目录 摘要I
AbstractII
第1章 绪论1
第2章 图像压缩的基本技术5
第3章 WSQ离散小波变换13
第4章　WSQ自适应标量量化及算法实现23
第5章　WSQ编码28
结论39
参考文献40
仿真结果42
源程序43
致谢48
毕业设计（论文）成绩评定表49

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第1章 绪论 1.1 课题背景 1.1.1 指纹图像压缩的必要性 指纹图像在目前生物身份识别领域占有十分重要的地位，其压缩存储是自动指纹识别系统中的一个重要组成部分。在大型的指纹图像数据库中，为节省空间，对图像进行压缩以有效的对其进行存储、传输已十分必要。以一个40万人的指纹库为例，若以(512×512)×8bit的灰度图像来存储一个手指的指纹，每人十指，则共需要1000GB的存储量。如此庞大的数据量，若不经压缩，数字图像传输所需要的高传输率和数字图像存储所需要的巨大容量将很难保证。美国联邦调查局自1924年就开始收集指纹，在过去的70年里，他们己经收集了多达几百万张的指纹图片，同时指纹数据正在以每天30000~50000枚的速度继续增长。为了解决如此庞大的指纹数据量的存储，节省存储空间,必须对指纹图像进行压缩。同时，为了利用互联网进行异地指纹识别，对指纹图像进行压缩后传输也是很必要的。 1.1.2 指纹图像压缩的特点 目前，由于静止图像压缩技术主要以DCT，标量量化，霍夫曼编码等技术为基础的JPEG图像。与一般的静止图像相比，指纹图像有他自己的特点，指纹图像的内容比较单一。通常由交替出现宽度大致相等的脊和谷组成。其中，脊的末稍点和分叉点等特征在压缩过程中是必须保留的，否则解压缩后无法恢复的这些关键特征信息将对指纹的分类和识别造成不良的影响。如果使用常用的静态图像压缩标准JPEG进行压缩，由于其使用8*8的DCT对图像进行变换，在高压缩比的条件下会产生明显的方块效应，这对指纹图像中关键特征的保持是极为不利的。因此，指纹图像的压缩要采用一些有针对性的算法。 　　指纹图像压缩中,最主要性能要保持细节点特征参数,利用小波的空间局部化特征,并且使用两个一维小波滤波器的笛卡尔积组成的二维可分离滤波器,指纹图像经过小波分解以后细节点所对应的小波系数集中在某个矩形区域内，即称之为细节点邻域......