基于小波變換的圖像和視頻編碼的研究.pdf

1、該文對(duì)小波圖像和視頻編碼進(jìn)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(duì)提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.該文的研究?jī)?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(chǔ)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(duì)白噪聲信號(hào)Nossin進(jìn)行了分解和重構(gòu),在分解和重構(gòu)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步體現(xiàn)了小波分析用于信號(hào)處理的優(yōu)越性.2、進(jìn)一步分析了小波變換用于圖像處理的優(yōu)點(diǎn),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(yīng)、形成子帶有利于漸進(jìn)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(guò)程.采用離散小波變換(使用二維Mallat算法,CDF9/7小波)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像進(jìn)行了三層分解和重構(gòu).3、EZW、SPIHT、SPECK算法進(jìn)行了詳細(xì)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(duì)標(biāo)準(zhǔn)Couple圖像進(jìn)行了編碼和重

3、構(gòu).通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果得出:無(wú)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(duì)SPIHT算法進(jìn)行深入研究和改進(jìn),提出了從以下三個(gè)方面對(duì)SPIHT算法進(jìn)行改進(jìn)的方案:重新定義空間方向樹(shù)結(jié)構(gòu),提出了擴(kuò)展空間方向樹(shù)結(jié)構(gòu);引入視覺(jué)權(quán)重,充分利用人眼視覺(jué)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(duì)提出的改進(jìn)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(jìn)行了結(jié)合.編制程序?qū)μ岢龅母倪M(jìn)SPIHT算法進(jìn)行了試驗(yàn),計(jì)算了碼率低于0.1bpp的條件下,分別使用SPIHT算法和改進(jìn)算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像進(jìn)行了編碼和重構(gòu),同時(shí),計(jì)算了當(dāng)碼率升高時(shí),改進(jìn)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(dāng)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(diǎn)需要在以后的工作中進(jìn)一步深入探討和研究.5、提出了一種新的