于2001年1月成为国际标准的JPEG2000是基于小波变换压缩技术的，其最初目的之一是应用于家用数字照相机。汤姆逊草谷公司与2005年IBC展览会上推出了广播级高清摄录一体机和演播室录像机中，JPEG2000成为其压缩格式之一。该系列产品为Infinity数字全媒体制作设备。
全新的高清摄录一体机和演播室录像机将应用于广播电视节目制作领域，其中采用了ADI公司的2片ADV202 JPEG2000处理芯片，同时还配置了其他编解码芯片，如DV芯片用于处理标清信号，MPEG-2芯片用于处理高清和标清信号。
汤姆逊草谷公司的工程师介绍，由于越来越多的客户在考虑从标清向高清过渡，因而对汤姆逊草谷公司采用最新的JPEG2000技术表现出了极大兴趣。
一. 什么是JPEG2000压缩算法
JPEG2000，正式名称为“ISO 15444”，同样是由JPEG组织负责制定。JPEG全名为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织（ISO）下从事静态图像压缩标准制定的委员会。它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918-1，也就是应用非常广泛的JPEG压缩算法了。
由于JPEG压缩算法可以提供出色的图像质量，因而获得了广泛的应用和巨大的成功。目前计算机图像处理大部分都是采用JPEG的压缩标准。
然而，随着多媒体应用的高速发展，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对多媒体图像处理的要求。因此，更高压缩效率以及更多新功能的新一代静态图像压缩技术JPEG2000就诞生了。
JPEG2000与传统JPEG最大的不同，在于它放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换（DCT：Discrete Cosine Transform）为主的区块编码方式，而改采以小波转换（Wavelet transform）为主的多解析编码方式。小波转换的主要目的是要将图像的频率成分抽取出来。
在压缩率相等的情况下，JPEG2000的影像质量明显优于JPEG。实验证明，当采用JPEG压缩技术处理的图像出现严重马赛克现象，画面效果难以接受时，用JPEG2000处理的图像基本看不到有马赛克，而且物体的轮廓也比较清晰。严重的马赛克现象是 JPEG算法最大的缺点，而JPEG2000采用小波转换算法则避免了这种缺陷。
二. JPEG2000压缩算法的优点：
1.JPEG2000作为JPEG升级版，高压缩（低码率）是其目标，其压缩率比JPEG高约30%左右；
2.JPEG2000同时支持有损和无损压缩，而JPEG只能支持有损压缩。因此JPEG2000更适合保存重要资料；
3.JPEG2000能实现渐进传输，这是JPEG2000的一个极其重要的特征。这也就是我们对GIF格式图像常说的“渐现”特性。它先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图象由朦胧到清晰显示，而不必是像现在的JPEG一样，由上到下慢慢显示；
4.JPEG2000支持所谓的“感兴趣区域”特性，你可以任意指定图像上你感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部份先解压缩。这样我们就可以很方便的突出重点了；
5.码流中提供容错性有时是必要的，例如在无线传输误码很高的通信信道中传输图像时，没有容错性是让人不能接受的。因而，JPEG200也提供了非常好的容错校正性能。
三. JPEG2000的压缩技术及算法
JPEG2000编码器的结构框图如图1所示，首先对源图像数据进行离散小波变换，然后对变换后的小波系数进行量化，接着对量化后的数据熵编码，最后形成输出码流。解码器是编码器的逆过程，如图1所示，首先对码流进行熵解码，然后解量化和小波反变换，最后生成重建图像数据。
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JPEG2000的处理对象不是整幅图像，而是把图像分成若干图像片（image tiles），对每一个图像片进行独立的编解码操作。术语“图像片”（tiling）是指原始图像被分成互不重叠的矩形块，对每一个图像片进行独立的编解码处理。在对每个图像片进行小波变换之前，通过减去一个相同的数量值对所有的图像片进行水平移位，如图2所示：
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整个JPEG2000的编码过程可概括如下：
· 把原图像分解成各个成分（亮度信号和色度信号）。
· 把图像和它的各个成分分解成矩形图像片。图像片是原始图像和重建图像的基本处理单元。
· 对每个图像片实施小波变换。
· 对分解后的小波系数进行量化并组成矩形的编码块（code-block）。
· 对在编码块中的系数“位平面”熵编码。
· 为使码流具有容错性，在码流中添加相应的标识符。
· 可选的文件格式用来描述图像和它的各个成分的意义。
在JPEG2000中，基本的编码引擎是基于EBCOT（Embedded Block Coding with Optimized Truncation of the embedded bitstreasms）的算法思想。
在EBCOT算法中，每一个子带被分解成相对小的子块（例如64×64或32×32），这些子块被称为“编码块”，如图3所示。对每一个编码块（Bi）进行独立编码产生基本的码流（Ci），每一个编码块（Bi）产生的码流可以根据需要取不同的长度Li（z）。
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设编码块Bi的码流长度为Li（z）、失真为Di（z），最终压缩数据的长度为Lmax，则每一个编码块的截断点可以自由选择，只需最后的码流长度Li（z）满足∑Li（z）≤Lmax即可，如果用每一个编码块的失真之和来表示重建图像的失真，则重建图像的失真为D=∑Di（z）。
截断点的选择可以在每一个编码块压缩完成后进行，所以这种优化截断方案被称为“后压缩率失真优化”（Post-compression Rate-distortion Optimization，PCRD-opt）算法。
最终的压缩数据由各个编码块的码流Ci组成，称为“封包流”（pack-stream），最简单的封包流形式如图4所示：
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因为每一个编码块只影响图像的一个区域，所以此封包形式还具有一定的“空间可伸缩性”，这样，如果给定一个空间域上的感兴趣，就可以把感兴趣所在的编码块识别出来，然后进行相应的处理。
尽管图4所示的封包格式中每
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