图像压缩中小波基的选择技术研究

小波变换用于图像压缩时,小波基的一些性质对编码的效果有很大影响,如何最合理、快速地选择小波基,在这方面的研究目前并无定论.文章分析了小波基函数的正交性、正则性、对称性和消失矩对图像编码的影响,并利用matlab小波工具箱从实验角度出发,对图像压缩中小波基的选择问题作了探讨.     

正交样条小波在图像压缩中的应用

给出了正交样条小波滤波器系数的计算方法和数据,将正交样条小波应用于图像压缩中,并与其他常用的小波如Daubechies小波和双正交小波进行了比较。结果表明,用正交样条小波进行图像压缩可以取得很好的效果。     

基于正交小波包的图像压缩算法

本文提出了一种新的图像压缩方法,深入研究了正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,详细介绍了正交小波最优基的选取,并应用MATLAB软件进行仿真实验.仿真结果显示,该方法压缩比大,信息损失小,能够较好恢复原有图像.     

双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测

本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能。     

双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测

本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能.     

小波变换在图像压缩领域中的应用

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,同时具有理论和应用的双重意义。由于小波变换具有传统的DCT正交变换的能量紧致性,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。文章介绍了小波理论及正交小波变换的快速算法（Mallat算法）,分析了小波变换的统计特性,讨论了小波变换在图像压缩领域内的应用。     

基于图像压缩的小波变换中小波基选择研究

小波变换用于图像压缩时,不同小波基的选择对图像压缩的效果有很大的影响,文章通过分析小波基的正交性、正则性、能量集中性等一些特性,研究选用不同的小波基对图像压缩编码产生的影响。     

矢量小波在图像压缩中的应用

为了评估在低比特率情况下矢量小波变换压缩图像的效率，使用一种有效的嵌入式小波系数来实现编码．首先，使用Tan等找到的预滤波器对二维图像进行预滤波；并选择BSA(4／4)^*滤波器进行滤波；然后使用一种经过改进的嵌入式零树小波编码方法来对矢量变换系数进行量化；最后，利用算术编码算法对比特流进行编码．文中给出了一些实验结果来证明本文方法的可行性，并且把它们与标量小波变换和其他矢量变换的结果相比较。     

含参数4-进双对称小波的构造

给出了一类具有滤波器对称和图像对称的4-进双正交小波的构造,该小波可以由它的低通滤波器确定,因此,其自由度能够运用到应用背景。构造具有较高消失矩的对称双正交多小波族,研究了变换矩阵的性质,为应用提供了大量选择。     

一种对称／反对称正交平衡多小波的构造方法及其在图像压缩中的应用研究

多小波同时具有正交、紧支、对称等对信号处理十分重要的特性，并获得很好的应用。目前大多数的多小波需要相应的预滤波技术。本文提出一种对称／反对称正交滤波器构造的方法，然后通过平衡的方法构造相应的平衡滤波器。最后，以图像压缩实验来测试此种滤波器的性能，实验结果表明，不需任何预滤波，SAOBM的性能远远高于DGHM和CL多小波，接近或高于Bi9／7。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点，具有良好的时频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。实验证明，经过小波变换编解码的图像在实现较高压缩率的情况下能够保证较好的图像质量。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点,具有良好的时频局部化性能,从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。实验证明,经过小波变换编解码的图像在实现较高压缩率的情况下能够保证较好的图像质量。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

本文在MATLAB平台上运用小波变换,实现了一级和二级不同扫描次数的图像压缩,并对其结果进行分析比较,验证了小波变换在图像压缩中的可行性和优越性。     

基于Matlab的小波变换在图像压缩中的应用

小波变换克服了傅利叶变换在单分辨率上的缺陷,具有多分辨率分析的特点,在时域和频域都有表征信号局部信息的能力,从而使得小波理论在图像处理等领域得到广泛的应用。本文基于Matlab数学分析工具环境下从实验角度出发,探讨了小波变换在图像压缩中的应用和小波基的选取。     

基于MATLAB的小波变换在图象压缩中的应用

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。该文试图基于MATLAB数学分析工具环境下从工程和实验角度出发,较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用。     

小波变换在图像压缩中的改进算法

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。该文试图通过深入研究小波变换图像的能量分布特点,一种优化方案,通过改善小波变换子带灰度分布的均匀度,从而提高图像压缩效率。     

基于行的小波变换及其在图像压缩中的应用

由于基于行的小波变换编码是以累进方式来完成列向的小波变换，其可在不影响小波变换结果的前提下，降低对存储容量的需求，为此提出用改进的提升格式进行小波变换来替代原算法中的Mallat算法。以加快算法的执行速度。该提升格式是以三项加法单元的形式实现，进而把三项加法单元分成两个两项加法单元，以进一步节省存储空间，但是，对于每个单元，却增加了一个乘法运算，从而计算量增大了。相对于三项加法单元采用一个模式即可求出一组低通滤波结果和高通滤波结果来说，两项加法单元对于低通滤波和高通滤波则由于要采用不同的计算步骤，因而实现时更复杂一些。