CN101656880A - 图像编码方法和图像编码装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像编码方法和图像编码装置，其中，方法包括：根据值块尺度范围划分域块；对域块进行小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换；对值块进行递归划分，直到值块尺度小于最大尺度；对值块进行小波变换得到4个低频系数，并计算值块方向K₁和域块方向K₂，若所述K₁和K₂方向一致，计算亮度因子和偏移因子和其误差，判断该误差是否小于5，若是，则将值块和域块的位置信息写入码流文件，并且写入变换信息以及值块尺度信息；否则对值块进行四叉树划分；当所有值块都找到了对应的域块时，向码流文件写入结束信息。本发明加快了编码速度、有效提高了压缩比且提高了解码图像质量；从而可以对图像进行有效压缩。

Description

图像编码方法和图像编码装置

技术领域

本发明涉及图像压缩技术，特别涉及一种图像编码方法和图像编码装置。

背景技术

遥感技术的发展使得遥感数据量急剧膨胀，给遥感数据的存储和传输带来不便，通常需要采取有效的编码技术对遥感数据量进行压缩。分形编码技术和小波编码技术是新一代编码技术，是目前静态图像编码研究的主要方向。分形编码理论是在上世纪70年代由Mandelbrot提出，经过不断的发展和演变，Fisher在90年代中期提出了分形编码中的一个新的图像划分方法，他把给定的域块和值块分成四个象限，分别按照象限的灰度等级平均值和方差的大小，把整个图像分成72类；分形编码具有高压缩比、解码速度快和分辨率无关性等优点。小波理论的发展经历了传统小波到第二代小波，1989年Mallat第一次把小波变换应用到图像压缩领域，基于小波变换的压缩方法经过十多年的发展已经达到了商用化的程度。

但是，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术的图像编码方法至少存在以下技术缺陷：首先，分形编码的最大缺陷即为耗时，编码时间长是制约分形编码应用的主要因素；其次，小波编码方法也存在不足，小波编码的图像压缩比率仍没有达到人们的期望值，而且，小波编码方法在解码图像处理图像边界时容易产生边界模糊，解码图像的质量不高。而目前的图像压缩编码，或者只采用分形编码，或者只采用小波编码，由此在一定程度上将会存在编码性速度慢、图像压缩比率低和解码图像质量较低等问题，不利于有效进行遥感图像的压缩。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像编码方法和图像编码装置，解决图像压缩中出现的编码性速度慢、图像压缩比率低或解码图像质量较低等问题，实现提高图像编码的综合性能，使得同时达到编码速度较快、压缩比率较高和解码图像质量较高。

为实现上述目的，本发明提供了一种图像编码方法，包括：

步骤1、设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

步骤2、根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个所述域块；

步骤3、对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类；

步骤4、对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度；

步骤5、对所述值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据所述4个低频系数计算所述值块的方向K₁，根据所述域块的4个低频系数计算所述域块的方向K₂，若所述值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则计算亮度因子和偏移因子，以及所述亮度因子和偏移因子的误差rms，判断所述误差是否满足rms≤5，若是，则继续执行步骤6；否则执行步骤7；

步骤6、将所述值块和所述域块的位置信息写入码流文件，并且写入所述域块至所述值块的变换信息、所述值块的亮度因子和亮度偏移因子以及所述值块的尺度信息，并在所述值块处理完毕时执行步骤8；

步骤7、将树结点信息写入码流文件，对所述值块进行四叉树划分，再对所述四叉树划分得到的值块返回步骤4进行执行；

步骤8、当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文件写入结束信息。

本发明还提供了一种图像编码装置，包括：设定模块、划分模块、分类模块、递归模块、判断模块、记录模块、处理模块和结束模块；

所述设定模块，用于设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

所述划分模块，用于根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个所述域块；

所述分类模块，用于对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类；

所述递归模块，用于对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度；

所述判断模块，用于对所述值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据所述4个低频系数计算所述值块的方向K₁，根据所述域块的4个低频系数计算所述域块的方向K₂，若所述值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则计算亮度因子和偏移因子，以及所述亮度因子和偏移因子的误差rms，判断所述误差是否满足rms≤5，若是，则执行记录模块；否则执行处理模块；

所述记录模块，用于将所述值块和所述域块的位置信息写入码流文件，并且写入所述域块至所述值块的变换信息、所述值块的亮度因子和亮度偏移因子以及所述值块的尺度信息；

所述处理模块，用于将树结点信息写入码流文件，对所述值块进行四叉树划分，再对所述四叉树划分得到的值块进行步分类模块、递归模块和判断模块的处理；

所述结束模块，用于当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文件写入结束信息。

本发明通过在对域块的分类过程中引入小波变换的低频系数，并在值块和域块的匹配过程中利用该低频系数引入图像方向，加快了编码速度；通过采用自适应四叉树划分方法，有效提高了压缩比；通过缩小误差门限等方法，提高了解码图像的质量；从而可以对遥感图像进行有效压缩。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的图像编码方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的图像编码装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明提出了在分形编码的基础上采用分形和小波混合编码用于遥感图像压缩的方法，该方法不同于以往的在小波域上进行分形编码，而是在四叉树分形编码的基础上引进提升小波变换，提高值块和域块的匹配效率，加快编码速度。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1为本发明实施例一提供的图像编码方法的流程示意图，本实施例以压缩遥感图像为例对图像编码方法进行说明，如图1所示，本实施例的图像编码方法主要包括以下步骤：

步骤101、设定图像中值块的尺度范围。

加载要压缩的遥感图像，并设定该遥感图像中值块的尺度范围，例如该值块的最大尺度和最小尺度。在具体实施中，可以根据遥感图像的大小设定相应的尺度范围；本实施例中，可以相对缩小值块的最小尺寸限制，例如可以设定值块的最小尺度为4，如此可以提高解码图像的质量。

步骤102、对图像进行域块划分。

根据步骤101中确定的值块的最小尺度和最大尺度划分出遥感图像中的所有域块，例如，可以将1024×1024的图像划分为多个256×256的域块。该域块的尺度通常是最终图像划分得到的值块尺度的两倍。

步骤103、对划分得到的每一个域块进行k+1级提升小波变换，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对该域块进行分类。

首先，对该域块进行小波变换：分类能够有效缩小值块匹配过程中的搜索范围，是解决分形编码方法耗时的有效手段。本实施例在该步骤的域块分类过程中引入了小波变换，因为小波变换后的低频信息更能反映图像的基本信息，而均值只能反映亮度信息；所以用对域块像素小波变换后的低频系数求均值代替对域块像素直接求均值。其中，在利用小波变换进行图像压缩技术中，小波基对于压缩效率起着非常重要的作用。Harr小波、D4小波和D6小波都具有紧支性和对称性，可以用来作为备选的小波基。由于Harr小波的消失矩低，不具有光滑性，不利于能量的集中，所以在本方法中没有选择Harr小波。D6小波的消失矩高于D4小波，对于光滑图像更有利于能量的集中，但是遥感图像的光滑性不高，选择D6将使计算量大增，能量集中的效果同D4小波相差不多。所以本实施例为了加快编码速度，选择变换复杂度低的D4双正交小波基。此外，本实施例采用第二代小波变换，小波变换中的主要过程即小波分解有多种方法，目前最有效的方法是Sweldens提出的提升变换。使用提升小波变换方法能够原位计算，占用较小的存储空间。对于D4小波用提升方法实现涉及到1次减法，2次加法和2次移位运算，所以整个变换过程运算量小。对于小波分解过程中出现的边界模糊问题，通常采用边界延拓的方法，本实施例通过采用平滑延拓方法解决边界模糊问题，在原信号两端用线性外插法补充采样值。通过上述对域块进行小波变换后得到值块，并保留小波变换得到的4个低频系数。

其次，根据小波变换得到的4个低频系数对域块进行分类，该分类的目的是减少搜索范围，分形压缩过程中搜索域块是一个非常耗时的过程，为了提高从域块到值块的映射速度，减少不必要的搜索，需要对域块分类，具体过程如下：本实施例中首先对域块经过k+1级提升小波变换得到的4个低频系数求平均值a，不妨设这4个系数为a_1，1，a_1，2，a_2，1，a_2，2，这4个系数与a比较，共有4种可能的结果：有1个系数小于a、有2个系数小于a、有3个系数小于a、4个系数全都等于a。然后把该域块分为四个象限，分别对四个象限的灰度变换值求均值和方差；再对由4个低频系数组成的矩阵作表1所示的8种同构变换中的若干变换的组合，使得第一象限的灰度变换值的均值最大；最后，可以根据平均值a排序将该域块分成对应3类，按方差排序分成对应24类。本实施例通过考虑方差因素的影响，增加了域块的分类数，可以显著提高编码速度。

表1

变换序号	变换名称
		0	单位变换
1	旋转90°
		2	旋转180°
3	旋转270°
		4	关于y＝0对称变换
5	关于x＝0对称变换
		6	关于y＝x对称变换
7	关于y＝-x对称变换

此外，在多波段遥感图像的编码方法中，各个波段可以使用相同的划分尺寸，多个波段值块共享搜索空间即域块，这样可以查找到更优的域块，提高值块和定块的匹配效果，改善编码质量。该步骤中还包括：采用平滑延拓方法，在原信号即所述图像的像素灰度值两端用线性外插法补充采样值即经过图像编码处理后得到的灰度值。

步骤104、对步骤103得到的值块继续进行递归划分，直到划分的每一个值块的尺度小于允许的最大尺度，即步骤101中设定的尺度范围中的最大尺度。

如果值块不满足上述条件，即值块的尺度不小于允许的最大尺度时，就返回步骤103，继续对该值块进行小波变换。此时，该值块就相当于域块，对其进行K+1级提升小波变换，并对提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换进行分类。

步骤105、对值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据该4个低频系数计算值块的方向K₁，根据域块的4个低频系数计算域块的方向K₂，若值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则计算亮度因子和偏移因子，以及亮度因子和偏移因子的误差rms，判断误差是否小于5。

在分形编码的过程中，对于图像的每一个值块需要寻找对应的域块，即这是一个搜索匹配过程。对于步骤104中得到的最终值块要寻找与其对应的域块。在搜索中可以采用邻域搜索，主要是基于值块和域块匹配时，距离近的匹配几率大于距离较远的；所以在寻找匹配的域块时总是先从距离值块最近的域块开始查找。本实施例在搜索匹配过程中，为了减少不必要的计算，采用根据图像方向搜索域块，值块和域块匹配过程中仅当它们的图像方向一致时，才进行求解每一个值块对应的迭代函数系统系数，用这些参数表示图像信息，从而可以加快编码速度。具体方式阐述如下：对步骤104得到的最终值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据该4个低频系数计算值块的方向K₁；根据定义域中的每个域块的4个低频系数计算每个域块的方向K₂。该值块的方向K₁和域块的方向K₂的定义如下：

假设对域块D_i和值块R_i分别进行k+1级和k级小波变换，不妨设D_i的k+1级小波变换的低频部分为LL_D，i，k+1，而R_i的k级小波变换的低频部分为LL_R，i，k，本实施例通过比较LL_D，i，k+1和LL_R，i，k的分量来确定D_i和R_i的相似程度。例如，设矩阵A，B都是m*n的矩阵， $A={\left(\begin{array}{cccc}{a}_1^T& a_2^T& L& a_n^T\end{array}\right)}^T,$ 由A的行向量组成的一个新向量 $a={\left(\begin{array}{cccc}{a}_1^T,& a_2^T,& L,& a_n^T\end{array}\right)}^T,$ 设 $B={\left(\begin{array}{cccc}{b}_1^T& b_2^T& L& b_n^T\end{array}\right)}^T,$ 由B的行向量组成一个新的向量 $b={\left(\begin{array}{cccc}{b}_1^T,& b_2^T,& L,& b_n^T\end{array}\right)}^T,$ 则可以称max(|cos<a，b>|，|sin<a，b>|)为A与B的相似度，用cmp(comparability)表示。在此基础上，引入图像方向。例如，矩阵A，Bn*n的矩阵，经过小波变换后，取低频的4个系数构成2*2矩阵A₂和B₂，其中， $A_2=\left(\begin{array}{cc}{a}_{11}& a_{12}\\ a_{21}& a_{22}\end{array}\right),$ $B_2=\left(\begin{array}{cc}{b}_{11}& b_{12}\\ b_{21}& b_{22}\end{array}\right),$ A₂可以代表值块的4个低频系数构成的矩阵，B₂可以代表域块的4个低频系数构成的矩阵。其中，k₁＝(a₁₁-a₁₂)/(a₂₁-a₂₂)，k₂＝(b₁₁-b₁₂)/(b₂₁-b₂₂)，称e＝‖k₁|-|k₂‖为A，B之间的夹角；k₁，k₂分别为A₂和B₂的方向。

如果值块的方向K₁和域块的方向K₂满足|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则代表值块和域块的图像方向一致；当上述算式小于1时，则根据如下的公式(1)和公式(2)分别计算每个值块对应的迭代函数系统参数即相应的亮度因子和偏移因子，并计算该得到的亮度因子和偏移因子的计算值和准确值之间的误差rms，并判断误差是否满足rms＜5，若是，则继续执行步骤106；否则执行步骤107；否则继续寻找图像方向一致的域块。

$t_i=\frac{n\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_j{b}_j-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_j\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_j}{n\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a^2}_j-{\left(\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_j\right)}^2}\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\left(1\right)$

其中，上式中，aj，bj代表灰度值，n表示矩阵的维数，ti表示亮度因子。

$o_i=\frac{1}{n}[\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_j-t_i\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_j]\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\left(2\right)$

其中，上式中，aj，bj代表灰度值，n表示矩阵的维数，ti表示亮度因子，oi表示偏移因子；

步骤106、将值块和域块的位置信息写入码流文件，并且写入域块至值块的变换信息、值块的亮度因子和亮度偏移因子以及值块的尺度信息。如果所述值块处理完毕则执行步骤108；否则读取下一个值块并返回步骤105；

本实施例缩小误差门限，设定误差门限值为5。如果rms≤5，则表示值块找到了与之相匹配的域块，将值块和域块的位置信息写入码流文件，并且写入相应的从域块至值块的分形迭代变换信息、值块的亮度因子和亮度偏移因子以及值块的尺度信息。

步骤107、将树结点信息写入码流文件，对值块进行四叉树划分，再对四叉树划分得到的值块进行步骤104～步骤105。

如果值块的尺度大于规定的尺度范围中的最小尺度并且rms＞5，则把树结点信息写入码流文件，对值块进行四叉树划分，对四叉树划分得到的每一个值块再次进行步骤104～105，进行匹配搜索，由于每一个值块对应的迭代函数系统参数所占用的空间是固定的，所以值块的大小影响压缩比，值块越大相应的压缩比越高。本实施例采用自适应四叉树划分方法把值块划分成若干块，从而有效提高压缩比。

步骤108、当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文件写入结束信息。

判断是否遥感图像中的所有值块都找到了对应的域块，如果是，则向码流文件写入结束信息，该遥感图像的编码结束；否则转至步骤103继续进行编码。

为说明本实施例的图像编码方法的优点，将本实施例的图像编码方法与JPEG和Fisher算法进行了比较，将上述三种编码方法均在相同的软硬件环境下执行，比较该三种编码方法的编码时间、峰值信噪比、压缩比三个衡量图像编码方法性能的重要指标。将三种编码方法分别作用普通8位Lenna512*512灰度图像，四波段8位Lanier512*512遥感图像，另外还有7波段8位TM影像；对比JPEG和本实施例算法在压缩比小于10和压缩比大于10时，在压缩比相同的情况下对比算法的编码时间和PSNR，并在相同的压缩比情况下对比本实施例算法和Fisher算法编码时间和PSNR。最后可以得到，本发明算法同Fisher的算法相比具有相同的压缩比，编码速度提高了两倍以上。低压缩比6∶1时，在压缩Lenna普通图像和Lenier遥感图像时，同等的压缩比本实施例算法与JPEG算法相比，峰值信噪比几乎一样；在高压缩比情况下，压缩遥感图像Lenier，JPEG压缩比为18∶1时，本实施例算法为20∶1时，本实施例算法的比JPEG的PSNR高3.5。压缩遥感图像时，在低压缩比6∶1情况下JPEG和本实施例算法视觉上均无损失，在高压缩比JPEG压缩比为18∶1时和本实施例算法的压缩比为20∶1时，JPEG算法出现了严重的方块效应，而本实施例算法仍然没有视觉损失。

本实施例图像编码方法通过在对域块的分类过程中引入小波变换的低频系数，并在值块和域块的匹配过程中利用该低频系数引入图像方向，加快了编码速度；通过采用自适应四叉树划分方法，有效提高了压缩比；通过缩小误差门限等方法，提高了解码图像的质量；从而可以对遥感图像进行有效压缩，能够在保证解码质量相当的同时获得更快地编码速度，压缩比高，压缩质量好。

在实施例一提供的图像编码方法的基础上，本发明实施例还提供了一种图像编码装置。图2为本发明实施例二提供的图像编码装置的结构示意图，如图2所示，本实施例的图像编码装置主要包括设定模块21、划分模块22、分类模块23、递归模块24、判断模块25、记录模块26、处理模块27和结束模块28。

具体实施中，设定模块21设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

划分模块22根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个所述域块；

分类模块23对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类。

其中，在该提升小波变换中采用了D4小波基和第二代小波变换，并且采用了平滑延拓方法解决边界模糊问题，在原信号两端用线性外插法补充采样值。通过对域块进行小波变换后得到值块，并保留小波变换得到的4个低频系数。分类模块23首先对域块经过k+1级提升小波变换得到的4个低频系数求平均值a，不妨设这4个系数为a_1，1，a_1，2，a_2，1，a_2，2，这4个系数与a比较，共有4种可能的结果：有1个系数小于a、有2个系数小于a、有3个系数小于a、4个系数全都等于a。然后把该域块分为四个象限，分别对四个象限的灰度变换值求均值和方差；再对由4个低频系数组成的矩阵作表1所示的8种同构变换中的若干变换的组合，使得第一象限的灰度变换值的均值最大；最后，可以根据平均值a排序将该域块分成对应3类，按方差排序分成对应24类。通过考虑方差因素的影响，增加了域块的分类数，可以显著提高编码速度。

递归模块24对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度。如果值块不满足上述条件，即值块的尺度不小于允许的最大尺度时，就返回步骤103，继续对该值块进行小波变换。此时，该值块就相当于域块，对其进行K+1级提升小波变换，并对提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换进行分类。

判断模块25对所述值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据所述4个低频系数计算所述值块的方向K₁，根据所述域块的4个低频系数计算所述域块的方向K₂，若所述值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则计算亮度因子和偏移因子，以及所述亮度因子和偏移因子的误差rms，判断所述误差是否满足rms≤5，若是，则执行记录模块；否则执行处理模块；

记录模块26将所述值块和所述域块的位置信息写入码流文件，并且写入所述域块至所述值块的变换信息、所述值块的亮度因子和亮度偏移因子以及所述值块的尺度信息；

处理模块27将树结点信息写入码流文件，对所述值块进行四叉树划分，再对所述四叉树划分得到的值块进行步分类模块、递归模块和判断模块的处理；

结束模块28当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文件写入结束信息。

本实施例图像编码装置通过在对域块的分类过程中引入小波变换的低频系数，并在值块和域块的匹配过程中利用该低频系数引入图像方向，加快了编码速度；通过采用自适应四叉树划分方法，有效提高了压缩比；通过缩小误差门限等方法，提高了解码图像的质量；从而可以对遥感图像进行有效压缩，能够在保证解码质量相当的同时获得更快地编码速度，压缩比高，压缩质量好。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1、一种图像编码方法，其特征在于，包括：

步骤1、设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

步骤2、根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个所述域块；

步骤3、对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类；

步骤4、对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度；

步骤5、对所述值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据所述4个低频系数计算所述值块的方向K₁，根据所述域块的4个低频系数计算所述域块的方向K₂，若所述值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则计算亮度因子和偏移因子，以及所述亮度因子和偏移因子的误差rms，判断所述误差是否满足rms≤5，若是，则继续执行步骤6；否则执行步骤7；

步骤6、将所述值块和所述域块的位置信息写入码流文件，并且写入所述域块至所述值块的变换信息、所述值块的亮度因子和亮度偏移因子以及所述值块的尺度信息，并在所述值块处理完毕时执行步骤8；

步骤7、将树结点信息写入码流文件，对所述值块进行四叉树划分，再对所述四叉树划分得到的值块返回步骤4进行执行；

步骤8、当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文件写入结束信息。

2、根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，所述步骤1中的最小尺度为4。

3、根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，所述步骤3中的对所述域块进行提升小波变换包括：采用D4双正交小波基和第二代小波变换方法对所述域块进行提升小波变换。

4、根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，所述步骤3还包括：多个波段值块共享所述域块。

5、一种图像编码装置，其特征在于，包括：设定模块、划分模块、分类模块、递归模块、判断模块、记录模块、处理模块和结束模块；

所述设定模块，用于设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

所述划分模块，用于根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个所述域块；

所述分类模块，用于对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类；

所述递归模块，用于对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度；

所述判断模块，用于对所述值块进行K级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据所述4个低频系数计算所述值块的方向K₁，根据所述域块的4个低频系数计算所述域块的方向K₂，若所述值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1(1+k₁k₂≠0)，则计算亮度因子和偏移因子，以及所述亮度因子和偏移因子的误差rms，判断所述误差是否满足rms≤5，若是，则执行记录模块；否则执行处理模块；

所述记录模块，用于将所述值块和所述域块的位置信息写入码流文件，并且写入所述域块至所述值块的变换信息、所述值块的亮度因子和亮度偏移因子以及所述值块的尺度信息；

所述处理模块，用于将树结点信息写入码流文件，对所述值块进行四叉树划分，再对所述四叉树划分得到的值块进行步分类模块、递归模块和判断模块的处理；

所述结束模块，用于当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文件写入结束信息。

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