| 【中文题名】 | 自适应提升小波算法研究与实现 |
| 【英文题名】 | The Study and Realization about Adaptive Wavelet Transforms Via Lifting |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-21 |
| 【中关键词】 | 自适应,提升格式,图像压缩,小波变换,, |
| 【英关键词】 | adaptive,lifting scheme,image compression,wavelet transform, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>一般性问题>理论、方法>算法理论 |
| 【论文摘要】 |
小波分析是近二十年来很受关注的一个领域，它成为了信号分析等领域的重要工具之一。而提升小波作为第二代小波，以其独特的算法结构、快速运算能力以及低存储需求，且适合于自适应、非线性、非奇异采样和整数到整数的变换等优点，受到信息科学领域的广泛关注。
传统小波变换的滤波器长度和系数是固定不变的，不能随输入信号的变化而变化，这使得在分析非连续信号时，在跳变点两侧会产生大的小波系数；对具有尖锐边缘、分段光滑或奇异点、图文混合图像处理效果很差。针对此问题，结合提升方案的优势，本文提出了一种自适应提升小波变换算法，该算法在不增加额外存储空间的条件下，可根据待分析信号的局部特点，自适应的选择更新器，并能实现完全的重构。自适应更新器的选择，主要是保持图像边缘不被平滑，防止出现大的小波系数。为确保系统的稳定性，自适应提升小波变换采用先更新后预测的提升结构。在此结构中，预测过程不影响更新过程，也就是说预测过程不影响下一级小波分解，这也为自适应算法提供了有利条件。由于稳定性高、高频系数小以及能够完全重构，使得此方法有利于压缩性能的提高。将此方法和SPIHT算法相结合，本文实现了图像压缩，压缩效果令人满意。
为了... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-10 |
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第1章 绪论 |
10-16 |
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1.1 论文研究的目的及意义 |
10-11 |
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1.2 国内外研究现状 |
11-13 |
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1.2.1 图像压缩技术历史及现状 |
11-12 |
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1.2.2 小波变换历史及现状 |
12-13 |
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1.3 本论文主要研究内容及论文安排 |
13-16 |
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第2章 数字图像压缩基础及小波变换基础 |
16-36 |
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2.1 数字图像压缩基础 |
16-26 |
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2.1.1 图像压缩编码基础 |
16-19 |
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2.1.2 图像压缩基本方法 |
19-21 |
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2.1.3 数字图像压缩评价标准 |
21-22 |
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2.1.4 数字图像压缩标准 |
22-26 |
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2.2 小波变换基础 |
26-35 |
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2.2.1 由Fourier变换向小波变换发展的动因 |
26 |
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2.2.2 小波变换的基本概念 |
26-28 |
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2.2.3 离散小波变换与多尺度分析 |
28-29 |
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2.2.4 快速小波变换与 Mallat算法 |
29-30 |
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2.2.5 提升小波 |
30-35 |
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2.3 本章小结 |
35-36 |
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第3章 基于提升方案的自适应小波变换图像压缩编码算法的实现 |
36-56 |
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3.1 基于小波变换的图像编码算法 |
36-47 |
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3.1.1 零树的概念 |
36-38 |
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3.1.2 嵌入式小波零树图像编码算法(EZW) |
38-42 |
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3.1.3 基于集合划分的等级树(SPIHT)压缩算法 |
42-47 |
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3.2 基于提升方案的自适应小波算法实现 |
47-55 |
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3.2.1 线性滤波器的不足 |
47-48 |
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3.2.2 自适应小波滤波器与自适应小波 |
48-49 |
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3.2.3 先更新后预测的小波结构 |
49-50 |
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3.2.4 自适应提升小波基本结构 |
50-52 |
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3.2.5 自适应更新算子设计 |
52-54 |
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3.2.6 自适应预测算子设计 |
54-55 |
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3.3 本章小结 |
55-56 |
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第4章 实验结果与分析 |
56-65 |
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4.1 实验条件 |
56 |
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4.2 自适应提升小波实验仿真及结果分析 |
56-64 |
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4.2.1 自适应提升小波对一维信号的处理 |
56-59 |
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4.2.2 自适应提升小波在图像压缩中应用 |
59-64 |
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4.3 本章小结 |
64-65 |
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结论 |
65-67 |
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参考文献 |
67-70 |
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攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
70-71 |
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致谢 |
71-72 |
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附录 |
72-77 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.360515 |
