基于多尺度分析的智能圖像壓縮方法研究.pdf

1、rlLlU，JJ、?！踗f61l’』’#ft論乏聲明尸只月本人鄭重聲明：此處所提交的碩士學位論文《基于多尺度變換的智能圖像壓縮方法研究》，是本人在華北電力大學攻讀碩士學位期fRJ，在導師指導下進行的研究工作和取得的研究成果。據(jù)本人所知，除了文中特別加以標注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得華北電力大學或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作

2、了明確的說明并表示了謝意。學位論文作者簽名：露砬承!日期：學位論文作者簽名：蛙鯉硝!日期：關于學位論文使用授權的說明本人完全了解華北電力大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，即：①學校有權保管、并向有關部門送交學位論文的原件與復印件；②學?？梢圆捎糜坝?、縮印或其它復制手段復制并保存學位論文；③學校可允許學位論文被查閱或借閱；④學校可以學術交流為目的，復制贈送和交換學位論文；⑤同意學校可以用不同方式在不同媒體上發(fā)表、傳播學位論文的全部或部分內(nèi)

3、容。(涉密的學位論文在解密后遵守此規(guī)定)作者簽名：薛包凼!日期：絲f旦!≥一導師簽名：華北電力大學碩_上學位論文摘要隨著多媒體技術的發(fā)展，用于傳遞信息的圖像作為一種重要的媒體和手段，其處理技術受到越來越多人的關注和重視。本文以完成一個基于多尺度分析的智能圖像壓縮算法為指導思想，從變換編碼出發(fā)，在小波變換(WaveletTransform)的理論基礎上，經(jīng)過三次嘗試，最終實現(xiàn)了滿足條件的靜態(tài)圖像壓縮算法。首先，本文將支持向量機(Suppo

4、rtVectorMachine，SVM)成功引進圖像壓縮領域，設計并實現(xiàn)了能提高圖像壓縮倍數(shù)的WSVM圖像壓縮算法。WSVM算法雖然可以提高壓縮倍數(shù)，獲得較高的PSNR(PeakSignalNoiseRatio)值，但是其重建圖像會出現(xiàn)不同程度的塊效應和邊緣模糊的現(xiàn)象。針對WSVM算法的不足，本文用曲波變換(CurveletTransform)代替了WSVM算法中的Wavelet變換，實現(xiàn)了基于曲波變換和SVM的圖像壓縮算法，即CSVM

5、算法。算法中用到的Curvelet變換，因其支撐區(qū)間為滿足寬度約等于長度平方的長條形，能“稀疏’’表示圖像中的奇異曲線，具有各向異性的特點。同樣，CSVM算法雖然在提高壓縮倍數(shù)方面，表現(xiàn)邊緣特征和降低重建圖像塊效應方面都取得了良好的效果，但是CSVM算法也存在弊端，那就是算法執(zhí)行時間長的問題。算法的執(zhí)行總時間不僅花費在曲波變換的執(zhí)行階段，對于SVM本身而言，在處理大數(shù)據(jù)量時也花費了較長時間。為解決效率問題，本文引入了用于處理大量數(shù)據(jù)集的

6、核心向量機(CoreVectorMachine，CvM)，最終設計并實現(xiàn)了基于Curvelet變換和CVM的圖像壓縮算法，即CCVM圖像壓縮算法。實驗表明，CCVM算法提高了圖像的壓縮倍數(shù)，使解碼后得到的重建圖像具有更高的PSNR值，同時較好地消除了重建圖像在邊緣和細節(jié)位置的模糊和塊效應，而算法本身的執(zhí)行效率也有較大提高。關鍵字：圖像壓縮，小波變換，曲波變換，支持向量機，核心向量機ABSTRACTWiththedevelopmentof

7、MultimediatheimagesbecomeimportantasamediafortransforminginformationAtthesametime，moreandmorepeopleattachgreatimportancetoimageprocessingtechnologyInthispapertoaccomplishanintelligentimagecompressionschemebasedonmulti—sc

8、aletransform，westudiedthewavelettheoryandtransformcodingAfterthreeinnovations，anovelstaticimageschemeinaccordancewithmentioneddemandeswascompletedThefirstinnovitioniscombinesSVMregressionwithwavelettransformcodingWedesig