小波变换在图像压缩中的应用

以小波分析为切入点,阐述了小波变换在图像处理中的应用,小波变换域传统数据压缩模式相结合,取得好的压缩效果。掌握基于Mallat的小波变换对图像处理的作用,通过小波变换可以取得图像压缩及图像重构非常好的效果。     

一种非线性小波变换在图像压缩中的应用

针对小波变换进行图像压缩过程中重建图像易引起边缘振荡的问题,提出了一种非延拓消除边缘振荡的方法.它通过提升算法与传统的非线性ENO-小波变换结合,把高频分量边缘的能量集中到低频分量上,用小波分量模的极大值对跃变点进行奇异性检测,有效地消除了重建图像引起的边缘振荡.仿真实验表明该方法简单有效.     

小波变换在医学图像压缩中的应用

分析了医学图像压缩的必要性,简要介绍了二维离散小波变换和Mallat算法,重点讨论小波变换的原理及其在医学图像压缩方面的具体应用,实验结果表明,小波变换算法具有较高的压缩比和较好的图像恢复质量,选用不同的小波基压缩图像得到的压缩比不同,在同一小波系列内,压缩比随小波序数的增大而减小。     

基于小波变换的图像压缩技术

小波变换为图像纹理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,该方法在纹理特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视。为了使人们对这一方法有一个较全面的了解,对基于小波变换理论的图像纹理分析的研究与进展情况进行了较系统的论述,并通过实验说明小波变换理论在图像处理中所发挥的重要作用。     

小波变换在图像压缩中的应用

由于小波变换具有好的空间分辨率和好的频率分辨率的特性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。本文首先介绍小波变换基本理论,然后分析小波图像的分解与重构,最后在MATLAB中进行图像压缩仿真实验,并对结果进行了分析。     

基于双正交小波变换在灰度图像压缩中的应用

小波变换是数学领域的一个新数学的分支，他在图像领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了小波变换的基本原理，然后采用双正交小波对图像进行压缩，并对结果进行分析。     

基于小波变换图像压缩芯片的实现

简述了图像压缩中小波变换的几种方法,介绍了国内外小波芯片现状,提出了在设计小波算法和芯片时需要解决的问题,最后探讨了小波芯片未来的发展机遇。     

基于小波变换的图像压缩编码

介绍了小波分析的基本概念和基本理论，阐述了一种基于小波变换的图像压缩编码方法，并通过计算机实验证明了经过小波变换编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量，具有较好的视觉效果。     

图像压缩编码中的小波变换技术

本文介绍了小波变换的基本理论，对在图像编码中波变换实现中的着急技术给予重点分析，对基于小为换的图像压缩方法给予概述，同时简介了今后需要进行的研究工作。     

基于小波变换的图像压缩算法研究

随着计算机多媒体技术的不断发展,人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。本文介绍了图像压缩的基本原理和基本方法,深入研究了小波分析的数学理论基础以及应用于图像压缩的相关理论。     

基于小波变换的医学图象压缩编码

本文研究了医学图象小波变换系数的统计特征。根据医学图象的特点，提出了基于小波变换的医学图象编码方法。实验表明，这种方法具有较好的压缩编码性能，优于JPEG标准。同时，它支持逐次浮现式传输，从而能满足医学图象存储、通信、检索的需要。     

基于小波变换的红外图像压缩编码研究

根据红外图像空间相关性强的特征以及红外图像经小波分解后的数据特性,利用小波变换对红外夜视图像进行了压缩编码研究,得到了不同压缩比下的压缩结果。计算机仿真实验表明,此方法没有方块效应,视觉效果良好,对于红外图像来说有一定的应用价值。     

小波变换在数字图像数据压缩中的应用

介绍了二维离散小波变换构成的多分辨分析的理论基础 ,并研究了小波变换在图像压缩中的方法。实验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     

基于小波零树的图像压缩

在信号处理领域，利用小波变换进行多分辨率分解是非常实用有效的方法。由于表现一个图像最主要的部分是低频部分，因此利用小波在时、频域良好的局部定位特性，在金字塔结构小波变换的基础上对信号进行多分辨率分解，提取其低频成分进行压缩，就可以得到合适的具有一定压缩比的处理图像。再将压缩后信号进行阈值量化编码，就可以得到更高质量和压缩比的图像。     

基于小波变换的指纹图像压缩方法

小波分析是傅里叶分析方法的突破性进展，在非平稳信号处理中，取得了良好的效果。数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域。指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求。为此，简要的介绍了小波变换的基本原理，提出了一种新的指纹图像压缩评价准则并给出了基于小波变换的指纹图像压缩方法。     

基于二进小波变换的图像插值方法

介绍了基于二进小波变换的图像插值方法,并且对各种插值方法在不同域中的结果作了比较,主要是对最近邻插值、双线性插值和双三次插值几种方法在空间域、正交小波域、二进小波变换中作了比较.试验结果证明,基于二进小波变换的图像插值效果比较好,值得进一步深入研究.     

基于小波变换的图像压缩编码研究综述

图像压缩是指以尽量少的比特数代表原来图像的技术.小波变换由于在时域和频域同时具有局域化特性,弥补了DCT变换的不足,其多分辨率特性还便于与人眼视觉特性相结合.小波图像编码还便于与其它新兴图像编码方法相结合,成为当前研究热点.文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,并指出存在的主要问题,最后展望小波图像压缩编码的发展前景.     

小波变换在图像数据压缩中的应用

小波变换的图像编码方法,不仅拥有传统编码的优点,能够消除图像中的统计冗余,并且,其多分辨率的特性提供了消除非统计冗余信息的良好机制。基于离散小波变换(DWT)理论,介绍了DWT在数字图像压缩中的应用,使用零树编码实现了数字图像压缩,并同时保持原图像在各种分辨率下的精细结构,该方法对消除图像中非统计冗余信息提供了有效途径。