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.     

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

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。     

DSP技术的整数小波变换图象压缩

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第一代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器(DSP)予以实现。     

小波变换在图象压缩中的应用

本文讨论了数字图象数据信息压缩的有关技术问题，文章首先简要介绍了传统的Ｈｕｆｆｍａｎ编码方法的然后提出利用正交小波变换对图象进行分解，结合Ｈｕｆｆｍａｎ编码法图象进行编码，压缩的技术。     

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。     

用JAVA语言实现基于Haar小波变换的数字图像压缩

小波变换理论是近几年发展起来的一个新的数学分支。由于它克服了传统傅里叶变换的缺陷，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了广泛的应用。大部分关于数字图像处理方面的教材和论文都是以VC和MatLab软件作为图像处理的工具，本文试图从工程和实验角度出发，较为直观地探讨用JAVA语言实现基于Haar小波变换的数字图像压缩。     

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。     

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.     

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。     

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。