| 题名 | 基于小波理论的数字图像压缩方法研究 |
| 作者 | 郭少伟1,2 |
| 答辩日期 | 2007-06-01 |
| 文献子类 | 硕士 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 李德强 |
| 关键词 | 小波 提升小波 图像压缩 Fpga Contourlet变换 平移不变小波变换 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 其他题名 | Digital Image Compression Method based on Wavelet Theory |
| 学位专业 | 控制理论与控制工程 |
| 英文摘要 | 图像压缩是图像处理领域的一个重要研究课题，在图像存储、传输等应用中发挥着至关重要的作用。小波变换具有多分辨率、时频局部性、能量集中能力强等众多优点，因此特别适合于图像压缩。图像压缩主要涉及到图像变换和编码两部分。本文的大部分工作是基于图像变换而展开的，在小波变换理论、基于小波的图像压缩算法理论及其实现、提升小波变换的FPGA实现、以及对两种小波变换算法的改进等方面进行了深入研究和探讨，具体研究内容如下： 1介绍论文的研究背景和意义，并简要介绍图像压缩和小波变换的基本知识和研究现状，概述本论文的主要研究工作。 2详细阐述图像压缩的基本知识，包括图像压缩的原理、分类和图像压缩的国际标准，回顾图像压缩技术的研究历史，并展望一些新的发展方向。 3概述小波变换的基本理论，分析提升小波相对于传统小波变换的优势。分析小波变换应用于图像压缩中的优点，阐述基于小波的分层树集划分（SPIHT）编码算法，并给出实验结果。 4 本文设计了一种并行的二维提升小波变换电路硬件结构，在设计中主要针对小波基的选取、边界拓展方式、提升小波变换数字电路的流水线设计、变换整体结构设计等进行了详细的讨论。这些设计显著降低了资源的消耗，加快了变换速度，提高硬件利用率。 5 由于小波变换缺乏方向性，本文设计了基于Contourlet变换的改进策略，充分利用了Contourlet的方向性，并且克服了其冗余性，使其性能达到最优；针对提升小波不具备平移不变性的特点，将冗余分解的策略引入到提升小波，设计了基于最小熵原则的最佳冗余提升小波分解。并将这两种方法应用图像压缩，取得了较好的效果。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 公开日期 | 2010-11-29 |
| 页码 | 66页 |
| 分类号 | TN919.8 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://210.72.131.170//handle/173321/315]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所 2.中国科学院研究生院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭少伟. 基于小波理论的数字图像压缩方法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2007. |
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