一种基于零树量化的小波变换图像压缩方法

在对零树编码的方法研究的基础上,针对零树编码方法存在编码时间较长的缺点,提出了一种改进的零树编码方法,主要包括：对最低频子带系数单独编码;设立标志矩阵;以扫描单元为单位进行主表扫描;实验表明这种改进的零树编码方法,加快了编码速度,另外,该编码方法也能够产生嵌入式码流,支持多码率解码。     

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

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.     

基于快速提升小波变换的图像压缩

提出了一种基于快速提升小波变换的图像压缩方法,并对EZW编码进行了改进。首先对图像作快速提升小波变换,然后根据小波系数的分布特点进行改进的EZW编码,试验结果表明,该方法在保证恢复图像质量良好的情况下可获得较高压缩比和压缩速率。     

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。     

小波变换技术在图像压缩领域的运用

作为应用数学研究的一个新方向,小波变换技术因其优异的时频局部能力及良好的去相关能力已被迅速应用到图形图像压缩编码领域.阐述小波变换技术在图像压缩领域应用的基本原理、特点、算法及图像分解压缩的过程.     

基于小波变换与改进分形结合的图像压缩算法研究

针对传统的分形图像压缩编码时间长的缺点,提出了改进的分形编码方法,并将小波变换与改进的分形编码结合.在MATLAB软件中进行测试实验,实验结果表明,与传统的分形编码算法相比,在保证图像压缩质量基本不变的情况下,新算法编码时间大大缩短了,并且提高了压缩比,具有较高的应用价值.     

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。     

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．     

基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用

小波提升格式是一种新的双正交小波构造方法,能够有效地减少小波变换的运行时间.嵌入式零树小波(EZW)编码算法利用小波变换后的数据分布特性,能够实现图像的渐进传输,是最有效的小波编码方法之一.由于EZW算法对低频数据和高频数据采用同样的方法进行编码,使得在压缩率较高的情况下低频数据损失较大.因而降低了复原图像的质量.EZW算法同时还不同程度地存在着空间和时间复杂度过高的问题.针对这两个问题,进行了3个方面的改进:首先,将低频数据调整到[0,255]之间后直接存储;其次,通过设置标记矩阵记录编码位置,以此取代主表和副表,并对每一个重要系数同时进行主扫描和副扫描;最后,对高频数据,将副扫描中重要系数的精度提高一个比特.将整数提升格式的小波变换算法和改进EZW编码相结合.并应用于一个实际的机械臂远程控制系统中,结果显示,新算法的实验结果与原系统中基于DCT图像压缩方法的结果相比,前者在恢复图像质量和运行时间上都显示出优越性.     

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。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法。先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码。舍弃最新频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码。实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果。     

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。     

一种基于小波变换的混合图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法，将图像作多次小波分解后，对高频系数进行适当量化以减少其符号数，然后对量化后的系数作Ｈｕｆｆｍａｎ编码及ＲＬＥ编码，实验证明这是一种比较有效的编码方法，消除了方块效应，且该算法可得到不同的质量等级的比特率，适合网络图像传输。     

基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

小波图像压缩EZW编码算法研究

随着基于多媒体的网络应用的不断发展和视频应用的增加,图像压缩在最近几年引起了广泛的研究兴趣。嵌入式零树小波编码(EZW)不仅具有高的压缩比,还能实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。因此奠定了它在图象编码中的地位。分析了其算法原理,探讨了嵌入式图象编码的研究方向。     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

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。     

基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展

本中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,特别就目前小波图像编码与其它新兴图像编码方法相结合研究热的点作了初步探讨,最后展望小波图像压缩编码的发展前景.     

HDTV图像压缩中的小波变换

本文简要介绍了小波变换的基本概念，基本理论，并在此基础上对图像压缩中的小波变换进行分析，给出了基于小波变换的ＨＤＴＶ图像压缩系统