用于图像压缩的自适应可完全重建小波滤波器组的构造

摘要

本文围绕自适应小波图像压缩方法这一课题，在第二代小波理论的指导下，对小波滤波器的选取、自适应小波变换的实现、小波系数的优化以及自适应小波滤波器的完全重建进行了深入的研究。论文中提出了一种有效的双正交两通道小波滤波器组的构造方法。它是一种开关控制的自适应预测提升与自适应更新提升的小波滤波器组模块结构，目的是以适应图像的局部突变来优化小波系数，以求得对所有图像都能取得最佳的压缩效果。此外，这种小波滤波器组的突出优点是可以保证图像的自适应完全重构。文中为这种滤波器组采用了最小绝对误差准则与最大能量准则，设计并实现了三种自适应分解与重建算法。在准则设计中详细分析了信号的边界处理问题以及去除直流分量问题。另外，文中通过比较这三种自适应算法，在理论上分析了小波自适应图像压缩的可行性。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1课题背景

1.1.1课题来源

1.1.2课题研究的目的

1.1.3课题研究的现实意义

1.2小波的发展与应用

1.2.1小波的发展历程

1.2.2小波滤波器的应用现状

1.2.3第二代小波在国内外的研究现况

1.3本论文研究的主要内容

第2章自适应小波滤波器组的结构

2.1用于图像压缩的小波滤波器的选取

2.1.1小波函数与小波变换

2.1.2小波函数性质分析

2.2第二代小波滤波器

2.2.1 Lifting Scheme格式

2.2.2 Lifting Scheme格式的优点

2.2.3构造自适应小波滤波器组

2.3本章小结

第3章小波滤波器组的自适应分解

3.1自适应准则的设计

3.1.1自适应准则的定义

3.1.2最优分解的自适应准则

3.1.3不产生辅助信息的自适应准则

3.1.4改进的不产生辅助信息的自适应准则

3.2分解系统流程图

3.3自适应准则设计中应注意的问题

3.3.1有限长信号的边界处理

3.3.2去除信号中的直流分量

3.4实验结果与比较

3.5本章小结

第4章小波滤波器组的完全重建与应用

4.1自适应滤波器组的完全重建

4.1.1最优自适应分解的完全重建

4.1.2不产生辅助信息的完全重建

4.1.3改进的不产生辅助信息的完全重建

4.2重建系统流程图

4.3三种自适应算法的比较与分析

4.4完全重建滤波器组在图像压缩中的应用

4.4.1图像压缩质量的度量

4.4.2 EZW图像压缩编码方法

4.4.3自适应小波图像压缩实验

4.4.4小波图像压缩的展望

4.5本章小节

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书

致谢