浅析基于小波变换的图像压缩
f(x)
1C
RR
Wf(a,b) a,b(x)
dadb
a2
用卷积表示为：
f(x)
1C
RR
Wf(s,x) s(x u)
dsdu
s
4、连续小波基函数的选择
小波基函数选择可从以下3个方面考虑。 （1）复值与实值小波的选择
复值小波作分析不仅可以得到幅度信息，也可以得到相位信息，所以复值小波适合于分析计算信号的正常特性。而实值小波最好用来做峰值或者不连续性的检测。
（2）连续小波的有效支撑区域的选择
连续小波基函数都在有效支撑区域之外快速衰减。有效支撑区域越长，频率分辨率越好；有效支撑区域越短，时间分辨率越好。
（3）小波形状的选择
如果进行时频分析，则要选择光滑的连续小波，因为时域越光滑的基函数，在频域的局部化特性越好。如果进行信号检测，则应尽量选择与信号波形相近似的小波。
5、量化
本程序使用的是标量量化，即对单个像素作量化处理：首先给出小波系数的分布情况，然后根据分布情况选择合适的阀值，对于小于阀值的小波系数复0。用公式表示如下：
其它 c或d
c或d
0c或d 阀值
需要说明的是，从图中我们看到3个通道小波系数的分布的最大值都是一样
的，其实事实并非如此，而是我们对每一个通道都做了规划处理而已。
