【基於重要小波系数相关性预测的图像压缩算法的研究】.pdf

浙江大学硕士学位论文摘要随着网络的普及和图像数据厂泛传输,图像数据的压缩成了一个热门的领域。由于小波变换具有很好的时域和频域局部性,当前小波变换成了图像压缩的一个有力的工具.本文通过与传统的利用非重要小波系数的零树图像压缩理论的研究,从小波变换的重要系数的相关性着手。对基于重要系数的图像压缩算法进行了研究。该图像压缩算法主要是利用小波分解后的图像系数中,相关波段之间有着和非重要系数类似的相关性。通过减少重要系数之间的相关允余,来达到提高图像压缩效率的目的.本文第二章将专门对传统小波图像压缩的各种算法进行介绍。

浙江大学硕士学位论文目 1.数字图像压缩技术概况,1图像数据压缩概述 1当今数据压缩技术的发展现状1数据压缩技术的分类 1无损压缩 1有损压缩 1数字图像压缩基本概念1保真度准则1哈夫曼编码1算术编码变换编码—DCT变换及小波变换编码1量化1预测编码1JPEG2000标准2.经典的小波图像编码算法 2嵌入式零树小波编码算法 EZW.2算法原理:2算法分析:2.

浙江大学硕士学位论文 1.数字图像压缩技术概况 1图像数据压缩概述信息是现代社会的主特征,而人们传递信息的重要媒介是图像。许多信息诸如关气情况、地球资源分布情况、医疗诊断信息等都可以转化为数字图像的形式.而数据量大是数字图像的一个显著特点。如随着遥感技术的不断发展,航天遥感器(如星载合成孔径雷达和成象光谱仪等)及未来的地点资源探测平台所获得的数据量越来越大,对星上数据存储和对地数据传输系统的需求越来越高,待处理的数据量日益庞大,这给星上的数据传输和信道符合带来过重负担,同时也使地面数据处理难以应付。