小波变换在热图像压缩中的应用

对图像进行小波变换后各子图像数据的特性进行了探讨,并利用这些特性提出了一种方块分割方法和 一种矢量量化编码时所需的数据平稳性和各态遍历性的大数据检测方法;然后研究了小波变换在热图像压缩中的 应用.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出一种基于小波变换的灰度图像数据压缩编码方法,基本思路是利用小波变换实现图像的多分辨分解,用矢量量化（ＶＱ）对分解后的图像进行编码,在矢量量化ＬＢＧ算法的初始码书的选取中根据矢量中各分量的特性提出一种改进的随机选取法,避免了可能的胞腔不均现象,提高了码书的质量,而且重构的图像质量也有所提高。     

小波变换编码在医学图像压缩中的应用

文章结合医学图像的特点探究了一种图像压缩编码方法：先对图像进行小波分解，然后针对不同层不同子图的特点对小波系数的各部分进行相应处理。小波分解后，低分辨率子图像的小波系数的动态变化范围大，因而采用BP神经网络进行自适应非线性预测编码，而对高分辨率子图像采用基于Kohonen网络的自组织特片映射（SOFM）算法的矢量量化进行编码，上述压缩方法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，从而可以较好的满足医学图像存储的要求。     

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

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处理和语音分析等众多领域.本文试图从工程和实验角度出发,较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用,并给出了利用MATLAB软件加以实现的方法.     

样条小波变换在图像压缩中的应用

本文介绍样条小波,并在此基础上提出了基于图像分解的二元张量积小波的多分辨分析方法,对变换后的图像进行二维离散余弦的二次变换,量化编码后得到了较高的压缩比和较好的重建图像。     

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。     

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。作为数学工具,小波被迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域。本文试图从工程和实验角度出发,较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用,并给出了利用MATLAB软件加以实现的方法。     

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。     

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。     

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。     

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。     

Contourlet变换在图像压缩中的应用研究

目前基于小波变换的图像压缩方案比较普遍.而二维小波只是一维小波的张量积,基函数的支撑区域由区间扩展为正方形,只有有限个方向.Contourlet变换是一种图像的多尺度几何分析工具,能够稀疏表示图像,非线性逼近能力很强,它的基函数则具有方向性,各向异性.本文在分析了Contourlet变换的基础上,对变换后的重要系数和其位置进行了编码.对标准图像barbara进行测试,实验结果表明:基于Contourlet变换的方案和基于小波变换的方案相比,峰值信噪比平均提高约0.5dB,且采用Contourlet变换能够较好地保留图像中的纹理,图像的主观视觉质量较好.     

二维小波变换在图像压缩中的应用研究

通过对二维小波分解与重构算法以及其在工程图像处理应用中的介绍,分析了二维离散小波可分离情况分解与重构的实际算法,研究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。所以小波技术用于图像处理具有压缩比高、速度快和特征不变性、方便快捷。目标明确等一系列优点。     

二维小波变换在图像压缩中的应用研究

通过对二维小波分解与重构算法以及其在工程图像处理应用中的介绍,分析了二维离散小波可分离情况分解与重构的实际算法,研究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.所以小波技术用于图像处理具有压缩比高、速度快和特征不变性、方便快捷.目标明确等一系列优点.     

小波变换理论及其在图像压缩中的应用

本文主要介绍小渡变换理论和多分辨率分析的基本概念,并引入小波变换理论在图像压缩中的应用,最后给出基于MATLAB中小波分析函数进行图像压缩的实验数据,并对结果进行了分析。     

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．     

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。