小波变换与图像压缩的探讨

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法。本文着重讨论嵌入式零树小波图像编码算法(EZW),对其在图像压缩的应用上进行了一些分析。并对它存在的问题提出改进思路。力图找出小波变换在图像压缩方面更好的算法。     

小波变换在图像压缩编码中的应用

对图像压缩编码技术进行综述性介绍，着重阐述了基于小波变换的图像压缩编码的基本思想与特点。     

小波变换在图像压缩编码中的应用

对图像压缩编码技术进行综述性介绍,着重阐述了基于小波变换的图像压缩编码的基本思想与特点.     

小波变换在图像压缩编码中的应用

对图像压缩编码技术进行综述性介绍,着重阐述了基于小波变换的图像压缩编码的基本思想与特点。     

基于MATLAB的小波变换在图像压缩中的应用

本文主要介绍了小波变换在图像压缩方面应用的原理和方法,并在MATLAB环境下编程实现．仿真实验结果和分析表明此压缩方法具有较好的效率,能满足图像压缩的要求．     

小波变换在病理图像压缩处理中的应用研究

分析了病理图像的特点，介绍了图像的小波变换原理、特点，提出了用波变换进行病理图像压缩处理的方法。     

图像压缩中小波变换技术的研究

介绍了图像压缩的必要性及小波变换在时域、频域所具有的良好的局域化特性.它弥补了DCT的不足,它的多分辨分析变换特性与人眼的视觉特性非常接近,不但保持原图像在各种分辨率下的精细结构,而且便于和其它新兴图像编码方法相结合,成为当今研究的热点.文中在介绍小波变换的基本理论的基础上,讨论了基于小波分析的图像压缩方法的关键技术.     

小波变换在数字图像处理中的应用

主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术，并运用Matlab软件对图像进行分解，然后提取其中与原图像近似的低频信息，达到对图像进行压缩的目的．分别作第一层分解和第二层分解，并比较图像压缩的效果。     

改进的SPIHT小波图像压缩编码

针对原SPIHT算法存在扫描的重复且未能充分利用小波系数分布特点,随着压缩比的增加,会引起编码效率的下降等不足,提出一种改进的图像压缩编码算法。改进的图像编码算法低频子带进行DPCM无损编码,高频子带采用优化排序的SPIHT算法。仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果和峰值信噪比上都得到了提高。     

采用快速小波变换的远程监控图像编码研究

随着远程图像监控技术应用范围的扩大,对图像编码的要求也越来越高。基于二维快速小波变换理论,通过对嵌入式零树小波编码（EZW）和基于层树的集合分割算法（SPIHT）在图像压缩编码中的研究和仿真计算,SPIHT算法在图像的压缩质量和编码效率上均有提高。     

基于MATLAB的小波图像压缩技术研究

本文首先对小波变换理论作了介绍,然后对图像二维离散小波分解及重构进行了分析,研究了基于MATLAB环境的小波图像压缩技术,并予以实现,对其结果作了分析。     

基于ROI的图像压缩算法研究

为了满足某些图像的高效存储及快速传送的目的,提出一种基于感兴趣区域（ROI）的压缩算法。对图像进行分析,选出ROI区域,并在小波变换的基础上,对ROI小波变换低频子带采用无损编码的方法,而对ROI高频子带及非ROI小波变换子带采用改进的SPIHT压缩编码算法。在保证了图像所含信息量的同时,增加了图像的压缩编码效率。     

Haar小波变换实现音频信息压缩的研究

小波变换在当前计算机信息处理中的应用日趋广泛，如何在信息处理过程中正确使用小波变换，直接关系到信息处理的有效性和实用性。Haar小波是小波函数簇中的一个函数，它应用于音频信息的压缩方面，既有较大的压缩比，同时又能有效保留原始音频信息的状态特征。文章利用Delphi语言为平台。阐述了Haar小波用于音频信息压缩的实现原理和方法。并对应用结果进行了探讨。     

一种快速、有效的量化与基于小波的图像压缩

量化是利用小波变换的图像压缩编码技术的关键环节之一。矢量量化和标量量化各有长短,二者有机地结合起来,称为混合量化(HQ—Hybrid Quantization)。它既有矢量量化的高效率,又具有标量量化的简单性,不需要进行码书训练,不要做乘除法。     

傅立叶变换和图像压缩

介绍傅立叶变换的原理,分析其在声音和视频压缩方面的应用,并且指出傅立叶变换在数字图像处理中的重要地位和作用.     

小波变换技术在音频压缩中的应用

小波(W avelet)变换是当前信息处理领域中发展非常迅速的新技术,它同时具有理论深刻和应用广泛的双重意义。由于小波变换具有传统的DCT正交变换的能量紧致性,同时还具有与人类视听觉系统很相似的特性,因此在音视频压缩领域受到广泛关注。Haar小波是小波函数簇中的一个基本函数,应用于音频信息压缩,不仅可以获得较高的压缩比,而且压缩后又能有效保留原始音频信息的状态特征参数,因此为进一步高效处理音频信息提供了一种可行的方案。     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力。首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强。在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配,然后提出了一种在小波域中改进的软阈值算法对图像进行增强。实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的融合算法。此算法简单易行,既保留了图像的边缘特性和多聚焦图像的对比度特性,又有效地对两幅多聚焦的图像进行了融合。通过实验及结果分析,对这些方法保留图像的边缘特征和对比度特性进行了对比,得出了有益的结果。     

基于小波变换的图像降噪

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。