题目：图像压缩中的高效预测编码及其优化实现技术

成像分辨率的提高导致图像数据量的急剧增加，海量的图像数据对存储和传输系统带来了巨大的压力，必须对其进行高倍压缩才能从根本上解决日益增长的数据量与有限的存储空间和传输带宽之间的矛盾。从目前的研究结果来看，基于小波变换的图像压缩方法仍然是解决高倍压缩问题的有效途径。在小波图像压缩中，小波系数预测编码是十分重要的环节，它能够进一步去除小波系数间的冗余，提高压缩比。为此，本文针对小波系数预测编码技术进行深入研究，围绕预测系数的选择、预测模型的设计以及快速预测编码方法开展了研究工作，主要包括以下几个方面： （1）提出了一种基于互信息量的预测系数选择方法。 小波系数之间存在相关性，充分利用这些相关性去除冗余是提高小波系数压缩效率的有效途径。为了充分利用系数间的相关性，必须对它们进行分析和度量。为此，从本文从双正交小波变换的空频局部化特性出发，分析并定义了小波系数间的相关性，根据互信息量能够反映随机变量之间统计关联程度这一特征，选择互信息量度量小波系数间各种相关性的强弱，综合互信息量和预测复杂度，提出了一种适用于小波域的预测系数选择方法。 （2）建立了一种基于相关性的小波系数预测模型。 预测技术是去除数据间冗余的重要手段。为了充分去除小波系数间的冗余，提高熵编码的效率，本文建立了基于频带间和频带内相关性的小波系数预测模型。通过分析预测系数的预测作用表现形式，定义重要性状态函数区分单个系数不同状态的重要性差异，以及分配预测权重区分预测系数的方向特性，以此为基础设计一维线性预测函数来综合多个系数的预测作用。最后，通过对大量典型图像的统计分析，基于不同级频带位数据概率分布的差异，确定了分类数目。把本文模型用于小波图像压缩，与JPEG2000预测模型相比，在相同压缩比下，恢复图像质量平均提高0.5dB。 （3）提出了一种基于块扫描的快速预测编码算法。 位平面预测编码的复杂度较高，为此本文深入分析了其编码过程及特点，根据中高倍压缩时“0”在位数据总量中比例较高这一特征，提出基于块扫描的快速预测编码算法FPC。该方法对每个频带内的小波系数按块扫描，采用二级零块来编码大量的连续“0”位数据，从而显著降低预测并算术编码的位数据量。同时，对位数据预测，本文设计了预测信息的共享式存储结构，降低了预测信息存储空间，并有提高了小波系数预测的速度。在相同压缩倍数下，与JPEG2000相比，本文的快速预测编码算法的压缩速度是JPEG2000的2倍以上。 （4）研究了预测编码算法在DSP上的优化实现。 根据遥感图像压缩硬件处理平台的特点，研究了预测编码算法的优化实现。在分析位平面预测编码算法流程的基础上，针对DSP的硬件结构及DSP上程序的执行特点，优化了小波系数的表示和存储方式，设计了基于查表的预测分类，并对频带边界系数的判断进行优化处理。另外，对预测编码中循环结构和高频度调用函数等核心模块进行了代码级优化。通过以上优化措施，有效提高了预测编码算法在DSP上的运行速度。