以小波轉換為基礎的影像壓縮編碼法也逐漸受到重視，本論文以EZW壓縮為基礎，提出改良型的節點索引編排與節點狀態分類以提昇編碼速度與壓縮效能。實驗結果顯示修改節點索引編排可以加快編碼速度，再搭配新的節點狀態分類能提高解碼後影像的品質。

目 錄
中文摘要 ………………………………………………………… i
圖目錄…………………………………………………………… iv
表目錄……………………………………………………………vii
第一章 續論……………………………………………………… 1
第二章 小波轉換與影像壓縮
2.1 小波轉換………………………………………………… 4
2.1.1 一維小波轉換………………………………………5
2.1.2 二維小波轉換…………………………………… 10
2.2 小波轉換壓縮影像資料………………………………… 14
2.3 EZW影像壓縮…………………………………………… 18
2.3.1樹狀結構與索引順序………………………………18
2.3.2 臨界值…………………………………………… 20
2.3.3 節點狀態分類…………………………………… 21
2.3.4編碼……………………………………………………… 22
2.3.5 EZW演算法…………………………………………23
2.4 Arithmatic coding ……………………………………26
第三章 修改樹狀索引與節點狀態分類
3.1 修改EZW樹狀索引…………………………………………28
3.1.1 修改的節點索引編排………………………………29
3.1.2修改EZW節點索引編排演算法……………………33
3.2修改EZW節點分類狀態……………………………………34
3.2.1新節點狀態分類……………………………………34
3.2.2 新節點狀態分類演算法……………………………38
第四章 實驗結果比較
4.1影像品質評估………………………………………………41
4.2實驗結果……………………………………………………41
4.2.1 解壓縮影像的視覺比較……………………………42
4.2.2壓縮比/MSE值比較…………………………………43
4.2.3速度比較……………………………………………44
第五章 結論………………………………………………………… 59
參考文獻………………………………………………………………61

參考文獻
[1]I. Daubechies,”The wavelet transform,time frequency location and signal analysis,”IEEE Trans.Informat.Theory,vol.36,pp.961-1005,Sept.1990.
[2]J.Kovacevic and M.Vetterli,”Nonseparable multidimensional perfect reconstruction filter banks and wavelet bases for R,”IEEE Trans, Informat. Theory,vol.38,pp.533-555,Mar.1992.
[3]S. Mallat,”Multifrequency channel decomposition of images and wavelet models,”IEEE Trans.Acoust.Speech and Signal Processing., vol.37,pp. 2091-2110,Dec.1990.
[4]O.Pioul and M.Vetterli,”Wavelets and signial processing,” IEEE Signal Processing Mag.,vol.8,pp.14-38,Oct.1991.
[5] M.AINSWORTH,JLEVESLEY W.A.LIGHT and M.MARLETTA , Wavelets,Multilevel Methods and Elliptic PDEs ,OXFORD SCIENCE ,1997.
[6]J.M.Combes A.Grossmann Ph.Tchamitchian(Eds.),Wavelets Time- Frequency Methods and Phase Space ,Springer-Verlag,1998.
[7]Jerome M .Shapiro “Embedded Image Using Zerotree of Wavelet Coefficients”IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL,41,NO.12,DECEMBER 1993
[8 ]Amir Said Willam A.Pearlman,”A new,fast,and efficient image codec based on set partition in hierarchical trees,” IEEE Trans.on Circuits and Systems for Video Technology, vol . 6, no. 3, pp 243-250, June 1996.
[9]S.Mallat,”A theory for multiresolution signal decomposition:The wavelet representation,” IEEE Trans Pattern Anal.Mach.Intell.,vol.11,pp. 674-693, July 1989.
[10]E.H.Adelson,E.Simoncelli,and R.Hingorani,”Orthogonal pyramid transforms for image coding,”Proc,SPIE,vol.845,Cambridge,MA,Oct. 1987,pp 50-58
[11]Rafael C.Gonalez and Richard E.Woods,Digital Image Processing, Addison Wesley,1992.
[12]afael C.Gonalez and Richard E.Woods,Digital Image Processing,Prentice Hall,2002