基于小波变换的图像压缩方法中小波基的选取？…

本文介绍了在利用小波变换进行图像压缩中小波基的选择时一般需要考虑的几个方面。     

基于小波变换的图像压缩方法中小波基的选取问题探讨

本文介绍了在利用小波变换进行图像压缩中小波基的选择时一般需要考虑的几个方面。     

基于小波域的分形图像压缩

对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似,研究了基于小波域的分形图像压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。     

基于小波变换的振动信号分形维数研究

针对传统分析方法对振动信号频率变化不明显、故障特征难提取等问题,基于小波和分形理论,通过计算振动信号盒维数,有效地提取了振动特征;提出小波分解振动信号高频系数盒维数计算方法,对振动信号的高频部分进行描述。实验证明:随着干扰信号的频率变化,振动信号小波分解后的高频部分分形维数在分段区间内比振动信号整体分形维数分段变化趋势更加明显,能更有效地反映故障频率变化,对开展设备的故障诊断研究具有现实意义。     

随机分形维数和小波变换的车牌字符识别

运用随机分形特征描述了车牌字符的形态、复杂程度和不规则性特征,结合小波变换,使得车牌字符的分形特征描述更加丰富,同时避免了分形维数计算阈值选择带来的问题.模拟结果表明分形和小波结合使用的方法为车牌字符识别提供了新途径,但计算量较大.     

基于小波变换法消减分形图像压缩中的块效应

针对分形图像压缩方法中没有解决的块效应缺欠，提出用小波与分形相结合的方法进行图像压缩，打破“块”的界限，使小波域上集中分布在边缘上的误差在更大的范围内“稀释”。实验表明，此方法与传统方法相比，可降低块效应系数48％以上，从而较好地解决了压缩中的块效应问题。     

基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合分形编码和小波编码的优点，提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为，将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码，剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明，该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应，与传统的分形编码相比，大大节约了编码时间，说明该算法具有一定合理性与优越性。     

基于小波变换图像压缩方法研究

本文介绍了MPEG、JPEG、H．261的压缩算法缺陷，提出了小波变换图像压缩技术，并阐述了其工作原理、核心技术和应用前景。     

小波变换在图像压缩中的应用

为了探讨基于小波变换的图像压缩方法,结合SPIHT算法,提出了图像压缩编码方案,该方案不仅能有效地控制计算量,满足实时处理的需求,而且可以方便地实现子频带编码.通过为典型的512×512×8的灰度图像进行仿真,结果表明,压缩后得到图像峰值信噪比为32.14 dB.     

一种基于小波包最优基算法的图像压缩方法

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，本文提出了一种基于快速小波包算法的图像压缩方法，在一维情况下，它比传统算法提高2．67倍，在二维情况下，和具体的图像大小有关，但比传统算法还是提高了三至四倍，因此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。     

基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

基于二维小波分解的图像压缩方法

基于二维小波分解的图像压缩方法,给出了二维正交小维基的构造原理,并将二维Mallat算法用于图像压缩处理,取得了满意的结果。表明小波分解是实现图像压缩的一种十分有效的工具。     

一种基于小波分解的无搜索分形图像压缩算法

在不同的小波尺度中，子块基于相应固定位置的父块进行编码，同时利用不同小波尺度之间的相关性进一步缩短编码时间．实验结果表明，与空间域无搜索分形图像压缩方法相比，提出的方法在解码图像质量略有损失的情况下，压缩比提高了近3倍，同时计算量减少了6／7．     

基于小波变换的简单变长编码图像压缩方法

简单变长编码是一种高效的编码方法，在符号概率的几种分布上效率接近哈夫曼编码，误差不超过1%，且通常可用很少的比特数来传输码字。针对哈夫曼编码软、硬件实现复杂、费时较长的缺点，通过对图像信号的小波分解，在不同的子带上采用改进的简单变长编码方案，获得了更高的压缩比，结果表明，该算法简单有效、易于编辑实现，是一种高效的图像压缩方法。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

介绍了数据压缩图像基本原理,指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要方法,介绍了小波变换如何实现对图像进行压缩,并与传统的DCT方法作了分析比较,分析了各自的压缩比和重建效果,以及小波变换在图像压缩技术中的优越性。     

分形插值及其分形维数研究

在传统成熟的欧氏空间中，对自然界形态仿真有时会有一定的困难，对此可以用分形插值来拟合自然界形态。本文叙述了分形插值的生成原理，给出了分形插值的计算公式，提出了分形插值曲面的维数定理。     

一种基于小波包的图像压缩方案

先用离散的正交小波和滤波器构造小波包,再用构造的小波包对图像进行二级分解,各频段编码方式为：低频部分作DPCM编码;中频部分采用DCT工经阀值后作游程编码;高频部分不作编码处理,在解码时用零进行填充,实验证明这是一种比较好的编码方案,重构图像质量比较高。     

一种基于小波分解的无搜索分形图像压缩算法

在不同的小波尺度中,子块基于相应固定位置的父块进行编码, 同时利用不同小波尺度之间的相关性进一步缩短编码时间.实验结果表明,与空间域无搜索分形图像压缩方法相比,提出的方法在解码图像质量略有损失的情况下,压缩比提高了近3倍,同时计算量减少了6/7.