基于势函数模糊聚类小波变换图像压缩技术研究

论文摘要

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,同对也充分利用了模糊集合的特性。实验证明,在低比特率下,该方法能较好地保存图像边缘和纹理信息。减少重建图像的边缘模糊现象,从而一定程度上提高了重构图像的主观质量。

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究的目的和意义
• 1.3 仿真软件简要介绍
• 1.4 本文主要内容安排
• 第2章 数字图像基础
• 2.1 图像的基本概念
• 2.2 图像的处理系统
• 2.3 图像质量评价方法
• 2.3.1 图像质量的主观评价
• 2.3.2 图像质量的客观评价
• 2.4 本章小节
• 第3章 小波变换基本理论
• 3.1 付里叶变换和短时付里叶变换
• 3.1.1 付里叶变换
• 3.1.2 短时付里叶变换
• 3.2 小波变换
• 3.2.1 连续小波变换
• 3.2.2 离散小波变换
• 3.3 多分辨率分析
• 3.3.1 由理想滤器组引入
• 3.3.2 从函数空间的剖分引入
• 3.4 小波分解、重建与MALLAT算法
• 3.4.1 小波的分解与重建
• 3.4.2 MALLAT算法
• 3.5 本章小结
• 第4章 图像压缩编码
• 4.1 图像压缩技术与国际标准
• 4.1.1 数字图像压缩编码技术
• 4.1.2 静止图像压缩编码的国际标准
• 4.1.3 压缩方法评价
• 4.2 小波理论在图像编码中的应用
• 4.2.1 图像小波变换
• 4.2.2 图像小波分解最优小波基的选择
• 4.2.3 小波变换分解层数的确定
• 4.2.4 图像小波分解的特点
• 4.2.5 图像小波变换编码的优越性
• 4.2.6 基于小波图像压缩编码存在的主要问题
• 4.3 本章小结
• 第5章 模糊聚类量化小波图像压缩
• 5.1 模糊聚类分析
• 5.1.1 模糊集理论基础知识
• 5.1.2 模糊聚类准则和方法
• 5.2 势函数模糊聚类量化
• 5.2.1 高频子带系数重要性程度检测
• 5.2.2 势函数模糊聚类
• 5.2.3 系数量化
• 5.2.4 系数编码
• 5.2.4.1 低频子带小波系数编码
• 5.2.4.2 高频子带小波系数编码
• 5.3 图像压缩实现
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 3子图像对应的小波系数'>附录A: LH₃子图像对应的小波系数
• 3子带系数重要性程度检测值'>附录B: LH₃子带系数重要性程度检测值
• 3子带系数聚类分析数据'>附录C: LH₃子带系数聚类分析数据