欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:45789198
大小:906.51 KB
页数:69页
时间:2019-11-17
《利用小波编码的图像压缩研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、桂林电子工业学院研究生学位论文题目:利用小波编码的图像压缩研究(英文)TheStudyofImageCompressionBasedonWaveletCoding中文摘要随着计算机多媒体技术的不断发展,人们期架更高性能的图像压缩技术的岀现。出于图像存储和大量图像数据传输的考虑,良好的图像压缩技术不仅能够实现高压缩率和高保真度,还应该满足诸如渐进传输、图像渐现等网络应用的需要。本文首先综述了图像压缩的技术介绍、基本概念和小波编码理论及其在图像处理屮的应用,然后详细介绍了嵌入式零树编码的算法和实现方法以及对具做的改进方法,最后在改进的EZW算法的基础上设计了一种结合嵌入
2、式零树量化和自适应算术编码和结合的小波变换混合编码方案。木文所做主要工作具体如下:(1)研究了小波基的选取原则,通过对性能优良的Symlets小波的2到5阶正交小波基的验证,得到了实际的仿真结果数据。最后通过仿真结果数据选择了Symlets4阶小波基对图像进彳亍三级分解。(2)仔细分析了Shap让o的嵌入式零树编码算法(EZW),从小波变换的理论出发,通过仿真实验,对图像进行小波变换后小波系数的特点进行分析,讨论了其适用于图像压缩编码的优势,提出了有利于提高图像压缩质量和编码效率的设计方案;同时,乂根据小波变换系数的分布特点,分析了嵌入式零树量化编码的优缺点,在仿真
3、实现了传统的EZW算法的基础Z上,提出了改进的小波零树编码算法,并在量化过程中充分考虑了图像边界问题和人的视觉特性对丁重构图像质量的影响。通过对仿真实验数据进行结果分析,验证了改进的方法比EZW算法更有效,图像效果更好。(3)在EZW算法的基础上,通过设立标志矩阵和以扫描单元为单位进行主表扫描的方法提高EZW算法的编解码时间,改进了算法执行的时间复杂度。通过仿真实验对编解码时间进行了比较,验证了改进的方法比EZW算法编解码时间大大缩短。关键词:图像压缩、小波分析、小波变换、嵌入式零树编码、量化、EZWAbstractWiththedevelopmentofMulti
4、mediatechnique,imagecompressionplaysanimportantroleinthestorageandtransferofmassimagedata.Afavorableimagecompressiontechniquecannotonlyachievehighcompressionratioandfidelitybutalsomeetthedemandssuchasprogressiontransmission.Firstly,thetechniqueandbasicconceptofimagecompression,waveletc
5、odingtheoryandimagecompressionusingwaveletcodingareintroduced・Secondly,theembeddedzero-treewaveletalgorithm,implementmethodandanewmethodbasedonitarepresentedindetail.Finally,withtheanalysisondistributionoftransformcoefficientsandtheadvantageandshortageofthetraditionalEZWalgorithm,anadv
6、ancedwaveletzero-treecodingalgorithmofimagecompressionisdeveloped,whichisbasedonimplementingtheEZWalgorithm.Themainworkislistedasfollows:(1)Inthispart,theorthogonalSymletswaveletbasesfrom2to5areanalyzed.Andasimulationresultalsoisshown.So,thefourSymletswaveletbaseischosentodecomposeimag
7、es.(2)Theembeddedzero-treewaveletalgorithm,whichisproposedbyShapiro,isanalyzeddetailedly.Basedonthetheoriesofwavelettransforminimagecompression,andwithlotsofexperiments,thecharacteristicsofwaveletcoefficientsareanalyzedandtheadvantageofwhywavelettransformisappliedforimagecodingaredis
此文档下载收益归作者所有