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提出一维小波与三维DCT(离散余弦变换)相结合的视频图像压缩算法,可有效地改善XYZ压缩方法在高压缩比时的性能。该方法不涉及运动估计和运动补偿,复杂度低。实验结果表明,这种算法能快速、高质量地压缩视频图像。 相似文献
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首先介绍小波变换图像编码的基本框架,并借助Matlab作为工具按算法流程编写程序对标准Lenna图像信号进行实验,给出实验结果。 相似文献
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介绍基于小波变换和基于傅里叶变换的图像压缩方法,并且将基于两种变换的图像压缩方法进行比较,实验表明基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持良好的重建图像质量,在压缩比相同的条件下,小波变换相对于傅立叶变换有明显的图像改善效果和抗"分块效应"能力。 相似文献
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在终点冲刺中,用来判别运动员成绩的图像往往1秒钟内拍摄成百上千张,如此庞大的数据量给图像的传输、存储以及读出造成了难以克服的困难,这时图像压缩就成了必不可少的步骤。图像编码研究也成为了一个越来越活跃的领域,各种各样的算法相继面世。文中介绍的是基于小波变换的图像压缩解压算法。 相似文献
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针对图像传输数据量大的问题,通过结合小波变换的高效性与普遍性,提出了一种基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法,在图像的低频子带中通过结合阈值与人眼的视觉敏感度,提出了阈值保留算法;而图像的高频子带则是通过结合小波变换后各子带的方向性,并根据小波幅角的不同提出了边缘保留算法:在保证图像质量的同时减少了图像中的冗余信号。实验结果表明,新方法能够实现上述目标且具有低耗时的优势,在图像压缩领域具有较好的发展前景。 相似文献
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郑午 《中国新技术新产品》2012,(2):20
近年来BP神经网络在图像压缩技术中的应用已成为图像压缩的热点问题之一。与经典的压缩算法相比,具有更高的压缩比和重构图像质量。但实际上,原始图像经常受到噪声的污染,使得图像质量明显下降。通过研究小波图像去噪的方法,结合小波变换和BP神经网络,研究了基于小波域的BP神经网络图像压缩方法。先在小波域内对图像进行去噪,再用BP神经网络进行压缩,从而得到高质量的重构图像。结果表明,该算法对含噪声图像的压缩,获得了良好的图像质量,同时也证明了这种方法的有效性。 相似文献
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一种基于小波子带熵的遥感图像压缩算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种使用小波子带熵进行比特分配的遥感图像压缩算法.对遥感图像进行小波提升分解后,分析了各高频子带能量百分比及其熵的变化趋势,在此基础上提出了一种新的快速比特分配方法-使用子带熵进行比特分配.然后对各个高频子带进行均匀量化,量化后的数据采用比特平面编码.对最高比特平面只记录该比特平面中非零系数的坐标,其它比特平面采用行程编码和Huffman编码方法进行压缩.实验结果表明,纹理复杂以及相对平坦的遥感图像使用该算法压缩后都可以获得很好的重构图像质量,峰值信噪比均大于34dB,而压缩比则与图像的复杂程度有关. 相似文献
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一种非一致小波基的超光谱图像压缩方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的三维小波变换在不同维采用相同的小波基且频谱分辨能力也是相同的,这不能与超光谱图像的特性相匹配.本文提出了一种新的采用非一致小波基的去偶结构的三维小波变换的超光谱压缩方法.由于超光谱图像光谱维和空间维具有明显不同的特性而设计的,本文采用一种非一致小波基设计思路,对不同维使用不同的小波基并与去偶的小波变换结构结合在一起进行小波变换.为了获得符合不同维特性的最优的小波基组,本文通过评估指标来测试各种小波基组合的性能.实验结果表明,本文提出的方法能够明显提高超光谱图像的压缩比,且不需牺牲计算复杂度、可扩展性等额外代价. 相似文献
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系统地研究了小波变换用于序列图像编码的方法,其中包括变换域的位移估值算法、系数差值量化及变字长编码等。采用小波变换进行序列图像编码,恢复图像没有方块效应,主观评价良好。 相似文献
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一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法 总被引:1,自引:1,他引:1
目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。 相似文献
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为改进SAR图像匹配的稳健性和实时性,提出一种基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法.该方法首先利用小波变换对图像进行分解,在低频子图像下构造等价图割,克服相干斑噪声干扰,避免NP困难,解决映射函数选取问题,从图像中分割出精确目标.其次利用尺度不变特征变换(SIFT)方法实现目标的特征匹配,降低搜索空间特征点描述,提高实时性.最后通过匹配关系找到变换参数,实现图像精确配准.实验结果表明,该方法能快速而精确地实现SAR图像配准. 相似文献
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根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,阐述了将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合的方法,对于STM扫描获得的石墨原子图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到了明显提高。 相似文献