基于小波變換的圖像和視頻編碼的研究.pdf

1、該文對小波圖像和視頻編碼進行了深入研究,提出了新的小波圖像和視頻編碼算法,并針對提出的算法進行了實驗驗證.該文的研究內(nèi)容和成果如下:1、介紹了小波的基本理論,給出了多分辨率分析的概念;在多分辨率分析的基礎上,介紹了小波分解和重構(gòu)的快速算法一維Mallat算法;使用Mallat算法對白噪聲信號Nossin進行了分解和重構(gòu),在分解和重構(gòu)的基礎上,進一步體現(xiàn)了小波分析用于信號處理的優(yōu)越性.2、進一步分析了小波變換用于圖像處理的優(yōu)點,從小波變換

2、能有效地改變圖像的能量分布、有利于變換后的能量集中、量化誤差作用于圖像全局從而避免方塊效應、形成子帶有利于漸進傳輸?shù)人姆矫嬲撟C了小波圖像編碼的優(yōu)越性,并給出了小波圖像編碼的過程.采用離散小波變換(使用二維Mallat算法,CDF9/7小波)對標準Lena圖像進行了三層分解和重構(gòu).3、EZW、SPIHT、SPECK算法進行了詳細論述,并給出了其算法流程.編制程序分別采用EZW和SPIHT算法,在低碼率下對標準Couple圖像進行了編碼和重

3、構(gòu).通過試驗結(jié)果得出:無論是峰值信噪比還是重構(gòu)圖像的主觀質(zhì)量,SPIHT算法都好于EZW算法,是低碼率下的最優(yōu)算法.4、對SPIHT算法進行深入研究和改進,提出了從以下三個方面對SPIHT算法進行改進的方案:重新定義空間方向樹結(jié)構(gòu),提出了擴展空間方向樹結(jié)構(gòu);引入視覺權(quán)重,充分利用人眼視覺特性;結(jié)合塊結(jié)構(gòu),利用同一子帶內(nèi)不重要系數(shù)的相關(guān)性,提出了SPIHT和SPECK算法相結(jié)合的方案.針對提出的改進SPIHT算法給出了編碼和解碼的算法流程

4、,并同快速小波變換的提升方案進行了結(jié)合.編制程序?qū)μ岢龅母倪MSPIHT算法進行了試驗,計算了碼率低于0.1bpp的條件下,分別使用SPIHT算法和改進算法對標準Lena圖像進行了編碼和重構(gòu),同時,計算了當碼率升高時,改進算法與SPIHT算法的比較.最后得出結(jié)論:該文算法在低碼率下優(yōu)于SPIHT算法,當碼率升高到一定程度后,該文算法重構(gòu)圖像的峰值信噪比反而低于SPIHT算法.這一點需要在以后的工作中進一步深入探討和研究.5、提出了一種新的