小波变换与图像压缩技术研究

小波变换与图像压缩技术研究

论文题目: 小波变换与图像压缩技术研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 通信与信息系统

作者: 曹艳

导师: 王典洪

关键词: 小波变换,图像压缩,编码,提升,小波

文献来源: 中国地质大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着多媒体技术和因特网技术的不断发展,如何有效的组织、存储、传输和恢复图像数据,探索更有效、更高压缩比的图像编码技术,成为现在信息处理技术中关键任务之一。图像压缩技术已经研究了几十年,提出了诸如差分脉码调制编码(DPCM)、离散余弦变换(DCT)等压缩方法,并已经形成了基于DCT等技术的国际压缩标准,如JPEG、MPEG、H.261等,图像压缩技术得到了广泛的实际应用。但是人们也逐渐发现这些压缩方法的一些缺点:如高压缩比时出现严重的方块效应、没有充分利用人眼视觉系统(Human Visual System,简称HVS)等。为此,人们经过不断探索,又陆续提出了一些新的压缩方法例如分形图像压缩、小波变换图像压缩、人工神经网络压缩等。图像压缩编码正向着更高的压缩比和更好的压缩质量的道路前进,其中小波变换图像压缩是当前的研究热点。 小波变换是一种窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法。小波变换在信号的高频部分可以取得较好的时间分辨率;在信号的低频部分可以取得较好的频率分辨率,从而能有效的从信号(如语音,图像等)中提取信息。由于小波变换编码相对于传统的图像编码具有不可替代的优点,在压缩比和编码质量方面都优于DCT变换编码。基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量。因此,新一代的国际图像编码标JPEG-2000和MPEG-4都采用了小波变换方法,随着它们的制定和推广,基于小波变换的图像压缩技术将会被越来越广泛的采用。 回顾了小波图像编码的研究现状,结合不断发展的新的嵌入式小波图像编码方法,对基于小波变换的图像压缩编码进行了深入而系统的分析与总结。具体内容包括:①以离散小波变换为出发点,阐述了多分辨分析的实质,讨论了小波构造原理及过程,分析了小波基的性质与图像压缩性能间的关系;②阐述了提升方法的构造原理,从不同的角度对比分析了提升与Mallat算法的优缺点:③系统全面的研究了基于小波变换的嵌入式图像压缩算法,分析了原理及其实现过程。 由于CDF9/7小波特别适合图像压缩,表现出良好的压缩特性。本文作者应用双正交小波构造性质和提升方法设计了简单的C9/7系列小波—C9/7-1、C9/7-2和C9/7-3,分别求解它们的提升系数,并分析了它们的正交性和消失矩。从计算复杂性和图像质量两方面,将本文作者构造的新小波与传统的CDF9/7小波进行对比。实验表明,本文设计的C9/7系列小波计算复杂性明显优于CDF9/7小波,而压缩性能与CDF9/7不相上下。接着讨论分析了CDF9/7小波提升系数直接取有理化近似的方法以及CDF9/7小波提升系数的另一种新的求解方法。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 选题的意义和背景

1.2 小波分析的国内外研究现状

1.2.1 小波分析发展简史

1.2.2 小波研究的国内外现状

1.3 本课题研究的内容和方法

1.4 论文的章节安排

第二章 小波变换的理论

2.1 连续小波变换的定义

2.2 尺度和位移离散化的小波变换

2.3 离散小波变换的多分辨分析

2.4 离散小波变换的Mallat算法

2.4.1 一维信号的Mallat算法

2.4.2 二维信号Mallat算法

2.5 Daubechies小波基的构造

2.6 小波基对图像压缩性能的影响

2.6.1 小波基的选取

2.6.2 小波基的正则性、消失矩和紧支长度

2.7 本章小结

第三章 提升小波

3.1 提升小波变换的基本方法

3.2 传统小波变换的提升实现

3.2.1 提升方法

3.2.2 Euclidean算法

3.2.3 传统小波滤波器的分解

3.2.4 提升实现举例

3.3 小波提升与Mallat算法的比较

3.4 本章小结

第四章 嵌入式小波图像压缩算法的研究

4.1 图像小波分解特性

4.2 嵌入式零树小波编码方法

4.2.1 EZW算法原理

4.2.2 EZW算法实现

4.2.3 EZW算法存在的问题

4.3 多级树集合分割(SPIHT)算法

4.3.1 SPIHT算法原理

4.3.2 SPIHT算法实现

4.4 最优截断的嵌入式块编码算法

4.4.1 EBCOT的码块结构和质量控制

4.4.2 EBCOT编码

4.4.3 EBCOT算法分析

4.5 SPECK编码算法

4.5.1 SPECK编码算法

4.5.2 SPECK编码算法实现

4.6 结果对比与分析

4.7 本章小结

第五章 简单双正交9/7小波的构造与性能研究

5.1 双正交9/7小波的构造

5.2 提升系数的求解

5.3 正交性和消失矩

5.4 性能比较

5.4.1 计算复杂性比较

5.4.2 图像质量比较

5.5 其他方面

5.6 求解CDF9/7小波提升系数的另一种方法

5.6.1 精确解

5.6.2 数值解

5.6.3 最后的解

5.7 本章小结

5.8 附录-标准测试图像

第六章 本文总结

6.1 本文完成的主要工作和成果

6.2 进一步的工作

致谢

参考文献

发布时间: 2007-01-12

参考文献

  • [1].具有图像感知的多载波基带发送电路的设计[D]. 罗文东.东南大学2017
  • [2].基于小波变换的图像压缩技术研究[D]. 刘鹏举.西北工业大学2005
  • [3].电视导引头图像压缩技术研究[D]. 徐一鸣.南京理工大学2005
  • [4].移动互联网时代的图像压缩技术分析及应用探讨[D]. 李凤怡.西安电子科技大学2017
  • [5].基于压缩感知的图像压缩技术的研究[D]. 袁媛.成都理工大学2013
  • [6].静态图像压缩技术在DSP上的实现[D]. 李洁冰.浙江大学2005
  • [7].基于势函数模糊聚类小波变换图像压缩技术研究[D]. 李佶.哈尔滨工程大学2005
  • [8].小波分析及在数字图像压缩中的应用与研究[D]. 刘宇.湖南大学2006
  • [9].小波变换在图像压缩方面研究及应用[D]. 郭超.上海交通大学2007
  • [10].无损图像压缩技术的研究与应用[D]. 籍俊伟.北京化工大学2004

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  • [3].基于小波变换的分形图像压缩[D]. 王文娟.重庆大学2006
  • [4].基于小波变换的图像压缩系统研究[D]. 张伟.厦门大学2005
  • [5].小波变换在图像处理中的若干问题研究[D]. 杨蒙召.江南大学2006
  • [6].基于小波变换的图像压缩算法的研究与实现[D]. 薛智刚.内蒙古工业大学2006
  • [7].基于小波提升算法的图像压缩技术[D]. 王锋.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)2006
  • [8].基于小波变换的图像压缩编码及其应用[D]. 姜岩.吉林大学2006
  • [9].小波变换在图像压缩方面研究及应用[D]. 郭超.上海交通大学2007
  • [10].基于小波变换的图像压缩算法研究[D]. 王良燕.合肥工业大学2007

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