摘要
可逆图像变换作为图像处理领域的关键技术之一，在图像压缩、信息隐藏、数字水印等方面扮演着至关重要的角色。
不同于传统的压缩方法，可逆图像变换旨在实现图像在压缩域和像素域之间的无损恢复，对于医学影像、遥感图像等对信息保真度要求极高的应用领域具有不可替代的价值。
近年来，随着深度学习、机器学习等新兴技术的引入，可逆图像变换技术在压缩效率、计算复杂度、主客观质量等方面取得了显著的进步，涌现出大量优秀的算法和应用。
本文首先介绍了可逆图像变换的基本概念、研究背景和意义，并对国内外研究现状进行综述。
然后，重点阐述了高质量可逆图像变换的关键技术，包括预测算法优化、变换基的选择与优化、量化与去量化策略、熵编码优化等方面。
此外，本文还对几种常用的可逆图像变换算法进行了详细的分析和比较，包括基于整数小波变换的算法、基于方向提升的算法以及基于预测误差扩展的算法。
最后，本文对可逆图像变换技术的未来发展趋势进行了展望，并提出了几个潜在的研究方向。
关键词：可逆图像变换；图像压缩；信息隐藏；数字水印；预测编码；熵编码
可逆图像变换是一种特殊的图像压缩技术，其核心目标是在保证图像信息完整性的前提下，尽可能地降低图像数据的冗余度，以便于存储和传输。
与传统的损失压缩技术（如JPEG）不同，可逆图像变换允许图像在压缩域和像素域之间进行无损恢复，即解压缩后的图像与原始图像完全一致，没有任何信息损失。
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