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基于视觉特性的低比特率图像压缩编码

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毕业论文范文题目：基于视觉特性的低比特率图像压缩编码，论文范文关键词：基于视觉特性的低比特率图像压缩编码
基于视觉特性的低比特率图像压缩编码毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像压缩编码一直在信息处理技术的研究当中处于比较活跃的地位,是多媒体计算机、数据发行、现代通信、介质存储等技术的关键环节。为了提高图像信息的传输效率,及计算机对图像的处理速度和存储能力,实现对大量的数据进行有效的存储、处理和传输,在多媒体信息处理领域中,数字图像压缩编码技术的地位已越来越重要。本文就是在这种背景下展开研究。在图像编码领域中,研究的热点方（略..）向和核心技术是多尺度几何理论,而小波分析在多尺度分析工具中已经成为经典并且取得很好的压缩效果。但在处理轮廓、边缘等高维信息时,却有些力不从心。为了克服这种不足,有不少新的多尺度分析工具近几年在小波变换的基础上产生出来。Contourlet变换就是在这种情况下应运而生。与小波变换相比,Contourlet变换不仅能够高效率捕获图像几何结构,而且具有良好的（此处忽略..）各向异性和方向性。本文首先从变换编码的角度,介绍了提升小波变换,以及Contourlet变换编码的理论基础和研究现状。其次,也是本文研究的重点,以提升小波变换和Contourlet变换为基础,用结合实验的方法,研究了基于变换域的图像压缩编码算法。一、基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码,该算法首先使用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性（此处忽略..）,对不同区域内图像信息对应的小波系数,赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并用SPIHT算法对图像进行压缩。二、一种应用人眼视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法,其首先用小波变换对图像进行分解,并进一步实施自适应方向分解中高频的小波子带;然后根据人眼视觉特性(HVS),给按规则划分（此处忽略..）的不同子块赋予不同视觉权值;接着根据小波变换与Contourlet变换的特点,将空间方向树的结构重新构造;最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想对图像进行压缩。由实验结果可以看出,本文提出的两种算法均优于普遍适用的,经典的图像编码方案(特别是在低比特率下),具有比较强的适应性与通用性,因此具有很好的应用前景。

以上为本篇毕业论文范文基于视觉特性的低比特率图像压缩编码的介绍部分。

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