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。     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

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。     

基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法

常规的小波压缩算法在低比特率情况下将不可避免地在图像强边缘附近产生振铃效应。为此提出了一种基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法。在编码端，先检测出图像的强边缘并将其作为附加信息进行编码；然后，利用强边缘信息将图像沿行列方向分割成一些独立的数据段分别进行小波变换；最后，利用EBCOT算法对得到的小波系数进行编码。特别地，从图像的成像机理出发，提出了一种克服分段数据边界效应的新方法。实验结果表明，这种边缘自适应小波变换即使在比特率极低的情况下也可以保持图像轮廓的清晰，强边缘附近的振铃效应也得到有效的抑制。由于附加信息的存在，压缩图像的PSNR值相比于常规方法通常会有所降低，但图像的主观视觉质量却有明显的提高。     

DPCM与整数小波变换相结合的图像无损压缩

论文讨论了将DPCM变换与整数小波变换相结合的方法来实现图像的无失真压缩。在论文压缩算法中,首先对图像进行DPCM预测,将差值图像经过整数小波变换,然后再用无损SPIHT算法进行压缩编码,最后再经过相应的逆变换即可以得到重构的无失真图像。该方法简单易懂,硬件实现方便。仿真结果表明,这是一种效果很好的图像无损压缩方法。     

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。     

图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散正交小波变换和非线性增益的图像对比度增强方法。对图像进行离散正交小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强。实验结果表明,论文提出的方法在有效地增强图像对比度的同时,又能很好地抑制图像中的白噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

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。     

可逆双正交小波变换在图象压缩中的应用

本文的重点在于研究双正交小波变换在图象压缩中的应用,分析了浮点型滤波器在无失真压缩中的可行性,同时通过对小波变换和边界问题进行的具体分析,提供了该小波变换的另一种算法,使之适合于快速的,渐进性的直至无失真的图象压缩。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

量化在图像压缩编码中起着至关重要的作用。从标量量化的角度出发,提出了逐级量化的编码方法,该方法能在保证一定图像质量的前提下大大降低编码率。最后,通过实例分析说明了本方法的具体实现过程,并对经典图像进行实验。证实了本方法的正确性和实用性。     

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。     

基于小波变换的图像压缩方法

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。首先对图像进行小波塔式分解,然后依据小波系数的统计特性和分布特点,对不同的子图像块采用不同的量化、编码方法,并且在计算机上进行模拟实现,结果表明所提出的方案可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比。     

小波图像编码中阶梯型量化的研究

本文利用原始图像在不同频率区域能量分布不同的特点，通过对小波变换系数的研究，提出了一种对图像的小波分解系数进行阶梯型量化的有效方法，并结合不同类型的图像给出了具有代表性的量化方案，实验证明该方法可明显地提高图像的压缩效率和重构质量。     

基于小波变换的医学图像压缩技术

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,在此基础上探讨了基于小波变换的医学图像压缩技术。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。     

基于小波变换的一种图像编码方法

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码。文中给出了小波图像系数统计数据例子、符号编码定义以及数值编码结构。采用均匀标量量化方法完成小波图像中的低频子图编码。按照EZW的小波树结构组织低频外的其它子图,利用文中定义的方法对系数进行符号编码与数值编码。用标准图像测试编码方法,并把实验结果与EZW方法比较。结果表明:此方法的编码时间较EZW方法短,在相同压缩比下,峰值对数信噪比(PSNR)有明显提高。     

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。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

一种基于整数小波变换的图像无损压缩方法

由于第二代小波变换可以实现图像的整数到整数的变换,而且图像的恢复质量与变换时边界采用何种延拓方式无关,完全可以克服由第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用这个特性,提出了一种基于整数小波变换的图像无损压缩算法。该方法首先将图像进行整数小波变换,然后利用不同子带的小波系数分布特性,对不同的子带采用不同的预测方式,最后将预测误差进行哈夫曼编码。实验结果表明,该方法算法简单,有较好的压缩性能,与JPEG无损压缩模式相比较,有较大的优势。     

基于小波变换的图像压缩编码

数字图像压缩在数据通信、存储中有着重要的作用,是信息技术中非常活跃的研究领域．本文利用小波变换,经过量化和熵编码,实现数字图像的压缩,并从阈值和量化级数两个方面对压缩效果进行了比较．其中,阈值的增大会导致压缩比增大,但是复原图像质量下降．而量化级数越多,则复原后的图像质量也越高,但是压缩率越低．