基于小波的圖像壓縮編碼及其在人臉識別中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著多媒體技術的發(fā)展,圖像信息在人們接受的信息量中所占比例越來越大,圖像壓縮編碼技術長期以來一直為人們所關注.小波分析理論自誕生以來,因為其良好的多分辨分析特性,在圖像壓縮編碼方面得到了廣泛的應用,并已成功的應用于JPEG2000、MPEG-4標準之中.該文研究了基于小波SPIHT(setpartitioning in hierarchical trees)圖像壓縮編碼性能及其在人臉識別中的應用,主要工作如下:1、給出了基于小波的圖像壓

2、縮編碼的基本原理與主要幾種小波圖像壓縮算法,討論了圖像編碼中小波基選取、邊界處理以及分解級數(shù)等幾個問題.并將SPIHT編碼和JPEG(Joint Photographic coding Experts Group)編碼在壓縮效果方面進行了對比.結果證明,SPIHT編碼在主觀和客觀保真度上均高于JPEG編碼.2、將SPIHT編碼應用于含噪圖像的壓縮之中,在降低圖像數(shù)據量同時,實現(xiàn)了對圖像的去噪,仿真結果表明,相同壓縮比時小噪聲條件下的去噪

3、能力高于大噪聲條件下的去噪能力.3、將整數(shù)小波變換應用于圖像編碼之中,克服了非整數(shù)小波變換只能有損壓縮的缺點,實現(xiàn)了圖像從有損到無損的壓縮,并分析了不同小波基對壓縮性能的影響,最后得到如下結論:在SPIHT壓縮編碼中,有損壓縮推薦使用非整數(shù)DB9/7小波變換,無損壓縮推薦使用整數(shù)LG5/3小波.4、討論了圖像特征IAM(Image Activity Measure)對圖像壓縮能力的影響,分析并改進了結合預處理的圖像壓縮編碼方法,仿真結果

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