【摘 要】
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图像压缩在图像存储和图像的传输方面有着非常重要的地位.多年来,经过广大科技工作者的不断努力,图像压缩领域已经取得了一定的成果.小波分析以其良好的局部性特征为图像压缩带来了新的工具,使得这一领域充满了生机.小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且具有极强的自适应性.其已广泛应用于信号处理、图像处理、量子理论、语音识别、计算机视觉、故障诊断与监控、分形及数字电视等科技领域.图像压缩是小波分析
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图像压缩在图像存储和图像的传输方面有着非常重要的地位.多年来,经过广大科技工作者的不断努力,图像压缩领域已经取得了一定的成果.小波分析以其良好的局部性特征为图像压缩带来了新的工具,使得这一领域充满了生机.小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且具有极强的自适应性.其已广泛应用于信号处理、图像处理、量子理论、语音识别、计算机视觉、故障诊断与监控、分形及数字电视等科技领域.图像压缩是小波分析应用较为成功的一个领域.本文主要对以下问题做了讨论和研究:1介绍了一般的图像编码过程,简明的阐述了小波变换原理及其特性.讨论了在小波变换中,小波基的选取、图像边界拓展方式及分解级数等与压缩效率密切相关的一些问题.2对传统的图像数据压缩方法做了分类、对比和总结.3研究了小波分析在静态图像数据压缩领域的应用方法,详细分析了不同小波基的特点以及压缩效果.4提出了一种基于小波变换的可逆平滑算法即小波预处理算法.实验结果表明该算法可以极大的改进压缩效率,最后重建图像的质量只有很小的下降,算法的实现十分简单,耗时少.
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