浅议基于小波变换的图像压缩编码研究

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1、青岛科技大学硕士学位论文基于小波变换的图像压缩编码研究姓名：张岩申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：顾海明20090610基于小波变换的图像压缩编码研究摘要小波变换f120世纪80年代以来得到了广泛的应用，尤其在数据压缩和去噪等领域取得了良好的效果。然而，由于基函数形状的方向性较差和采用亚采样技术，小波变换在图像压缩领域有着难以克服的弊病。为克服小波图像压缩的缺点，近年来学者们提出了多种基于小波变换技术基础之上的变换方法，称为超小波。由Mallat等提出的Bandelet变换的基函数可以实现几何正则图像的最佳稀疏表示，在图像压缩中有较大的优势和潜力。小波变换和Bande

2、let变换分别可以对图像的光滑区域和纹理部分达到理论上的最优逼近，在此基础之上本文提出了一种基于Wavelet和Bandelet的混合图像编码方法。借助于全变分图像分割方法，对图像进行分解分别得到图像的光滑区域分量和边缘纹理分量，对图像的光滑区域和边缘纹理分量分别采用Wavelet变换和Bandelet变换进行图像编码以达到对整个图像的最优化逼近。实验结果表明重建图像的纹理和边缘区域得到了很好的保留，尤其对几何流特征明显的图像，本文方法重建图像的视觉质量优于JPEG2000标准。由于人类视觉的选择性，人们在观察和理解图像时能够不自觉的对其中的某些区域产生兴趣，这些区域被称为“视觉感兴趣

3、区域"。为了进一步提高图像的压缩比，而同时又保证图像的重要部分能够高质量的得到重建，学者们针对人眼的视觉特性提出了基于感兴趣区域的编码方法。人类视觉系统的特性决定了人们对于哪怕较为微小的轮廓失真都会非常敏感。因此，通过对图像的轮廓信息给予重视、分配足够的码字，那么在较低码率情况下，将会得到更佳的主观视觉质量。基于以上考虑，本文提出了一种基于轮廓的感兴趣区域图像压缩方法。实验表明，本方法能够在码率许可范围内最大程度的保全背景部分的轮廓，从而使整个图像中的主题部分的大致轮廓能够较为清楚的得以重建。关键词：图像压缩Wavelet变换超小波Bandelet变换感兴趣区域编码RESEARCHIN

4、TOIMAGECOMPRESSIONANDCODINGBASEDONⅥ验VELETTRANSFORM肋yelettransformhasbeen融lyusedsincethe80's20thcentury,especiallyinthedatacompressionanddenoiseareas．However,wavelettransforillhasmanyinsurmountabledisadvantagesinimagecompressionareaduetothepoordirectionalcharacteristicofbasicfunctionandtheusingof

5、sub．samplingtechnique．InOrdertoovercometheshortcomingsofwaveletimagecompression，scholarshaveproposedavarietyoftechniquesbasedonwavelettransformentitled‘'beyondwavelet’’inrecentyears．Amongthem，bandelettransformproposedbyMallathasgreateradvantagesandpotentialinimagecompressionareabecausethebasicfu

6、nctioncanperformthebestsparserepresentationforgeometricallyregularimage．肠yelettransformandbandelettransfoITncanachieveoptimalapproximationforsmoothandtextureregionsrespectively,onthisbasesweproposedahybridimagecodingmethodbasedonwaveletandbandelettransform．Firstofa11．theimageisdecomposedintosmoo

7、thandtexturecomponentswithtotalvariationmethod，thenencodethetwocomponentswithwavelettransforillandbandelettransformrespectivelySOthattheoptimalapproximationforthewholeimageisobtained．Experimentalresultsshowthatthetextureande