發(fā)布時間：2018-06-20 04:37

  本文選題：奇異值分解 + Contourlet變化��； 參考：《計算機應用研究》2017年01期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,產(chǎn)生大量的圖像信息。為了減小存儲并提高圖像質(zhì)量,提出了一種基于奇異值分解和Contourlet變化結(jié)合的有損圖像壓縮算法。該算法先對圖像進行奇異值分解,根據(jù)奇異值對圖像信號的貢獻選取適當?shù)钠娈愔祦韺崿F(xiàn)圖像壓縮,再對圖像進行Contourlet變換和量化,實現(xiàn)圖像二級壓縮。將該算法和圖像奇異值分解直接壓縮算法、Contourlet變換壓縮算法進行實驗比較,結(jié)果表明,該算法比圖像奇異值分解直接壓縮算法、Contourlet變換壓縮算法有更好的性能,在同樣的壓縮比情況下能獲得更高的峰值信噪比和SSIM。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, a lot of image information is produced. In order to reduce storage and improve image quality, a lossy image compression algorithm based on singular value decomposition (SVD) and Contourlet variation is proposed. The algorithm firstly decomposes the singular value of the image, selects the appropriate singular value to realize the image compression according to the contribution of the singular value to the image signal, then carries on the Contourlet transform and quantization to the image, realizes the image two-stage compression. Compared with the direct compression algorithm of image singular value decomposition (SVD) and Contourlet transform compression algorithm, the experimental results show that this algorithm has better performance than the image SVD direct compression algorithm called Contourlet transform compression algorithm. Higher PSNR and SSIMA can be obtained under the same compression ratio.
【作者單位】： 武漢理工大學理學院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2042990