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基于小波分析和非线性PCA的图像压缩算法
引用本文:李三平,岳振军.基于小波分析和非线性PCA的图像压缩算法[J].系统工程与电子技术,2005,27(9):1532-1535.
作者姓名:李三平  岳振军
作者单位:1. 解放军理工大学通信工程学院,江苏,南京,210007
2. 解放军理工大学理学院,江苏,南京,210007
摘    要:提出一个基于小波分析和非线性PCA(nonlinear principal component analysis,NLPCA)的图像压缩算法,该算法通过对小波分解系数的能量大小对各个小波子图进行分类,然后用具有高强压缩能力的NLPCA对各类子图进行不同程度的压缩。其主要特点是在高压缩比条件下能达到很高的图像重构信噪比。实验结果表明该算法性能良好,在压缩比为93.1时其图像重构信噪比都能达到30以上。

关 键 词:小波分析  非线性主成分分析  重构  图像压缩
文章编号:1001-506X(2005)09-1532-04
修稿时间:2004年8月10日

Image compression algorithm based on wavelet analysis and nonlinear PCA
LI San-ping,YUE Zhen-jun.Image compression algorithm based on wavelet analysis and nonlinear PCA[J].System Engineering and Electronics,2005,27(9):1532-1535.
Authors:LI San-ping  YUE Zhen-jun
Institution:LI San-ping~1,YUE Zhen-jun~2
Abstract:An image compression algorithm based on wavelet analysis and nonlinear principal component analysis (NLPCA) is put forward. The wavelet sub-image via the energy magnitude of coefficient decomposed by wavelet analysis is classified, and then each sub-image is compressed to different extents with NLPCA. High picture reconstruction signal noise ratio (PSNR) is achieved at a high compression rate. The experiment validates the algorithm's good performance. The PSNR is greater than 30 at the compression rate of 93.1.
Keywords:wavelet analysis  nonlinear principal component analysis  reconstruct  image compression
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