学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于小波变换的图像压缩编码研究

作　者: 刘茵
导　师: 李白萍
学　校: 西安科技大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 小波变换图像压缩 MALLAT算法 EZW算法 SPITH算法
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 247次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着现代通信技术、计算机网络技术和信息处理技术的发展,图像信息的处理、存储和传输在社会生活中作用越来越大,解决图像存储与传输问题的压缩编码技术逐渐成为国内外研究的热点。传统的图像压缩编码方法可以较好的去除图像信息的冗余,但是在高压缩比条件下存在明显的方块效应,而小波变换具有出色的时频域分析和多分辨率分析特性,克服了传统图像压缩算法的缺点,灵活的应用于图像压缩编码领域,基于小波变换的图像压缩算法已经占据了主导地位。本文研究现有的压缩编码技术和小波变换理论,仿真分析了图像经过小波变换后各子带图像的特点,揭示了小波变换应用于图像压缩的实质——用少量最重要的小波系数来重构整个图像进而达到图像压缩的目的。在掌握小波变换压缩原理的基础上,详细分析了基于小波变换的最经典的两种编码算法:嵌入式零树编码算法(EZW算法)和分层小波树集合分割算法(SPITH算法),并进行了仿真。由仿真结果可知,EZW算法实现简单,但存在编码效率低的问题;SPITH算法虽然提高了编码效率,但算法复杂,不利于硬件实现,未得到大范围使用。因此,主要研究EZW算法,针对EZW算法的不足提出了一种改进算法:①由传统小波变换改进为整数小波变换;②低频子带采用DPCM单独编码;③改进主扫描方式;④增加副扫描精度。最后对改进算法进行仿真实验,仿真结果表明:与EZW算法相比,改进算法可以提高图像的峰值信噪比,降低图像的均方误差,是一种较优的改进算法。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
1 绪论  9-15
  1.1 数字图像压缩的必要性  9
  1.2 图像压缩编码技术的发展与现状  9-10
  1.3 基于小波变换的图像压缩编码技术的发展现状与趋势  10-12
    1.3.1 基于小波变换的图像编码技术的发展与现状  10-11
    1.3.2 基于小波变换的图像压缩编码技术的研究热点与发展趋势  11-12
  1.4 图像压缩编码质量的评价  12-13
    1.4.1 主观评价准则(五级标准)  12
    1.4.2 客观评价准则  12-13
  1.5 论文的研究内容和结构安排  13-15
2 图像压缩与小波变换理论  15-27
  2.1 图像压缩的基本原理  15-16
    2.1.1 图像冗余  15-16
    2.1.2 图像压缩系统组成  16
  2.2 压缩编码技术  16-19
    2.2.1 图像压缩编码分类  16-17
    2.2.2 无损压缩编码  17-18
    2.2.3 有损压缩编码  18-19
  2.3 小波变换的基础知识  19-26
    2.3.1 小波变换知识基础  19-20
    2.3.2 连续小波变换  20-22
    2.3.3 离散小波变换  22
    2.3.4 多分辨率分析  22-24
    2.3.5 小波基的构造  24
    2.3.6 Mallat 算法  24-26
  2.4 本章小结  26-27
3 小波变换在图像压缩中的应用与研究  27-40
  3.1 数字图像的小波变换模型  27-29
    3.1.1 二维小波变换  27-28
    3.1.2 数字图像的小波变换模型  28-29
  3.2 图像小波变换的分解与重建  29-31
    3.2.1 图像小波变换的分解  29-30
    3.2.2 图像小波变换的重构实验  30-31
  3.3 图像小波分解后各子带灰度直方图分析  31-33
  3.4 图像小波分解后各子带能量分析  33-35
  3.5 小波变换应用于图像压缩的基本思想  35-36
    3.5.1 小波变换应用于图像压缩的优点  35-36
    3.5.2 小波变换实现图像数据压缩的基本思想  36
  3.6 小波基的选取  36-39
    3.6.1 常用小波基  36
    3.6.2 最优小波基的选取原则  36-37
    3.6.3 仿真及实验结果  37-39
  3.7 本章小结  39-40
4 基于小波变换的图像压缩编码算法  40-58
  4.1 嵌入式零树小波编码算法  40-50
    4.1.1 嵌入式码流  40
    4.1.2 零树表示  40-42
    4.1.3 嵌入式零树编码的基本思想  42-43
    4.1.4 逐次逼近的嵌入式编码  43
    4.1.5 嵌入式零树编码算法的编码步骤  43-45
    4.1.6 嵌入式零树编码算法的矩阵实例分析  45-47
    4.1.7 嵌入式零树编码算法的仿真实验  47-50
    4.1.8 嵌入式零树编码算法的不足  50
  4.2 分层小波树集合分割算法  50-57
    4.2.1 分层小波树集合算法的基本概念  51-52
    4.2.2 分层小波树集合分割算法的编码过程  52-53
    4.2.3 分层小波树集合分割算法矩阵实例分析  53-55
    4.2.4 分层小波树集合算法仿真实验  55-57
    4.2.5 分层小波树集合分割算法的不足  57
  4.3 本章小结  57-58
5 改进的嵌入式零树小波编码算法分析与实现  58-69
  5.1 嵌入式零树编码需要改进的原因  58
  5.2 整数提升小波变换  58-60
  5.3 改进算法设计  60-63
    5.3.1 改进算法的思路  60
    5.3.2 改进算法的具体设计  60-63
  5.4 改进算法的仿真实验  63-68
    5.4.1 改进算法的矩阵实例分析  63-66
    5.4.2 改进算法的 MATLAB 仿真  66-68
  5.5 本章小结  68-69
6 结论  69-71
  6.1 总结  69-70
  6.2 展望  70-71
致谢  71-72
参考文献  72-74

基于小波变换的图像压缩编码研究

内容摘要

全文目录

相似论文