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基于小波变换的图像压缩技术研究
时间:2013-08-30 浏览次数:1609次 无忧论文网
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【中文题名】 基于小波变换的图像压缩技术研究 【英文题名】 Research of Image Compression Based on Wavelet Transform 【中文摘要】 图像压缩是一个很有发展前途的研究领域,这一领域的突破对于通信和多媒体事业的发展将具有深远的影响。小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。小波图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变,且在传递中可以抗干扰。 为了推动小波变换在图像处理中的应用,本文通过对静止灰度图像的研究、根据图像的小波变换系数特点(能量集中)建立了评价图像小波变换后各层子图像能量分布的理论公式、给出了确定小波系数阈值的方法,实现 【英文摘要】 Image compression is a rising research field. The break-through in this field will have a profound and far-reaching influence on development of communication and multimedia. Wavelet analysis is a novel field with rapid development in modern mathematics; moreover in has double meanings of deep theory and wide usage. Wavelet image compression is one of the important applications for wavelet analysis. It has advantages of high compression rate, high compression speed, unchangeable signal and image character 【中文关键词】 小波变换. 多分辨率分析. 图像压缩. 聚类分析. 非均匀量化. 【英文关键词】 wavelet transform. multi-resolution analysis. image compression. clustering analysis. inhomogeneous quantization. 第1章 绪论 10-13 1.1 引言 10-10 1.2 研究的目的和意义 10-11 1.3 基本仿真软件介绍 11-11 1.4 本文的主要内容安排 11-13 第2章 数字图像基础 13-18 2.1 图像的概念 13-14 2.2 图像处理系统 14-15 2.3 图像质量的评价方法 15-17 2.3.1 图像的主观评价 15-16 2.3.2 图像的客观评价 16-16 2.3.3 其它方法 16-18 2.4 本章小结 17-18 第3章 小波变换 18-37 3.1 傅里叶变换和短时傅立叶变换 18-20 3.1.1 傅立叶变换 18-18 3.1.2 Gabor变换 18-20 3.2 小波变换 20-25 3.2.1 一维连续小波变换 20-23 3.2.2 离散小波变换 23-25 3.3 多分辨率分析与MALLA/算法 25-36 3.3.1 多分辨率分析(MRA) 25-30 3.3.2 小波分解、重建 30-32 3.3.3 Mallat算法 32-37 3.4 本章小结 36-37 第4章 图像压缩阈值确定 37-47 4.1 图像的小波变换 37-40 4.1.1 二维小波变换 37-40 4.1.2 小波图像的多分辨率分析特点 40-47 4.2 小波系数分析 40-42 4.3 确定阈值 42-44 4.4 仿真验证及结果分析 44-46 4.5 本章小结 46-47 第5章 小波系数的量化 47-58 5.1 聚类分析 47-52 5.1.1 聚类分析的基本思想及意义 47-48 5.1.2 类的定义 48-48 5.1.3 样品间的相似性度量—距离 48-49 5.1.3 聚类的准则函数 49-50 5.1.4 聚类分析算法 50-50 5.1.5 K均值聚类 50-52 5.2 基于聚类分析的系数量化 52-57 5.2.1 量化概述 52-52 5.2.2 小波系数的量化 52-59 5.3 本章小结 57-58 第6章 小波系数编码 58-69 6.1 图像压缩编码的必要性和可能性 58-58 6.2 变换编码 58-59 6.3 DPCM编码 59-61 6.3.1 DPCM编码的基本原理 59-60 6.3.2 DPCM的量化信噪比 60-61 6.4 变长编码 61-62 6.4.1 可变长最佳编码定理 61-61 6.4.2 准变长编码 61-63 6.5 小波系数编码 62-68 6.5.1 低频子图像的小波系数编码 63-65 6.5.2 高频子图像的小波系数编码 65-67 6.5.3 图像压缩的实现 67-86 6.6 本章小结 68-86 结论 69-70 参考文献 70-72 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 72-73 致谢 73-74 附录A:LH_3子图像对应的小波系数 74-82 附录B:阈值以上的小波系数 82-84 附录C:聚类分析数据 84-86 附录D:量化后的小波系数 86-87
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