小波变换在医学图像压缩中的应用

分析了医学图像压缩的必要性,简要介绍了二维离散小波变换和Mallat算法,重点讨论小波变换的原理及其在医学图像压缩方面的具体应用,实验结果表明,小波变换算法具有较高的压缩比和较好的图像恢复质量,选用不同的小波基压缩图像得到的压缩比不同,在同一小波系列内,压缩比随小波序数的增大而减小。     

小波变换在图像压缩中的应用

以小波分析为切入点,阐述了小波变换在图像处理中的应用,小波变换域传统数据压缩模式相结合,取得好的压缩效果。掌握基于Mallat的小波变换对图像处理的作用,通过小波变换可以取得图像压缩及图像重构非常好的效果。     

基于MATLAB的双正交小波图像压缩的对比

随着MATLAB软件的出现,小波分析及其应用变得更加广泛和简单,它的小波工具箱是许多基于MATLAB技术计算环境的函数包的集合．MATLAB体系下的小波和小波包,提供了分解及重构图像的多种工具．工具箱中包含的各种小波分析函数,可用于对信号与图像的压缩处理．通过对多种二维双正交小波图像压缩的MATLAB仿真,对压缩率和PSNR的优化,得到一种适合高分辨率相机图像的大压缩率的小波图像压缩方法．     

小波包变换在指纹图像压缩中的应用实现

小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着广泛的应用.数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域.指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求.为此,简要的介绍了小波包变换的基本原理,给出了基于小波包变换的指纹图像压缩方法.     

基于提升小波的数字图像压缩编码

小波分析是对短时Fourier分析的重要补充和改善。它发展了短时Fourier变换的局部化思想。在时域——频域内具有良好的局部分析特性。文章介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解、压缩编码过程。实验证明，小波变换在图像压缩中的应用可以有效提高压缩效率和重构后图像的质量。     

基于小波变换的弹载图像分辨率及帧频控制

针对弹载视频图像在战场中的应用背景,分析了在进行弹载图像信源压缩编码时对图像分辨率及帧频的特殊处理要求。在简要介绍了小波变换及其逆变换的理论后,给出了基于小波变换的弹载视频图像的分辨率及帧频动态控制的数学模型。结合小波视频编解码专用芯片ADV611/ADV612对在进行弹载视频图像压缩编解码系统的设计时如何实现图像分辨率及帧频的控制给出了参考建议。     

自适应小波包图像压缩感知方法

该文提出一种自适应小波包图像压缩感知方法。该方法选用小波包变换分解图像,基于数学期望和信息熵分析各个小波包系数块的属性,自适应地将其划分为低频信号、无价值信号、特殊处理信号和压缩感知处理信号等4种信号类型,再针对不同的信号类型设计对应的处理方法,适应不同特征的图像。通过此种方法,在图像压缩感知过程中,可以根据不同图像和小波包系数块自适应地选取采样值,来提高压缩感知质量。实验结果表明该文提出的自适应小波包图像压缩感知方法在相同采样值的前提下,不仅提高了图像的重构质量,同时也降低了算法的计算复杂度和所需存储空间。     

浅析数字图像处理中的小波变换原理

近年来,国内外研究小波变换在图像处理中应用的专家学者越来越多。有的企业直接将小波变换技术通过网络运用到数字图像处理中来,将小波变换原理运用于实践的同时,对网络带宽的要求进一步降低,极大地推进了数字图像信息的处理技术与传播速度。目前,图像文字资料数字化的趋势越来越明显,数字化所带来的直接结果就是产生了不少图像数据,使得图像压缩技术作用得以突显,而小波变换原理可以为图像压缩提供良好的技术支撑,因此,小波变换技术将在数字图像处理技术领域发挥更加重要的作用,推动我国数字图像处理技术的发展。     

小波变换在图像压缩与解压硬件中的应用

讲述了利用小波变换对视频图像进行压缩和解压的原理。并从原理和应用角度对基于小波变换原理的视频图像压缩与解压芯片ADV611进行了介绍。给出了关于ADV611芯片在图像压缩中的应用实例和效果图。     

小波变换在图像压缩中的应用

由于小波变换具有好的空间分辨率和好的频率分辨率的特性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。本文首先介绍小波变换基本理论,然后分析小波图像的分解与重构,最后在MATLAB中进行图像压缩仿真实验,并对结果进行了分析。     

基于小波分析的图像压缩

从小波分析的理论及研究现状出发,阐述了小波分析在图像压缩中的应用,并通过实验说明小波分析在图像处理中的作用。实验以matlab7.0作为平台,使用wavedec2和appcoef2函数进行二维小波分解和获取小波分解的近似分量,并且使用detcoef2函数来获取两层二维小波分解的细节分量,最后使用wrcoef2函数对各层的分量进行重构。实验表明,利用小波分析对图像进行压缩可以得到非常好的压缩效果。     

基于小波变换的指纹图像压缩方法

小波分析是傅里叶分析方法的突破性进展，在非平稳信号处理中，取得了良好的效果。数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域。指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求。为此，简要的介绍了小波变换的基本原理，提出了一种新的指纹图像压缩评价准则并给出了基于小波变换的指纹图像压缩方法。     

利用子波变换的图象压缩编码技术

从1988年Malial将子波交换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法，开创了子波变换在图象处理中的应用．于波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计在1996年将会高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世．本文将综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

小波变换在图像压缩过程中的作用

介绍图像压缩原理,分析小波变换用于图像压缩的一般步骤,基于多分辨分析的理论基础,重点与详细的说明了小波变换在图像压缩中的数学计算过程所起到的作用,并用MATLAB给予模拟演示.     

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景。     

大幅面遥感影像分发技术研究

在分析大幅面遥感影像分发应用需求的基础上,研究具有边缘提取能力的形态小波变换影像压缩技术和影像拆分等关键技术。将其应用到遥感影像分发系统,提出了影像分发服务和影像规范化服务的体系结构。介绍了系统组成,给出了影像产品规范化技术指标,重点描述了大幅面遥感影像规范化处理方法和流程。     

基于最优小波基实时选择的图像压缩方法

提出了一种对未知图像进行实时压缩处理的方法。本方法对未知图像通过适当的频谱分析，根据图像的频谱特性用BP（Back Propagation）神经网络进行模式匹配，选择最优的小波基对未知图像进行实时压缩处理。经过仿真，本文提出的方法使图像实时压缩处理的通用性得到了可行。     

基于Matlab的小波变换在图像压缩中的应用

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。通过对二维离散小波分解与重构快速算法及其在工程图像处理应用中的介绍,分析了二维离散小波分解与重构的算法,最后在Matlab数学分析工具环境下,从实验角度出发探讨了算法在图像压缩中的应用方法并分析了应用实例。结果表明,应用该算法可以获得较大的图像压缩比。     

一种新的图像编码方法

论述了小波理论、多分辨分析技术与数学形态学的基本方法和内在联系,以及基于这三类理论所产生的形态小波变换的基本思想和应用方法,并将这种形态小波分析方法应用于图像编码。与一般的小波分解方法不同的是,该形态小波分解采用非线性方法,分解结果中图像特征更明显,图像编码压缩比更高,解码出的图像更加清晰;同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现的,分解运算简单,速度快。表明了形态小波及其变换在图像处理中的巨大作用。 。