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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息時(shí)代的發(fā)展,多媒體技術(shù)作為計(jì)算機(jī)通信、信息存儲(chǔ)、Internet網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)刃畔⒓夹g(shù)的最活躍的研究領(lǐng)域之一,引起了業(yè)界人士的廣泛關(guān)注。其中,圖像數(shù)據(jù)因?yàn)槟芙o人們以直觀、形象的感覺,是人類認(rèn)識(shí)世界最容易接受的、重要的信息來源,因而成為多媒體技術(shù)中最為重要的信息表示形式。然而,信息量大是圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn),在現(xiàn)有的傳輸、儲(chǔ)存條件下,圖像壓縮成為解決這一問題的必然手段。通過小波變換進(jìn)行圖像壓縮是一種常用的、高效的圖像壓縮方法,本文主要在基于
2、小波變換的嵌入式零樹編碼算法基礎(chǔ)上對(duì)圖像壓縮算法的優(yōu)化進(jìn)行了研究,主要包括以下幾個(gè)方面的工作: 首先,論述了圖像數(shù)據(jù)壓縮的必要性和可行性,對(duì)傳統(tǒng)的經(jīng)典的圖像編碼技術(shù)進(jìn)行了綜述。 然后,探討了小波分析理論同傳統(tǒng)的傅立葉變換的聯(lián)系與區(qū)別。鑒于小波分析理論是建立在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明之上,論文中給出了它正式的數(shù)學(xué)定義,并且詳細(xì)分析了小波變換的多分辨率分析理論以及在該領(lǐng)域內(nèi)最重要的一個(gè)小波分解算法一—快速M(fèi)allat分解
3、算法。 接著,論文研究了對(duì)圖像進(jìn)行二維小波變換的常規(guī)方法,并在Lena標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像三級(jí)分解的基礎(chǔ)上,統(tǒng)計(jì)了經(jīng)過小波變換后圖像像素的能量分布特性。然后,結(jié)合實(shí)例詳細(xì)地分析了基于小波變換的嵌入式零樹編碼算法(EZW),模擬了該算法編碼解碼的全部過程。 在深入分析了EZW算法后,介紹了其著名的改進(jìn)算法——多級(jí)樹分裂集合算法SPIHT,并分析了它較EZW的優(yōu)勢(shì)與不足。最后,針對(duì)EZW算法中小波分解后圖像的低頻與高頻子帶的
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