發(fā)布時(shí)間：2021-11-03 04:25

　　目前,有關(guān)多尺度幾何分析理論及應(yīng)用的研究已經(jīng)成為了一個(gè)新的熱點(diǎn)。基于各類多尺度幾何分析的編碼方法都在一定程度上獲得了優(yōu)于小波編碼器的性能。這類方法均借用或改進(jìn)了小波編碼中的部分方法,如零樹、方向樹結(jié)構(gòu)、重要系數(shù)塊等,但缺少對(duì)各種變換系數(shù)本身更為密切關(guān)系的研究。因此,從變換系數(shù)的分布規(guī)律尋找一種新的多尺度幾何分析方法具有重要的意義。本文主要工作如下:（1）首先系統(tǒng)地總結(jié)了應(yīng)用于圖像壓縮的圖像變換方法,詳細(xì)地介紹了多尺度幾何分析理論及其在圖像編碼中的應(yīng)用,分析了 一些具有代表性的基于多尺度幾何分析的壓縮編碼方法,并指出其各自的優(yōu)缺點(diǎn)和面臨的問題。（2）研究譜圖小波的多尺度幾何分析特性和稀疏表示特性,結(jié)合系數(shù)特性改進(jìn)已有的SPECK編碼算法,利用譜圖小波變換本身的優(yōu)點(diǎn)提高了算法的準(zhǔn)確性和適用性,為圖像壓縮系統(tǒng)提供更多靈活的應(yīng)用選擇。（3）基于譜圖小波的壓縮編碼方法,首先將圖像轉(zhuǎn)化成圖,利用譜圖小波變換分解圖得到譜圖小波系數(shù),這些系數(shù)的能量隨著尺度的增加而衰減。然后通過改進(jìn)的SPECK算法對(duì)譜圖小波系數(shù)進(jìn)行量化編碼,并在圖像數(shù)據(jù)量壓縮的同時(shí)從稀疏系數(shù)中恢復(fù)原始圖像�；谧V圖小波變換的編碼方法,... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像變換編解碼系統(tǒng)示意圖

即在列方向上對(duì)其進(jìn)行一維離散小波變換。有限脊波變換(FRIT)產(chǎn)生的過程如圖1-2 所示。針對(duì)變換系數(shù)之間的相關(guān)性，修改樹結(jié)構(gòu)或表結(jié)構(gòu)得到改進(jìn)的 SPIHT 算法【13,14】。將有限 Ridgelet 變換結(jié)合改進(jìn)的 SPIHT 算法，這種方法處理后的圖像具有很好的PSNR。對(duì)于具有直線奇異性的不連續(xù)圖像，該方法與常用的基于小波的壓縮方法具有可

圖 1-3 WBCT 的框架Fig.1-3 Framework of the WBCTPECK 算法的深入研究，出現(xiàn)了 CSPECK【23】PECK 算法。在 WBCT 中，通過小波變換分解個(gè)方向子帶，以便更稀疏地解釋圖像的邊緣和量聚類在變換圖像的分層結(jié)構(gòu)中。該算法具有更效果增強(qiáng)，并在具有紋理和輪廓的圖像編碼方低碼率下基于 Contourlet 變換的編碼方法有明那么明顯，這限制了它的應(yīng)用場(chǎng)合。因此，針壓縮效果，必須對(duì)其稀疏的相關(guān)性進(jìn)行深入研研究現(xiàn)狀規(guī)則的區(qū)域，圖上定義的信號(hào)的多個(gè)擴(kuò)展【24,25和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用中，高維數(shù)據(jù)自然存在于加用于眾多應(yīng)用程序中數(shù)據(jù)域的幾何結(jié)構(gòu)。與圖中個(gè)頂點(diǎn)之間的相似度。連接性和邊權(quán)重由問題的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)的分塊壓縮感知紅外圖像重建[J]. 秦翰林,韓姣姣,延翔,周慧鑫,李佳,曾慶杰.  強(qiáng)激光與粒子束. 2014(12)
[2]基于多尺度幾何分析的圖像編碼研究進(jìn)展[J]. 王相海,孫強(qiáng),宋傳鳴,劉丹.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2010(06)
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[4]基于脊波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壓縮比遙感圖像壓縮[J]. 楊淑媛,王敏,焦李成.  紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2007(04)
[5]基于PSNR與SSIM聯(lián)合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[J]. 佟雨兵,張其善,祁云平.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2006(12)
[6]圖像的多尺度幾何分析:回顧和展望[J]. 焦李成,譚山.  電子學(xué)報(bào). 2003(S1)

碩士論文
[1]天基平臺(tái)臨近空間紅外目標(biāo)探測(cè)方法研究[D]. 韓姣姣.西安電子科技大學(xué) 2015
[2]壓縮感知在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用[D]. 孫寧.燕山大學(xué) 2012
[3]SPECK圖像編碼算法的研究與改進(jìn)[D]. 張紅萍.西安電子科技大學(xué) 2008
[4]基于Bandelet變換的圖像稀疏表示及壓縮編碼方法研究[D]. 梁銳華.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3473043