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.     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号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,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

基于能量分布的小波图像压缩方法研究

图像经过小波变换后,其能量聚集性、子带之间的相似性以及多分辨分析的特点使得小波图像压缩获得了很多的优势。如何有效地利用小波分解系数更好地表示图像信息是提高图像压缩性能的关键。本文从能量分布的角度讨论了基于小波变换后图像能量分布的特点,提出了两种根据系数能量的分布选择系数的压缩方法,通过试验和其它方法进行对比,按分解等级归类小波子带的压缩方法可提供更高效的压缩性能。     

平衡多小波的Groebner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Groebner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

基于多小波变换的医学图像分形压缩方法研究

针对医学图像分析与压缩的特殊要求,将多小波变换和分形压缩理论引入到医学图像压缩中。首先对医学图像进行多小波变换,较好地保持了医学图像的边缘和细节信息,再采用分形压缩方法对图像进行压缩。实验表明,算法在保持一定医学图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,结合多小波变换的医学图像分形压缩方法在临床应用取得较好效果。     

基于CL多小波变换的图像编码

图像的压缩编码是存储、处理和传输大容量的图像信息的基础,提高图像的压缩效率一直是人们不断追求的目标。对图像进行压缩编码,目前成熟的做法都是在变换域进行。在研究图像的多小波变换的基础上,提出了一种面向传输的图像编码方法:基于CL多小波变换的图像精细可分级编码。实验结果表明,该编码方法是对多小波应用于图像编码很有价值的研究。     

JPEG2000中DWT的MATLAB实现

随着多媒体技术应用的不断增加,图像压缩技术不仅要求具有较高的压缩性能,而且还要求有新的特征来满足一些特殊要求.为此,国际标准化组织(ISO)制定了新一代静止图像压缩标准:JPEG2000.通过对JPEG2000中的离散小波变换(DWT)的详细分析,给出了用MATLAB6. 5实现其核心变换的方法,并利用小波变换工具箱对各种图像进行压缩后,给出了小波基的选择方法.     

平衡多小波的Grbner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Grbner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

平衡多小波的Gr(o)bner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Gr-bner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

基于小波分析的数字图像压缩技术研究

利用小波分析算法,研究基于小波变换的图像分解与重构的数字图像压缩方法,运用MATLAB软件提供的小波分析工具箱来实现数字图像压缩,结果表明:在数字图像压缩处理技术中采用小波变换理论是非常有效的方法.     

一种高阶双正交多小波在图像压缩中的应用

目的　构造高逼近阶双正交多小波系统并研究其在图像压缩中的应用。方法　利用已有的双尺度相似算法,详细讨论变换矩阵的选择规则。结果　基于GHM多小波构造了具有三阶逼近阶的双正交多小波,并通过图像压缩实验验证了其优越性。结论　构造的三阶双正交多小波对包含较多高频内容的图像的压缩要优于其他多小波和单小波。     

一类3带双正交多小波的构造

对于3带r重紧支撑双正交多小波系统,给出了一种构造双正交多小波的一般方法.它是由任意一对3带双正交单小波及两组滤波器构造出来的.由于3带双正交尺度函数的任意性和滤波器组的选取具有很大的自由度,使得可构造出大量的3带双正交多小波。     

α尺度双正交多小波

对于α尺度r重紧支撑双正交多小波系统,给出了一种构造双正交多小波的一般方法.它是由任意一对α尺度双正交单小波及两组滤波器构造出来的.由于α尺度双正交尺度函数的任意性和滤波器组的选取具有很大的自由度,使得可构造出大量的α尺度双正交多小波.     

广义双正交多小波包

在双正交多小波包的基础上,给出了广义双正交多小波包的定义,构造方法以及性质,得到了更为一般的结果。     

L^2（R）的双正交向量小波包分解

对双正交向量小波的性质进行了探讨,给出了双正交向量小波包的定义及其性质,作出平方可积空间Ｌ＾２（Ｒ）的双正向量小波包分解。     

高维不可分双正交多小波包

首先，给出了对应于多重多分辨分析的双正交多小波包的定义，建立了具有任意矩阵伸缩的双正交多小波包的理论框架．在此基础上，给出了具有任意矩阵伸缩的高维不可分双正交多小波包的构造方法．由此构造的多小波包的分解系数可以从不同的滤波器中抽取．这使得小波包的应用更灵活．     

高维双正交向量小波包

利用线性代数方法研究了矩阵伸缩的高维双正交向量小波包,并给出了L2(Rs)上非张量积双正交向量小波包基.     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能.     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能。     

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．