基于重疊變換和小波變換的圖像壓縮研究.pdf

1、重疊變換和小波變換作為高性能的數(shù)據(jù)壓縮算法，受到了廣泛的關(guān)注和研究。小波變換已成為JPEG2000的核心，而重疊變換目前則成為正在建設(shè)的下一代的圖像壓縮標準JPEGXR的核心。因此，本論文主要研究基于重疊變換和小波變換的圖像壓縮算法。 論文內(nèi)容安排如下：第一章主要綜述了選題的意義，研究內(nèi)容和重疊變換的發(fā)展現(xiàn)狀；第二章詳細介紹了重疊變換以及與之不可分離的離散三角變換的性質(zhì)和存在的不足；第三章提出了一種優(yōu)化的重疊正交變換(LOT)的

2、實現(xiàn)算法，并用整數(shù)提升結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了該結(jié)構(gòu)；第四章詳細分析了優(yōu)化的LOT算法中提出的8點DCT的性能，接著提出了預(yù)尺度的DCT分解算法，利用遞推的方法，求得最佳尺度因子：在此基礎(chǔ)上，提出了一種浮點數(shù)意義下的LOT-Ⅱ優(yōu)化算法；第五章論證了一種稀疏矩陣分解算法的不足，提出了修正公式；并分析了對稱整數(shù)可逆重疊雙正交變換的性能；第六章從工程的角度提出了一種利用小波變換壓縮遠紅外醫(yī)學(xué)圖像的新算法；第七章提出了一種優(yōu)化的顏色轉(zhuǎn)移算法，并將其成功應(yīng)用到

3、實時的視頻處理中。 本論文主要做了以下工作： 1、提出了一種優(yōu)化的整數(shù)提升結(jié)構(gòu)的重疊正交變換LOT(lapped orthogonal transform)。該算法具有以下優(yōu)點：統(tǒng)一的比例因子，原位計算，充分考慮了邊緣處像素的處理，低復(fù)雜度。 2、提出了一種優(yōu)化的第二種類型的LT-Ⅱ的算法。該算法充分利用了DCT和DST的內(nèi)在關(guān)系。對于分解公式中的旋轉(zhuǎn)矩陣，新算法的復(fù)雜度不到原來的1/3。和LT-Ⅰ相比，運算量大

4、體相當。 3、浮點數(shù)的DCT的快速分解結(jié)構(gòu)往往具有不同的比例因子，所以，不同的分解結(jié)構(gòu)往往具有不同的復(fù)雜度。利用遞推的方法，求的與N點DCT對應(yīng)的最佳的比例因子，并在此基礎(chǔ)上，提出了一種最優(yōu)的8點DCT結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)能達到乘法運算的下限值，同時，具有更小的旋轉(zhuǎn)角度，更適合于整數(shù)提升實現(xiàn)。此外，證明了一種DCT分解公式的不足，并提出了修正公式； 4、重疊雙正交變換LBT(lapped biorthogonal transfo