面向移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的小波圖像去噪及壓縮方法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,人們對于圖像信息的傳輸要求會(huì)越來越高,不僅要求所傳輸?shù)膱D像具有較高的質(zhì)量,而且要求具有較快的傳輸速度。影響圖像質(zhì)量的主要因素是噪聲,且由于圖像所攜帶的數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大,要想具有較快的傳輸速度,需要將圖像進(jìn)行壓縮編碼,以壓縮的形式進(jìn)行傳輸。
　　 本文針對移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下圖像的傳輸特點(diǎn),提出了一種新的球坐標(biāo)域內(nèi)的小波收縮去噪算法以及一種改進(jìn)的圖像壓縮編碼算法。
　　 球坐標(biāo)域內(nèi)的圖像去噪新算法主要在

2、以下方面進(jìn)行了改進(jìn):
　　 (1)提出一種新的球坐標(biāo)域內(nèi)的多尺度收縮閾值。該閾值適用于在球坐標(biāo)域內(nèi)進(jìn)行圖像去噪,不需要事先估計(jì)圖像的噪聲方差,在一定程度上降低了算法的復(fù)雜性。
　　 (2)提出一種新的自適應(yīng)非線性收縮函數(shù)。該函數(shù)在閾值處連續(xù),且能夠以較快的速度逼近小波系數(shù)的真實(shí)值,對于圖像特征明顯的邊緣點(diǎn)和輪廓點(diǎn)具有一定的增強(qiáng)作用。用本文定義的多尺度模積對其進(jìn)行控制,能夠有效分離圖像信息和噪聲信息,高質(zhì)量的重構(gòu)原圖像。<

3、br>　　 圖像壓縮編碼算法在以下方面進(jìn)行了改進(jìn):
　　 (1)低頻部分采用DPCM預(yù)測編碼。提出一種利用其中間行和中間列的系數(shù)值來預(yù)測其它系數(shù)的編碼策略。
　　 (2)高頻部分采用改進(jìn)的SPIHT編碼。在編碼之前先對高頻系數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,然后引入最大值矩陣MMP,避免傳統(tǒng)SPIHT算法的重復(fù)掃描問題。改進(jìn)算法具有比較次數(shù)少,壓縮比高的特點(diǎn)。
　　 最后,本文用Matlab對兩種改進(jìn)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并與同類的