文档介绍：小波变换与矢量量化在图像压缩中的应用研究捅要压缩算法。本文主要研究小波变换和矢量量化在图像压缩中的应用,并给出一种在图像压缩技术中,小波变换是一种非常有效的数学工具。传统小波变换在分析非连续信号时,在跳变点两侧会产生大的小波系数,对非平滑图像处理效果较差。自适应小波变换有效地解决了这个问题,但目前的自适应小波变换均需要构造出一组小波,从这组小波中根据图像特点选取一个进行变换。就目前而言这些小波的压缩性能都不及中推荐使用的小波,单独构造小波将导致算法与国际标准不能兼容。基于此,本文在小波算法的基础上,给出了一种改进的自适应小波算法。矢量量化作为一种高效的压缩技术,其突出的优点是压缩比大且编解码算法简单,在图像压缩领域中有着良好的应用前景。小波变换矢量量化图像压缩算法是近年来图像压缩领域中颇为流行的一种新型结合自适应小波变换和矢量量化算法的图像压缩技术。本文主要研究内容有:隽艘恢指慕淖允视/〔ㄋ惴āS捎诟盟惴ㄊ窃贒/〔变换的基础上构造的,能够与新一代静止图像压缩标准相兼容,将图像分为平滑图像和非平滑图像两类分别进行实验,从重构图像和峰值信噪比方面给出了该算法与改进前算法的对比。实验结果表明该算法能够有效地提高图像压缩性能,特别是对于非平滑图像,能够取得更好的压缩效果。芯苛薒、和闹质噶苛炕惴āMü抡媸笛椋从失真和算法复杂度等方面对比分析了这几种算法的码书设计性能。将小波变换与这几种矢量量化算法结合,从重构图像和峰值信噪比等方面对比分析了这几种算法与小波变换结合后的图像压缩性能。ǜ慕淖允视π〔ū浠挥胧噶苛炕嘟岷希鲆恢智岸司哂懈慕自适应小波变换,后端具有低失真、低复杂度的矢量量化算法的图像压缩技术。通过实验,对比该算法与传统小波矢量量化算法的性能。结果表明该算法能有效地结合自适应小波变换和矢量量化的优势,在高压缩比下仍可以有效地恢复图像,取得了较好的压缩效果。关键词:自适应小波变换;算法;惴ǎ籯算法;惴
知识水坝***@pologoogle为您整理
.,.琣籐:篈籔’甌
知识水坝***@pologoogle为您整理
:鷍域学位论文作者签名:风御智签字日期:伽矽年;学位论文作者签名:氍独创声学位论文版权使用授权书签字日期:为孵年签字日期:阅阹鮅明塑旦遗直基丝霞要挂别直明的:奎拦亘窒蚱渌逃沟难换蛑な槭本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特≥痡以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎适用本授权书学位论文作者毕业后去向:工作单位:邮编通讯地址:电话:
髀数字图像压缩简介信息交换是人类生活的基本条件。人们在自然界中获取信息的载体主要有语音、图像和数据三种形式。图像是人类最重要的信息载体。由于存储空间和带宽资源等方面的限制,人们对图像压缩技术提出很高的要求。图像压缩所解决的问题是尽量减少表示图像所需要的数据量,同时又能保持恢复图像的质量满足规定的要求。因此研究图像压缩技术具有十分重要的意义。数字图像压缩,就是在保证一定重构质量的前提下,通过去除图像中的各种冗余,以尽量少的比特数来表示图像信息。数字图像压缩技术主要有:游程编码⒃げ獗嗦隱、矢量量化【:⒆哟嗦隱⒈浠槐嗦胪鹊取近年来,人们又提出了基于神经网络【、分形【康燃际醯难顾跛惴āT谌缟纤各种算法中,变换编码的应用较为广泛。变换编码过程有三个基本环节:变换、量化和编码。变换编码的原理框图如图所示:.枷癖浠环椒ḿ蚪图像变换的作用是将原始图像表示在另一个量化和编码数据较少的域中,对变换器的要求应该是高度去相关的、重建均方误差最小的、可逆的和方法简便的。常用的变换方法有离散傅立叶变换侄玻锫瓯浠籛,特征向量变换甃肷⒂嘞冶浠籇,哈尔变换北浠籗,小波变换等。其中基于耐枷裱顾醣嗦朐谕枷裱顾趿煊虻玫焦惴旱挠τ茫⒁殉晒际标准。小波变换是一种多分辨率的分析方法。它对高频信号采用小时窗,对低频信号采用大时窗进行分析。这正好与自然界中一般高频信号持续时间短、低频信号变样本量化选择—编码信解码换道器构图像图枷裱顾醣嗦胂低吃砜蛲原—●逆小波变换与矢量量化在图像压缩中的应用研究——■——◆
量化的率失真性斛】。一般标量量化分为均匀量化、非均匀量化和自适应量化持续时间较长的时频分布特性相符合,非常适合图像处理。同其它变换编码一样,小波变换本身并不具备压缩