小波零树编码在图像压缩及其去噪中的应用研究

摘要

该文主要研究了小波零树编码在图像压缩及其去噪中的应用,提出了一些改进算法;最后对各种基于小波零树思想的压缩编码方法进行比较和总结.该文首先阐述了各种图像压缩方法和视频图像压缩标准,用于图像压缩的小波变换基本理论;其次介绍了基于小波零树编码思想的两种成功的图像编码算法嵌入式零树编码算法EZW和多层次零树编码算法SPITH.该文提出了两种改进算法,算法一:DPCM、零树和游程相结合的改进算法;算法二:DPCM、零树和矢量量化相结合的改进算法;仿真结果表明这两种改进算法无论从客观信噪比还是从主观质量都取得了很好的效果,从而证明改进方案是有实际意义的;然后是含噪图像的小波零树编码去噪研究,软门限去噪以后采用第一种改进算法对图像进一步压缩,解压后的仿真结果显示噪声得到了很好的去除;最后是对基于零树编码思想的各种编码方法进行总结、分析和比较.

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1引言

1.2本论文工作背景及工作简介

2图像和视频压缩方法

2.1图像压缩编码

2.1.1统计编码

2.1.2预测编码

2.1.3变换编码

2.1.4矢量量化编码

2.1.5模型编码

2.1.6其它编码

2.2图像和视频压缩标准

2.2.1 JPEG

2.2.2 JPEG2000

2.2.3 MPEG-4

2.2.4图像的质量评价标准

2.2.5可视电话

3小波变换图像压缩理论简介

3.1傅立叶变换到小波分析

3.1.1傅立叶变换

3.1.2短时傅立叶变换

3.1.3小波变换

3.1.4多分辨率分析与正交小波变换

3.2小波变换应用于图像压缩

3.3图像压缩与小波包变换

3.3.1小波包定义

3.3.2小波包空间分解

3.3.3小波包算法

3.3.4小波包最优基选择

3.3.5小波包变换应用于图像压缩

4小波零树压缩编码方法研究

4.1零树结构

4.2EZW和SPIHT算法

4.3一种DPCM、零树与游程相结合的改进算法

4.3.1零树与游程结合的可行性

4.3.2新算法及其实验结果

4.4一种DPCM、零树与格型矢量量化相结合的改进算法

4.4.1格型矢量量化理论简介

4.4.2新算法编码过程及其实验结果

5含噪图像的小波零树编码研究

5.1小波域门限去噪方法

5.3基于软门限去噪的含噪图像小波零树编码算法

5.4仿真结果

6小波零树编码方法总结

6.1一些改进的零树编码措施

6.2嵌入式小波包零树量化编码

6.2.1介绍

6.2.2兼容性零树结构

6.2.3算法性能及其结论

6.3分别基于小波分解和小波包分解的SFQ算法

结束语

致谢

参考文献