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【6h】

嵌入式零树小波编码算法的改进与应用研究

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论文说明:主要术语表、图表目录

声明

第一章 绪论

1.1研究的背景和意义

1.2图像压缩的发展和研究现状

1.3论文研究工作概要

1.4本论文的章节安排

第二章 数字图像压缩编码基础

2.1数字图像压缩的必要性和可能性

2.2图像压缩模型和评价准则

2.2.1图像压缩模型

2.2.2图像压缩的评价准则

2.3图像压缩编码方法

2.3.1图像压缩编码的经典方法

2.3.2图像压缩编码的现代方法

2.4图像压缩编码方法的国际标准

2.4.1 JPEG和JPEG2000

2.4.2 MPEG系列

2.5小结

第三章 小波变换及小波图像压缩技术

3.1小波变换简介

3.2小波变换理论

3.2.1傅立叶变换和短时傅立叶变换

3.2.2小波变换

3.2.3多分辨分析

3.3小波图像压缩技术

3.3.1小波图像压缩理论

3.3.2小波变换在图像压缩中的优越性

3.4小结

第四章 嵌入式零树小波编码算法及其改进

4.1嵌入式零树小波编码(EZW)算法

4.1.1 EZW算法简介

4.1.2 EZW算法原理

4.1.3 EZW算法的优点

4.2嵌入式零树小波编码的改进算法

4.2.1 EZW算法的缺点和不足

4.2.2对EZW算法的改进

4.3小结

第五章 基于人眼视觉特性的小波变换压缩编码算法

5.1问题的提出

5.2人眼视觉系统模型(HVS)

5.2.1人眼构造简介

5.2.2人眼的视觉特性

5.2.3人眼视觉系统模型

5.3基于人眼视觉特性的小波变换压缩编码算法

5.3.1在人眼视觉特性的基础上对EZW算法进行改进

5.3.2实验和结果分析

5.4小结

第六章 结论和展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果

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摘要

视觉在人类感知中起着极为重要的作用,而视觉感知的结果和表现形式--图像,是人类认识世界的重要信息来源,因此图像已成为多媒体技术中最为重要的数据类型。图像的处理与分析技术发展迅速,已发展成为现代信号处理技术中的专门分支学科,因此有必要对其进行专门的技术研究。近年来,随着小波理论的发展和应用,将它用于图像处理上面比起以前的方法取得了很大的进步。因此,将小波变换用于图像处理,特别是用于图像压缩,是人们一直很感兴趣的问题,这也是本文要对其研究和讨论的原因。 本文以图像压缩算法为主要研究对象,在小波变换理论的基础上,对基于小波变换的嵌入式零树编码算法进行了深入的研究和讨论。主要内容为: 1.介绍和讨论了数字图像压缩编码所涉及的基本理论和方法,包括了图像压缩编码的研究现状、基本原理以及一些常见的压缩方法、算法及其发展趋势,并讨论了一些经典压缩编码方法的国际标准。 2.在小波变换理论的基础上,详细讨论了小波图像压缩技术。其中重点介绍和讨论了基于小波变换的嵌入式零树编码(EZW:EmbeddedZffotreesWavdet)算法。根据对小波系数特点的分析指出了EZW算法的缺点和不足,并在此基础上对EZW算法进行了改进。提出了两种改进方案:第一种方案从EZW算法的扫描方法入手,通过“剔除”重要系数使得改进后的算法提高了原算法的编、解码时间和压缩比;第二种方案在第一种方案的基础上深入,从小波分解后的最低频子带入手,通过对其单独编码和设置标志矩阵使得改进后的算法很好地提高了图像质量和编码效率。两种改进方案均通过实验得到了验证。 3.针对EZW算法的不足引入了人眼视觉系统模型(HVS),提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换压缩编码算法,并通过实验验证了该算法即能保持原有零树算法良好的压缩品质,又能很好地改善图像的视觉质量。

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