随着网络技术的迅速发展与普及，视频信息在人们生活领域中占有相当重要的比重，若对图像信息通过网络传输则需要更大的信息量。因此在信息时代让计算机及多媒体网络为我们提供更便捷的服务，必须对图像进行有效地处理。其解决方法需在保证数字图像质量的前提下，尽量降低数字图像的数据量，使其在存储和传输过程中的数据量尽可能地小，即必须对数字图像进行有效压缩处理。为此本人对嵌入零树小波算法进行了系统的分析与研究，它是一种简单有效可实现图像编码压缩的算法，它得到的比特流按其重要性进行排序。该算法编码能够在任一点结束编码，所以允许精确达到一个目标比率或目标失真，而这时仍能够确切的产生同样的 图像。
1 嵌入式零树小波编码理论分析
1.1小波变换与嵌入式编码
多媒体图像信息，经过小波分解，即进行离散小波变换，把一个图像分成了若干个级。对于同一级图像，如，若分成了k级，低频子图像 j LL 最重要，其次是 j HL 与
j LH ，高频 j HH 不重要。对于不同级来说,
级高者重要，级低者不重要。所以，子图像
按其重要性总体的排序为 k LL 、
k HL 、 k LH 、 k HH 、
1k HL 、 1k LH 、 1k HH 、
、
1HL 、 1LH 、
1HH 。一个图像(或数据)的嵌入式编码实质上与一个实数的二进制编码类似，它是一个二进制的判断，它以“零”或“全灰”图像区分出一个图像。将待编码的比特流按重要性进行排序，根据目标码率或失真度大小要求随时结束编码，并且提供图像的“最好”表示；同样若解码给定码流，也能够随时结束解码，并可以得到相应码流截断处的目标码率的恢复图像。1.2嵌入式零树小波编码原理
嵌入式零树小波算法是按照小波的数据流排序，对编码图像多遍扫描，其中每一遍扫描包含以下的处理步骤。
(1)选择阈值。
对于L级小波变换,EZW算法应用一系列的阈值 0T , 1T ,
1L T 来确定小波系数
的重要性，其中, i 为扫描次1
2
i i T
T 数,
1,2,1i L 。
初始阈值的选择方法如下:
2,log max 02
i j
饮用水过滤器
c
T
其中 ,i j C 是L级小波变换的变换系数, ,i j
C
表示 ,i j C 的绝对值。(2)主扫描。
将小波系数与阈值T比较，定义一个零树的数据结构。小波系数 x ，对于一个给定的门限T，如果 x T ，则称小波系数 x 是不重要的。如果一个小波系数在一个较低的分辨率上关于给定的门限T是不重要的，之后在较高分辨率上在同样的空间位置中的所有小波系数关于门限T也是不重要的，则称小波系数形成了一个零树。这时，在低分辨率上的那个小波系数称为母体，它是树根，在较高分辨率上的相应位置上的小波系数称为孩子，母体和孩子的关系。
(3)辅扫描。
对主扫描表进行顺序扫描，对其中输出符号为P或N 的小波系数进行量化。在量化系数之前需要构造量化器。量化器的输入间隔为 11,2i i T T ，将其等分成两个量化区间比 11,1.5i i T T , 111.5,2i i T T ，若小波系数属于区间 11,1.5i i T T ，则输出量化符号“0”，重构值为1.25T 1 i ；若小波系数属于区间 111.5,2i i T T ，则输出量化符号“1”，重构值为1.75T 1 i 。输出的符号“0”或“1”有一个辅扫描表记录。
(4)重新排序。
为便于设置第 i 十1次扫描所用的量化间隔，以提高解码的精度，对输出符号为P 或N 的数据重新排序。具体方法是，将幅值在 111.5,2i i T T 中
12
i i T T 的数据排在幅值
位于 11,1.5i i T T 中的数据之前。
(5)输出编码信号。
编码器输出两类信息：一类是给解码器的信息，包括阈值、主扫描表和辅扫描表；第二类是用于下次扫描的信息，包括阈值及第4步中重新排序过的重要系数序列。
对于某一个门限，如果存在一棵零树，则该零树的孩子均可预测而不必编码，使得信息量减少。同时，又由于小波分解图像的特点，孩子总是位于较母体高的分辨率上的高频信息，其小波系数多数比母体小波系数小，所以这样的零树是可能普遍存在的。因此零树结构可以实现压缩小波分解图像的目的。
5460a
2 嵌入式零树小波编码对图像压缩过程
实现
(1)建立小波树结构：用i ,j分别表示小波系数所在的行与列,i ,j=0,1,2,...,7。为简单起见，用 ,i j 表示该位置处的小波系数。
(2)编码：按照小波变换后的子图顺序扫描，编码时需要对图像进行3次扫描。扫描时根据应用要求可决定是否继续编码。如果不需要进行第三次扫描，则编码器的输出流就是: 01122T D S D S 。
(3)解码:E ZW 算法的解码过程是E Z W 编码的逆过程。EZW编码时编码多少次，解码时也可以解码多少次。如果不需要进一步解码，则退出解码，可以用幅值等于或小于 12T 的数值取代尚未还原的小波系数，然后用逆小波变换重构图像：还可以根据实际需要进一步解码。
解码过程的主要步骤包括：接受编码器发送的解码信息、设置阈值、构造逆量化器、解读编码器输出位流中包含的位置信息和小波系数信息。
3 在MATLAB 中用EZW 编码对图像压缩的仿真及分析
仿真实验以256
256像素的LA DY 图
为例，原始LA DY 图像分别经过3级、4级小
嵌入式零树小波编码对图像压缩的研究与实现
梁建华1 罗新曼2
(1.中北大学信息与通信工程学院 太原 030051; 2.临汾职业技术学院 山西临汾 041000)
xv-851摘 要：随着网络技术的迅速发展与普及，视频信息在人们生活领域中占有相当重要的比重，为了提高图像数据量传输，必须对图像进行有效地处理，本文提出了一种嵌入零树小波编码算法，可以在给定的压缩比下，按照选择阈值、主扫描、辅扫描、重新排序、输出编码信号等过程，对码流进行截取，然后恢复图像，本文通过仿真分析验证了嵌入式零树小波编码算法的良好的压缩性能。关键词：小波变换编码 嵌入零树小波 图像压缩中图分类号:TP317文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)01(b)-0010-02
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从功能上，数据库管理系统主要包含：数据检查、数据更新、数据入库、数据查询统计、数据分发服务、数据安全、数据维护、数据备份、数据汇交等功能模块。其中数据检查、数据更新、数据入库、数据安全、数据维护、数据备份属于数据维护；数据统计、数据分发服务功能模块属于系统应用和服务。
3.2土地数据存储管理平台
系统建设基于MapGIS K9平台+Oracle 11G大型商用数据库。该平台集土地利用现状、土地权属、基本农田等调查数据的管理功能于一身，实现了海量多专题数据的统一维护管理、图形处理、多层叠加分析；通过提供相应的查询统计、数据分析等功能实现年度数据汇总、出图出表、数据上报等工作，实现集影像、图形、地类、面积和权属于一体的土地调查数据库管理机制。
4 数据库建设
4.1数据内容
崇左市级成果管理系统主要包括县级二次调查形成的全国农村土地调查数据以及相关影像等数据，同时也包括以后年度更新的土地调查矢量数据和影像数据等更新数据，主要数据包括以下几点。
(1)矢量数据，包括：基础地理要素、土地利用要素、土地权属要素、基本农田要素、其他要素等。
(2)数字正射影像图(DOM)数据，包括1∶10000DOM数据。
(3)元数据，是各种数据自身的描述数据，包括土地调查数据库元数据、DOM元数据等，为文本数据。
(4)其他相关数据，包括：建库相关文档、验收报告、核查报告、数据汇总表格等。4.2数学基础
根据二次调查技术规程，所有成果的
空间数学基础如下。
(1)坐标系：采用“1980年西安坐标系”。
(2)高程基准：采用“1985国家高程基
准”。
(3)地图投影：采用“高斯-克吕格投
影”。
(4)分带方式:1∶10000标准分幅数据按
3°分带。
(5)分幅和编号：采用国家基本比例尺
地形图的分幅和编号，具体见《国家基本比
例尺地形图分幅和编号》(GB/T 13989)。
4.3建库总体框架图(如图1)
5 系统的功能实现
为实现土地调查数据库建库、管理、维
护、更新、分发以及交换等核心应用，系统
主要功能需求包括如下。
5.1数据转换与导入
系统支持分批或一次性将各县上报不
同格式的数据转换为市级土地调查数据库
统一格式，并生成数据转换报告。同时系统
nhdt-471应支持外部各类数据的导入，包括外部影
像数据和矢量数据的导入。
5.2数据编辑与处理
按照用户权限，为用户提供各类数据
编辑与处理工具，辅助用户进行数据处理
以及相关数据检查后数据错误的修改编
辑。
5.3数据浏览
系统支持海量空间数据的快速浏览,
支持常见的遥感影像数据格式直接读取及
浏览，可通过定制开发和扩展支持更多数
据格式空间数据的读写及浏览。系统还应
支持全国范围内遥感影像以及空间数据的
无缝浏览。
5.4其他功能
如：数据查询统计与分析、元数据管
理、数据更新、制图与输出、数据交换与分
发、数据汇交服务、用户系统安全管理等功
能。武夷菌素
6 结语
崇左市第二次土地调查(农村部分)数
据库建设是一个复杂的系统工程，工作量
大，建设周期长。此项目历时两年多时间
的建设，采用GI S技术和大型空间数据库
技术，实现空间数据的物理分布，应用逻
辑集中，并以基础空间数据为本底，专题
空间数据叠加，非空间数据为关联，形成
空间上全市覆盖的国土资源工作底图，为
建立“一张图”管理系统提供数据支持，用
于支撑国土资源管理应用系统的运行，形
成各级统一的国土资源数据管理、交换和视频会商
更新体系。
参考文献
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Geodatabase的福建省基础地理信息数
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2008.
波分解以后，采用EZW编码算法，在给定的压缩比为16∶1时，对码流进行截取，然后恢复图像，然后对经过EZ W恢复出的图像进行3级、4级小波分解，再将之与原始图像的3级、4级小波分解图比较，发现压缩丢失的信息主要是集中在高频的细节信息，然而这部分信息对图像的基本识别没有太大的影响。
通过以上对E Z W编码算法原理与压缩过程分析研究，并采用M A T L A B工具对图像进行仿真实验，将图像处理前后进行对比分析，验证了EZ W算法的良好的压缩性
能，也为我们用多媒体网络处理更多的图
像信息提供了方便，提高了通信传输速度。
参考文献
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分析与设计——图像处理[M].西安：西
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