎng)合要求實(shí)現(xiàn)從有損到無損的漸進(jìn)傳輸,如醫(yī)學(xué)圖象的傳輸?shù)?。針?duì)這一要求, 可逆嵌入小波壓縮(CREW)強(qiáng)調(diào)了小波變換在漸進(jìn)圖象編碼中的重要性。

　　現(xiàn)在研究用于圖象編碼的可逆小波變換的越來越多，這些變換在有限算術(shù)精度意義上是可逆的，是把整數(shù)變換為整數(shù)，它們是從準(zhǔn)線性小波變換得來的。正是由于這些特性，這種小波變換非常適用于無損編碼、最小內(nèi)存占用、最小計(jì)算復(fù)雜性的壓縮系統(tǒng)中。另外，這些變換對(duì)漸進(jìn)從有損到無損的圖象恢復(fù)以及有損壓縮中感興趣區(qū)的無損恢復(fù)特別有利。

　　對(duì)無損壓縮，圖象內(nèi)容是一個(gè)影響變換效率的重要內(nèi)容。對(duì)光滑圖象，5/11-C，5/11-A及13/7-T變換最為有效，而5/3變換對(duì)含有大量高頻信息的圖象特別合適。

　　表1 圖象編碼常用的可逆的小波變換

　　顯然，沒有一種變換對(duì)所有圖象不但具有低的計(jì)算復(fù)雜性還有好的有損和無損壓縮性能。所以，使用時(shí)要根據(jù)具體情況加以選擇。例如，在需要低的計(jì)算復(fù)雜性時(shí)，5/3變換是合適的選擇，因?yàn)樗诰哂邢喈?dāng)好的無損有損壓縮性能同時(shí)具有低的計(jì)算復(fù)雜性[18]。

　　CREW是一個(gè)包含了有損和無損靜態(tài)圖象壓縮系統(tǒng)。它使用了一個(gè)最好小波濾波器的可逆近似。對(duì)小波系數(shù)的編碼使用了與EZW相似的Horizon方法,該方法利用了變換域中空間及頻率信息的基于內(nèi)容的編碼。它提供了最新的對(duì)醫(yī)學(xué)圖象的無損壓縮(深度大于8比特)的方法,也提供了在一個(gè)系統(tǒng)中對(duì)8比特深的圖象的從有損到無損的壓縮.

　　表1是一些常用的用于無損壓縮的小波濾波器，根據(jù)具體使用可以選擇。

　　5 結(jié)論:

　　由以上分析可見,在嵌入式小波編碼的研究主要從以下三個(gè)方面進(jìn)行。一是對(duì)小波系數(shù)的合理組織。研究表明，在圖象的低比特率編碼中，用來表示非零系數(shù)所在位置的開銷遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于用來表示非零系數(shù)數(shù)值的開銷[15]。因此，內(nèi)嵌算法中排序算法的優(yōu)劣和排序信息的處理決定了整個(gè)編碼算法的效率[14]。對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行合理排序,就可以得到更高的壓縮比如SPIHT算法以及快的編碼速度如SPECK算法。以上三種編碼算法的根本區(qū)別在于對(duì)重要圖的排序方法，如何以快的排序速度和少的重要圖編碼來尋找重要圖是嵌入式編碼算法研究的一個(gè)主要研究方向。二是從對(duì)重要系數(shù)的量化方法上進(jìn)行研究，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的壓縮率。三是從小波濾波器的構(gòu)造出發(fā),找出適合具體應(yīng)用的可逆小波變換,以實(shí)現(xiàn)圖象的從有損到無損的壓縮。