使用凌波轉換(wavelet transform) 的技術來作影像壓縮，近年來在學術
界引起了廣泛的討論。在這篇論文中，除了探討凌波轉換的理論基礎外，

我們使用一種新的編碼方式，來編碼影像經凌波轉換後的係數。首先，我

們對原始影像重覆做凌波轉換，如此一來會得到一類似金字塔狀(py-

ramidal)的次影像群(subimages)。再來，使用四元樹來找出高頻次影

像( high frequency subimages)中高能量區域。第三，使用向量量化(

vector quantization)的技術，以多層次的碼書(multiresolution

codebooks)來編碼這些高能量的區域。另外，由於人眼對高頻影像較不敏

感，所以對它不用精細的量化；反過來說，對於低頻影像則須仔細處理。

最後，以這些量化過的係數，經逆向凌波轉換，重建影像。經實驗，以這

種編碼方式，重建的麗娜影像(Lena)，它的噪訊比 (SNR)為33.09，而且

只需0.303的位元比率(bit rate)。而使用多層次碼書，就其意義而言，

有類似分類向量量化(classify VQ) 的效果，所以這種編碼方式對非構成

碼書的影像( images outside training set of codebook)，同樣可以得

到很好的效果，適用性甚佳。另外，由於在高頻次影像中使用向量量化所

產生的方塊效應(block effects)，影像重建後將不復出現，而最後也將

說明此法易用於漸次傳輸(progressive transmission)。