基于小波包的图像压缩及Matlab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很广泛的应用。文中提出了基于小波包的图像压缩及Madab实现方法,加快了图像压缩的进程,取得了很好的实验效果。将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得图像的小波包变换系数在小波变换域极可能的集中从而使在不降低压缩信号的视频质量情况下,提高了图像的压缩比。     

基于二维小波变换的图像压缩的算法研究

随着信息技术的发展,图像因其信息量丰富的特点,成为通信和计算机系统中信息传输的重要载体,而图像信息占据了大量的存储容量,因而图像压缩编码是图像存贮的一个重要分支。本文首先介绍了图像压缩编码的研究背景,然后详细地从理论上介绍了利用小波变换来实现图像的压缩,通过Haar小波变换,Symlet小波变换,Coiflet小波变换以及db小波变换的理论研究及Matlab仿真分析,证明了Haar小波变换在图像压缩中的可行性。     

Matlab在人脸图像压缩研究中的应用

以人脸图像的压缩为例，介绍了Matlab在图像压缩研究方面的应用，重点探讨用Matalab的图像处理、神经网络和小波工具箱实现图像小波分解和设计矢量量化器的方法。     

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。     

基于图像抽取和小波变换的压缩方法

由于良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,小波变换在图像处理领域有很好的应用效果,但其却是一种很复杂的数学变换.为了降低计算复杂度,提出了一种将图像抽取和小波变换相结合进行图像压缩编码的方法.将最常用的两种图像抽取法结合小波变换进行图像压缩的压缩效果,与小波变换压缩效果作了比较.通过在MATLAB运行环境下对该方法进行实验得出,与基于小波变换的图像压缩方法相比,对于纹理较少相对平滑的图像,可以在压缩图像视觉效果相同的情况下,获得更高的压缩比,同时降低计算复杂度.     

图像编码中的重要区域相关性研究及应用

在图像处理中,小波变换所具有的空频局部性,使得图像的能量重新分布。从函数正交分解的角度,小波分解相当于把图像分成一组正交基的坐标。由于这些坐标具有按不同频带所表现出的能量集中的性能,所以关于形态学的一些编码方法在基于小波分析的图像压缩中得到了很好的应用。因此,可以说小波变换在图像中的成功应用,主要归功于关于数据即小波系数系数和表示的重要性的认识。作者在文中提出了基于小波系数有效组织和表示的重要区域相关性编码（SRC）,合理利用各子带间重要小波系数的相关性,通过聚类生成与聚类编码,在良好视觉效果与较高PSNR下,实现了图像较大倍数的压缩。     

JPEG2000中不同小波基的图像压缩性能分析

主要讨论了用JPEG2000标准进行静态图像压缩时，小波基的选择对图像压缩性能的影响．我们根据JPEG2000标准，比较了各类图像在不同小波基下的压缩结果，发现在JPEG2000中，小波基的选择在一定程度上影响了图像的压缩性能．对于某些图像，JPEG2000标准的缺省小波基并不能取得较优的压缩结果．文中分析了影响图像压缩性能的小波基与图像的特性，在此基础上，给出JPEG2000进行图像压缩时小波基的选择方法．     

浅析小波变换在图像压缩编码中的应用

小波变换是在傅里叶变换无法分析突变信号和非平稳信号的基础上产生的、具有多分辨率分析的时一频分析方法。它具有良好的时域和频域局部特性,因而在数据通信领域得到了广泛的领域。本文描述了小渡变换技术在图像压缩编码中的简单应用,并在MATLAB平台上进行仿真,实现了一级、二级两种扫描的图像压缩,突出了图像处理中采用小波变换技术的可行性和优越性。     

基于Haar小波变换的图像分解与重构

介绍了Haar小波函数及基于Haar小波变换的图像分解与重构,通过实验得出了小波变换及haar小波用于图像分解与重构具有速度快、重构图像压缩比高、对图像容易进行各种分析处理等优点的结论,为后续研究图像压缩技术提供了一定的依据。     

图像压缩中的顺序组合最优匹配小波

小波变换是图像压缩中的一个重要工具。二维图像在进行压缩变换时,因变换后系数需要进行截短,以及小波与图像可能不是最优匹配,因此使得重构后的图像能量损失较大。为了减少重构后图像能量损失,本文提出了顺序组合最优匹配小波构造方法;通过Woman图像,构造该图像的顺序组合最优匹配小波,并用该小波对其图像进行处理,最后与其他一些方法进行比较处理结果。     

基于小波变换的有损图像压缩算法研究

文章从实际应用角度出发,全面系统地阐述了小波变换基本理论,提出了一种基于小波变换的有损图像压缩算法。该算法首先利用小波变换对图像进行分解,然后根据各子图像特点对小波系数进行相应的向量量化编码,从而实现图像压缩目的。实验结果表明：该图像压缩算法的使用,可以在图像质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图像质量。     

基于遥感图像压缩的最佳小波分解层数研究

分析遥感图像特点及小波基的性质,选取D9/7和D5/3小波基进行遥感图像小波变换,采用分层树集合分裂算法(SPIHT)进行遥感图像压缩,并从信息熵的角度分析不同分解层数对图像压缩效果的影响.通过实验,得到了遥感图像压缩小波变换的最佳分解层数.     

智能交通系统中图像融合与压缩技术

针对智能交通系统信息采集的需要,提出基于小波分析的图像融合和零树编码的小波图像压缩算法,利用小波变换将红外和可见光图像进行融合,利用各子带小波系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性对融合图像进行压缩,算法的实际应用提高了所采集的交通信息的完整性、统一性和容错性,并改善了智能交通系统的服务质量。     

提升小波变换的三种算法性能比较

离散小波变换(DWT)在语音,图像等信号处理中有着广泛的应用,在JPEG2000标准中就推荐采用5/3和9/7小波来分别进行无损和有损图像压缩,取代基于DCT变换的图像压缩,并且还推荐采用提升方法来实现。提出三种基于提升方法的二维离散小波变换的并行算法,并在超常超标量数字指令(VLIW)的数字信号处理器(DSP)上进行了性能方面的比较。这里,我们以在图像压缩中常用的不同分辨率的图像作为实验对象。实验结果表明,此三种算法对图像数据进行小波变换的处理时间有了明显缩短,并且实现在参数空间的不同点上都得到更好的效果。     

基于MATLAB的小波变换在图象压缩中的应用研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程。本文先从理论角度分析了小波变换及多尺度分析的性质，又从实验的角度用Matlab实现了图像的压缩并对程序中用到的主要函数给予了说明．较直观的探讨了小波变换在图像压缩中的应用。     

小波变换在医学图像处理上的应用

小波变换是对傅立叶变换的继承和发展,近年来发展迅速,已广泛应用于图像处理、生物医学信号提取、语音合成、地震信号处理等众多领域.小波变换特别适用于提取微弱、背景噪声较强的随机信号,处理医学图像信号这一类非平稳信源.简要介绍了小波变换的原理和特点,综述了小波变换在医学图像压缩、去噪、增强、边缘提取、图像融合等方面的应用.     

基于奇异值分解（SVD）和小波变换的图像压缩算法

提出一种基于奇异值分解（SVD）和小波变换的图像压缩算法,该算法通过对小波变换后的小波系数或经小波重构处理后的图像利用SVD进行二次压缩。实验结果表明,该算法性能良好,优于单纯利用小波变换的图像压缩算法。     

基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩

提出了一种基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩编码方法。在小波变换域内,根据InSAR图像的统计特征进行非线性量化后,再进行小波树快速矢量量化压缩编码;并应用门限技术抑制图像噪音。实验结果表明：该方法对InSAR图像压缩效果明显优于EZW和SPIHT方法。     

基于小波包分解的自适应图像编码算法

针对传统小波图像压缩算法普遍存在的纹理图像处理能力较弱的特点 ,通过合理选择最佳小波包基、自适应确定系数扫描次序、高效量化小波包系数等措施 ,提出了一种基于小波包分解的自适应图像编码算法 .对比实验表明 :本文算法的压缩效果不仅明显优于 SPIHT算法 (特别是纹理图像 ) ,而且优于已有的其它小波包图像压缩算法 .     

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。