小波变换在图像压缩中的应用

小波分析是当前应用数学和工程学科中的一个迅速发展的新领域,小波函数在空间域和频率域均有良好的局部性,小波分析是非冗余的,分解后的总数据量不大,小波分解后各分量是相互正交的,这些优点使的小波变换在图像压缩中应用能取得较好的效果。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。     

小波变换在图像压缩中的应用

本论文从基于小波分析的图像压缩入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波分析在图像压缩中应用。小波变换在图像处理中有着非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是建立在傅立叶分析的思想方法之上的,是傅立叶分析的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(WaveletPacket)和多维小波,二维小波分析用于图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。基于小波分析的图像压缩是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,并在图像处理领域都占有重要的地位。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换在数字化图象的压缩中起着极其重要的作用。本文在简单阐述小波变换基本理论和Mallat算法基本思想的基础上,着重利用Matlab软件研究了小波变换在图像压缩技术中的具体应用,结合实例给出了具体程序,并对程序进行了详细说明。     

小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

小波理论在图像压缩中的应用研究

本文主要介绍了基于小波变换的数字图像压缩编码技术,针对小波变换图像信号的特点,对小波变换实现图像编码的步骤进行了研究,并对小波变换在数字图像编码方面的优势和传统图像编码方法进行了比较.     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解与重构过程．讨论了在Matlab语言环境下实现图像压缩的基本方法,并对小波变换用于图像压缩时小波基的选取所要考虑的因素进行了分析．从工程和实验两个方面较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用．实验结果表明：小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比,具有很高的使用价值．     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

二维小波在图像压缩方面的应用

阐述了二维小波理论及其分解和重构算法,并利用Matlab软件演示其实现过程.实践证明,二维小波对图像压缩具有良好的效果.     

小波分析在图像处理中的应用

本文在小波分析的理论基础上，简要讨论了小波变换在图像处理中的一些典型应用。包括图像压缩、图像的镶嵌与拼接、去噪处理和边缘检测、人像识别几方面。最后总结了小波分析应用时存在的一些问题。     

二维小波在图像压缩方面的应用

讨论了二维小波分解和重构两种算法.给出了两种算法的比较和Matlab实现过程.结果证明,只保留原始图像中低频信息的压缩方法是一种简单的压缩方法,不需要经过其他处理即可获得较好的压缩效果.运用小波树进行图像压缩时,通常在给定小波基函数条件下,阈值越大,系数为零的数目就越多,重构图像文件压缩率也越高,重构的图像失真程度亦随之增大.     

构建提升格式超小波在图像压缩中的应用

为探索及检验提升格式超小波在图像压缩中的应用,在超小波分析理论的基础上,借助Matlab平台,采用构建提升格式超小波技术分别对彩色和黑白图像进行了两次压缩,得出该提升格式超小波压缩技术可以应用于制作多媒体网络中视频的结论。     

平衡多小波的构造及其在图像压缩中的应用

本文构造了一种性质良好的平衡多小波,并将之应用在图像压缩技术中．并结合多小波的理论和数学上的平衡多小波理论,成功构造了更适合于图像压缩的Balanced Multiwavelet Based on the CL multiwavelet,简称BMW-CLB,其意义为基于cL多小波的平衡多小波,它在图像压缩的比率方面比其他的单小波和多小波更具有优势．     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

基于小波包矢量量化图像压缩方法

提出了一种新的数字图像压缩方案——基于小波包的区域联合矢量量化(WPVQ)．WPVQ压缩方案充分利用了小波分析的三个重要特点，即零树特性、多层分解和适合跨区域联合编码．在具体实现过程中，WPVQ又采用了一系列措施来提高信噪比并降低算法复杂度．计算机模拟实验表明，同采用嵌入式零树编码(EZW)的JPEG2．000相比，WPVQ可以在高压缩比情况下保持良好的信噪比和主观效果，尤其适合于对图像进行高压缩比的压缩处理．     

小波分析在人像识别系统中的应用

本文在小波分析的基本理论和特点得基础上,重点介绍了小波分析基于人像识别系统中的图像处理、图像压缩等方面的应用,与传统图像处理方法做了对比,展望了小波分析的前景。     

整数Haar小波变换及其在无失真图像压缩中的应用

本文首先讨论了整数Ｈａａｒ小波的构造方法,然后利用分块ＤＰＣＭ与整数Ｈａａｒ小波变换进行遥感图像的无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实难结果表明,该方法是一种有效的图像压缩方法。     

基于小波的图像压缩处理

在简单介绍小波原理的基础上,通过实例依次介绍低频信息保留压缩法、小波阈值压缩法和小波包全局阈值压缩法。由这三类方法并得出的图像压缩结果,得出各自的优缺点。所有实验均在MATLAB上用编程完成。     

非线性小波变换及其在图像压缩上的应用

提出了一种基于非线性小波变换的图像压缩方法。使用非线性小波变换可以更高效地表示图像的边缘信息,并更能把图像的能量变换到低频子带上。仿真结果也表明,提出的方法在较高压缩比时比JPEG2000效果要好。