基于变换的图像压缩编码技术的研究.ppt

兰州理工大学计通学院09级本科毕业论文答辩;图像压缩的背景及意义;图像冗余及常用的图像压缩编码的方法;傅里叶变换的仿真实现;;;DCT压缩图像的仿真结果分析 ;;基于小波压缩图像的结果分析;基于DCT和DWT的图像压缩前后对比;结论;二、基于小波变换的图像压缩 　　　 对一幅图像来说，表现图像最主要的部分是低频部分，所以一个最简单的压缩方法是利用小波变换去分解变换图像，将图像分解后去掉图像的高频部分而只保留低频部分；利用小波对图像进行分解变换后，其低频部分集中在近似区，而高频分量主要分布在水平区、对角线区以及垂直区，在本文中通过编程对近视区的信息进行了提取和复原，从而达到压缩的目的。小波变换的图像压缩既能考察局部频域过程的时域特征，又能考察时域过程的频域特征；通过小波变换后，将图像变换为一系列小波系数，这些系数可以??高效压缩和存储，小波海可以消除方块效应；但是小波变换算法复杂、实现起来工作量大。 　　　综上所述，小波压缩优势相对比较大。从根本上说，小波压缩机理正是体现在小波变换对图像的多频段分解恰与人类视觉系统的多频率通道特性相吻合，从而使可以从人类视觉的多通道处理特性上对图像进行相应的压缩处理。从形式上讲，小波变换提供了一种有效的多层次结构的图像描述形式，能够从整体上把握图像的结构，可以利用图像中更大范围内的相关性，并使得图像的统计特性变得相对简单化。;感谢各位答辩评委老师！