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基于小波分析的图像压缩的研究

作　者: 黄建伟
导　师: 丁勇
学　校: 合肥工业大学
专　业: 微电子学与固体电子学
关键词: 图像压缩小波分析 JPEG2000 提升算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 87次
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内容摘要

传统的傅里叶分析往往不能同时在时域和频域提供很好的局部分析能力,这个不足极大地限制了其在非平稳信号领域的应用。而小波分析却天生具有自适应分析能力,在分析低频信号时具有较好的频域分辨力,在分析高频信号时具有较好的时域分辨力,这种特性为信号处理提供了更多的自由度,适应于很广泛的信号。同时由于小波变换能够将信号的能量集中到少数几个较大的小波系数上,同时不同分解级数上对应相同空间区域的小波系数之间存在紧密联系,这些独特优势使小波在信号处理领域得到了广泛的应用,例如信号去噪、边缘检测、图像压缩等等。随着技术的进步和社会的发展,各种图像应用不断涌现,并且对图像信息的要求也越来越高。但是由于存储空间和传输带宽的限制,日常所用的图像信息往往需要进行压缩处理,才能满足各种各样的需求。小波变换的独特性质使得其在图像压缩领域表现出色。本文首先对小波分析的历史进行回顾,重点介绍了小波变换的性质和多分辨率分析,对实际应用中选择小波函数的依据进行了说明并介绍了常用的几种小波函数。随后稍微回顾了图像压缩背景,对JPEG和JPEG2000这两个图像压缩标准进行了介绍,对各自的优势和不足也有说明。针对JPEG2000图像压缩标准中使用的CDF 9/7小波,首先分析了提升算法的实现原理,并介绍了若干已经提出的实现架构。最后考虑将其中的预测和更新过程合二为一,提出一种改进算法的实现方式,并将结果与其他的实现方法进行了对比。结尾部分进行了总结并对其中的不足进行了分析,同时可能出现的改进和突破进行了展望。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
致谢  7-11
第一章绪论  11-15
  1.1 小波分析的历史与发展现状  11-13
  1.2 本文的主要工作  13-15
第二章小波分析和图像压缩基础  15-37
  2.1 连续小波变换与时频分析  15-17
  2.2 多分辨分析理论与尺度函数  17-19
  2.3 离散小波变换(DWT)  19-20
  2.4 小波函数的选择及常用小波函数  20-26
  2.5 图像压缩的背景  26-27
  2.6 JPEG 图像压缩标准  27-31
  2.7 JPEG2000 图像压缩标准  31-37
    2.7.1 JPEG2000 标准的产生背景及优势  31-32
    2.7.2 JPEG2000 标准的组成  32-33
    2.7.3 JPEG2000 标准的流程  33-37
第三章 JPEG2000 标准中9/7 离散小波变换的实现  37-45
  3.1 小波变换的提升算法  37-40
  3.2 CDF 9/7 小波滤波器的提升实现  40-41
  3.3 常用的提升架构  41-45
    3.3.1 直接映射架构(Direct Mapped Architecture)  42-43
    3.3.2 叠状架构(Folded Architecture)  43
    3.3.3 基于 MAC(Multiply and Accumulate)的可编程架构  43
    3.3.4 通用架构(Generalized Architecture)  43-44
    3.3.5 DSP 类型架构(DSP Type Architecture)  44-45
第四章一种改进的CDF 9/7 小波滤波器的实现方法  45-52
  4.1 改进的CDF 9/7 小波滤波器的实现方法  45-50
    4.1.1 列处理模块  46-48
    4.1.2 转置缓存模块  48
    4.1.3 行处理模块  48-50
  4.2 总体性能与比较  50-52
第五章总结与展望  52-53
参考文献  53-57
攻读硕士期间发表的论文  57-58

基于小波分析的图像压缩的研究

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