低頻子帶極大值映射量化算法

　　針對(duì)圖像壓縮中的死區(qū)量化不能有效保留圖像邊緣信息的問題，提出了低頻予帶極大值映射量化算法。在圖像經(jīng)過小波變換后所形成的各級(jí)子帶中，首先利用與低頻子帶系數(shù)呈映射關(guān)系的各級(jí)高頻子帶系數(shù)的均值確定低頻子帶中各系數(shù)的重要性。在量化過程中，高頻子帶系數(shù)采用JPEG2000中的死區(qū)量化步長(zhǎng)進(jìn)行量化，低頻子帶系數(shù)根據(jù)自身重要性自動(dòng)更新量化步長(zhǎng)，從而有效保留圖像的邊緣信息。提出的算法在量化步長(zhǎng)更新時(shí)對(duì)低頻系數(shù)的選擇具有自適應(yīng)性的優(yōu)點(diǎn)，與傳統(tǒng)的JPEC2000算法相比，所提算法能夠加快優(yōu)化截?cái)嗟?a target='_blank' class='arckwlink_none'>嵌入式分塊編碼（EBCOT）階段Tierl的編碼速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所得圖像證明了此算法在保留圖像的邊緣信息方面具有一些優(yōu)勢(shì)，所提算法的峰值信噪比與傳統(tǒng)的死區(qū)量化相比有約0.2 dB的提升。
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