基于小波变换的JPEG2000图像压缩研究

在着重研究JPEG2000图像压缩系统基础上，分析了基于离散小波变换的压缩算法实现静止图像的压缩、编码、传输、存储等各种功能的机理；开发了JWlet实验软件，并采用Wlet软件对压缩图像进行了展示和评估，实验证明，基于小波变换的图像压缩系统具有渐进传输、感兴感区域编码，误差恢复等多种功能和很高的压缩效率。     

小波变换在图像压缩编码中的应用

介绍了小波变换的基本概念和基本理论及其在图像压缩编码中的应用技术，小波变换应用于图像压缩编码的优点。     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。     

小波变换在图像处理中的应用

介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩、图像特征提取和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

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。     

在MATLAB语言环境下基于小波变换的图像处理

小波变换是近十几年发展起来的，它集数学、信息处理于一体，在图像处理中起着重要作用。本简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

离散小波变换在医学影像图像局部压缩中的实现研究

首先对离散小波变换算法的数学模型进行了分析,并详实地讨论了离散小波变换算法的医学影像图像压缩实现研究。接着,对原始磁共振图像进行离散小波局部一次压缩和二次压缩的仿真实验研究。实验结果表明理论分析是合理的,设计是正确的。     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

复数小波变换在天蓝色链霉菌凝胶图像压缩中的应用

小波变换等多分辨分析方法能够处理图像配准中图像的全局和局部变形，小波变换在配准的同时还可以进行图像压缩，作为新近发展起来的多分辨分析方法，复数小波变换提供了移动不变性和方向选择性滤波器，在压缩比为40：1时，复数小波变换所实现的天蓝色链霉菌蛋白组凝胶图像压缩结果与离散小波变换结果十分接近。     

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     

基于小波分析的医学超声图像压缩及分组霍夫曼算法

介绍了一种医学超声图像小波分解和重构方法,即根据二维图像的结构,在小波分解后采用二维分组Huffman编码算法．讨论了基于小波分析的压缩算法的误差,采取相应的措施改进了压缩算法,以重建图像和原始图像的归一化相关系数来衡量重建图像的质量。模拟结果表明在保证重建超声图像质量的前提下,分组Huffman编码较大地提高了超声图像的压缩比。     

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Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

基于脊波变换和SPIHT算法相结合的图像压缩

脊波对线奇异性图像能够到达最优的逼近,它是比小波能更好的稀疏表示图像的工具.讨论了脊波变换后的系数之间的相关性.结合SPIHT编码算法设计出基于脊波变换的图像压缩算法.实验结果表明,该算法能够有效地提高压缩率,同时能保持较高的峰值信噪比和良好的重建图像视觉效果.     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。     

小波图像压缩编码中小波基的选择技术研究

小波变换用于图像压缩时,小波基的一些性质对编码的效果有很大影响。分析了小波基的特性对图像编码的影响,提出了一种新的选择适合图像编码应用的双正交小波基的方法。研究了小波基评价标准,并通过实验,对图像压缩中小波基的选择问题作了探讨。     

整数Haar变换结合DPCM的无失真图像压缩

讨论了整数Ｈａａｒ 小波的构造方法,在此基础上提出了一种整数Ｈａａｒ 小波与ＤＰＣＭ 相结合的无失真图像编码方法,该方法运算速度快,硬件实现简单,与ＡＲＪ和ＪＰＥＧ 中使用的无失真编码方法相比,压缩比平均提高了１２ ％ 左右     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

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。