基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究

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基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究

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毕业论文范文题目：基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究，论文范文关键词：基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究
基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来随着电脑网络和多媒体的普及,图像数据的需求大量增加,如何有效的储存和传输图像成为重要的课题。PEG委员会于1997年开始为新一代的图像压缩技术标准努力,并于2000年底将此标准定案。该标准称为JPEG2000,一方面是表示此标准是2000年制定的,另一方面有助于和JPEG区别。JPEG采用的核心技术是离（本文此处忽略..）散余弦转换(DiscreteCosineTransform,简称DCT)；JPEG2000所采用的核心技术为离散小波转换(DiscreteWaveletTransform,简称DWT)。近年来,离散小波转换普遍受到工程研究人员的重视,目前已成功地应用在各种领域,包括数值分析、信号分析、图像编码（文章此处忽略..）、统计学与生物医学等。由于离散小波转换具有极佳能量集中的特质和与生俱来可分阶的特性,使得它在图像和视频压缩编码系统中受到极高的重视。虽目前存在许多的图像压缩方法,但这些方法皆以去除图像中的统计相关冗余为主,甚少考虑人类的视觉冗余,因此无法达到更高的压缩效果。小波变换的多分辨率表（此处忽略..）示法为公认的符合人类视觉的模型,它可以由粗略到精细的描述物体,且可有很好的压缩效果。整数小波变换除了具有小波变换的特性,更具备了方便计算以及快速处理的优点。由Jayant提出JND(Just-Noticeable-Distortion)的视觉编码概念,由此概念延伸出一个图像信号视觉（略..）上的阀值,如果低于该阀值则为人类视觉无法查觉的信号。根据人类视觉系统和离散小波变换的特性,本文提出了整数小波变换的图像压缩方法。通过实验分析,本文在相同的情况下,通过对比参考文献中的方法,本文算法可以获得更好的压缩编码效果。

以上为本篇毕业论文范文基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究的介绍部分。

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