小波变换在图像压缩中的应用探讨
详细信息 本馆镜像全文    |  推荐本文 | | 获取馆网全文
摘要
为了有效地提高数字图像压缩的效率,本文针对人眼视觉系统的特性以及变换后图像不同的频率分量,对变换图像的高频分量部分采用矢量量化技术,低频分量部分采用离散余弦变换、行程编码和Huffman熵编码技术,通过基于小波变换的图像编码Matlab实现,并与DCT的压缩效果进行了分析比较,结果表明:图像经过小波变换后,对不同的频率分量实施不同的压缩策略,不仅可以有效地提高图像的压缩比,而且解码图像具有良好的PSNR和主客观质量。
引文
[1]黄贤武,王家俊,李家华,等.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:电子科技大学出社,2000.
    [2]陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[M].北京:科学出版社,2002.
    [3]李世雄.小波变换及其应用[M].北京:高等教育出版社,1997.
    [4]郑治真,沈萍,杨选辉,等.小波变换及其Matlab工具的应用[M].北京:地震出版社,2001.
    [5]吴伟陵.信息处理与编码[M].北京:人民邮电出版社,2001.
    [6]吴乐南.数据压缩[M].南京:东南大学出版社,2000.
    [7]飞思科技产品研发中心.Matlab6.5辅助图像处理[M].北京:电子工业出版社,2003.
    [8]周金萍.Matlab6.5图形图像处理与应用实例[M].北京:科学出版社,2003.
    [9]王新成.高级图像处理技术[M].北京:中国科学技术出版社,2001.

版权所有:© 2023 中国地质图书馆 中国地质调查局地学文献中心