文档介绍：摘要图像压缩技术随着计算机网络技术和多媒体技术的迅猛发展而成为国际上热门的研究课题。小波变换是当前数学领域中一个迅速发展的新领域,它不仅有着深远的理论意义,而且具有十分广泛的应用前景。基于小波变换的数字图像压缩是小波分析应用领域中一个重要方面。它具有压缩比高,压缩速度快等优点,但也存在低比特率时重建图像出现边缘模糊现象等不足之处。本论文的研究目的旨在解决在低比特率时如何有效保存图像的边缘和纹理信息以减少重建图像的边缘模糊现象,提高重建图像的主观质量的问题。首先对基于小波变换的图像压缩算法进行了总结,分析其现状、存在的问题及发展方向。然后针对基于小波变换的图像压缩算法中存在的问题提出了一种基于势函数模糊聚类进行量化压缩的新方法。在模糊聚类量化过程中,本文充分考虑到了高频子带小波系数的分布特性及高频系数对于保存边缘、纹理信息的重要性程度,同时也充分利用了模糊集合的特性。实验证明,在低比特率下,,从而一定程度上提高了重构图像的主观质量。关键词:小波变换;多分辨率分析;图像压缩;聚类分析哈尔滨工程大学硕士学位论文
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作者:历期:鹄室哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除论文中已经注明引用的内容外,本论文不包括任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本论文研究作出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
第一章绪论引言量与传输通道容量之间的矛盾问题。可以说,没有高效的压缩方法,图像的图像数字化后数据量庞大,这给存储容量、通信干线传输率及计其中非常重要的一类方法,受到学术界的广泛关注。随着社会的进步,科学技术特别是通信技术、计算机技术和网络技术的飞速发展,数字图像在日常生活和工作中发挥着越来越大的作用,逐步成为人们获取信息的主要方式。图像在传输中的关键问题就是图像信号巨大数据传输和存储就不可能得到有效实现,因而图像压缩成为信息处理领域一个非常重要的研究课题。图像压缩的最根本目的是要以尽量少的比特数来表征图像,同时保持恢复图像的质量,使之符合特定应用场合。图像压缩编码是一种信源编码,其信源是各种类型的图像信息“’。算机处理速度带来了极大的压力。单纯采用增加存储器容量和通信信道带宽及提高计算机运算速度等方法来解决这个问题是不现实的,采用高效快速的压缩编码技术成为一种有效选择。数字图像压缩编码技术已经成为数字图像应用中的关键技术之一。压缩编码的理论基础是信息论。从信息论的角度看,压缩就是去除信息中的冗余,即用更加接近信息本质的描述来代替原有冗余信息的描述。但信息本质不是孤立的,它与信息的传输、信息的接受者相关。数据压缩的发展过程体现了人类对信息本质的认知过程。数字图像压缩编码一直是信息处理技术中最活跃的领域之一。基于小波变换的图像压缩编码是图像数据能压缩有多方面原因。首先,图像数据具有高度相关性,存在着大量冗余。数据冗余造成比特浪费,消除冗余有利于节约码字,从而达到图像压缩的目的。大多数图像内相邻像素之间有较大的相关性,即空间冗余度;序列图像前后帧之间有较大的相关性,称之为时间冗余度;多光谱遥感图像谱间存在相关性,这称为频率域冗余度;其次若用相同码长表示不同出现频率的符号也会造成比特数的浪费,这种浪费称为符号冗余度。其次,允许图像有一定的失真也是图像可以压缩的一个重要原因。在许多应用场合,哈尔滨工程大学硕士学位论文
研究的目的和意义视觉特性,就可以在保证图像主观质量的前提下实现图像压缩比的较大提高。起着极为重要的作用,,是人类认识世界的重要信息来源。因此,图像已成为多媒面,小波变换编码具有传统编码方法的优点,能很好地消除数据本身的统计起来,可以很好地去除图像数据的视觉冗余,极大地提高了图像数据的压缩并不要求复原图像与原始图像完全相同,允许有少量的失真。只要失真不为人眼所察觉,在许多情况下是完全可以接受的,这有利于图像压缩比的提高。允许的失真越多,可以实现的压缩比就越大,这种有失真的编码称为限失真编码。人眼往往是图像信息多数应用中的最终接受者,若能充分利用人眼的其实人类的视觉系统是存在“缺陷”的,对某些失真不敏感,难以察觉。若图像压缩编码方法能充分利用这些特性就可以取得较好的压缩效果,即在获得较高主观质量的前提下获得到较高压缩比,除了如医学等某些特殊领域外,这是一种有着广