小波图像编码不包含以下哪种编码方式（小波图像编码的新思路）

小波图像编码的新思路

介绍

小波图像编码是数字图像处理领域中一种常见的压缩方法，其基本思想是利用小波变换将图像分解成各个不同分辨率的频带，然后按照不同的压缩比例对这些频带进行逐层编码。在传统的小波图像编码中，有许多常见的编码方式，如基于大量统计模型的熵编码、基于小波系数的霍夫曼编码等，但可能有些编码方式并不适合所有的图像类型，在本文中，我们将从各种角度探讨小波图像编码不适合的一些情况。

编码方式1：熵编码

熵编码是一种常见的针对离散符号（如像素）的无损压缩方法，其基本思想是为出现概率较高的符号分配短编码，为出现概率较低的符号分配长编码，从而在保证无损压缩的前提下，进一步缩小压缩后的数据大小。但是，在一些场景下，如面向文本和语音的数据压缩中，符号出现的概率越接近相等，则用该编码方式压缩效果越好。对于小波图像编码，由于不同图像的特征差异较大，因此符号出现的概率也非常不均衡，使用熵编码时可能会导致压缩效率大大降低。

编码方式2：霍夫曼编码

霍夫曼编码是整个压缩过程中最常用的一种编码方式，其基本思想是将出现频率较高的符号用长度较短的编码进行表示，出现频率较低的符号则用长度较长的编码进行表示。和熵编码相比，霍夫曼编码不仅可以有较高的压缩率，还可以有较低的耗时，但在一些图像对比较特别的情况下，使用霍夫曼编码可能无法得到更好的效果。霍夫曼编码在处理一些尺寸非常小的图片时，存在不能压缩或者效果非常差的情况，潜在的原因是这种编码方式依赖于统计分布，当统计分布很不均衡的时候，霍夫曼编码尤其可能表现不佳。

编码方式3：预测编码

预测编码是基于前一个或者几个符号来预测当前符号后，然后对预测误差进行编码的方法。它主要应用于有一些强时间相关性或者空间相关性的数据上。但小波图像编码中，由于图像本身就是一个非常复杂的系统，像素之间存在巨大的复杂关系，因此很难通过预测得到足够的优化效果。事实上，为了更好地利用小波变换的性质对图像进行编码，目前一些新的小波压缩算法都是以其为基础进行研究的。

结论

综上所述，虽然目前已有不少小波图像编码方法得到了广泛的应用，但对于一些特别的图像类型或者处理情况，可能存在适配问题，需要根据具体情况灵活使用基于大量统计模型的熵编码、基于小波系数的霍夫曼编码、或者预测编码等编码方式。在实际应用中，根据图像的特征及实际需求选择最优编码方式，才能使压缩效果达到最佳。