插值图像的复原配比与小波分析算法研究

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随着计算机技术的飞速发展,多媒体应用相当广泛,尤其图像包含的数据信息量很大,要求较大的存储空间,同时也需要比较宽的传输信道。由于图像各层之间存在着相似性,及同层相邻点之间存在信息的冗余,这就使得压缩图像得以实现。为了满足不同的应用需求,不仅要求压缩系统具有较高的峰值信噪比,还要有更多的明显优势体现。  小波变换比傅里叶变换更有优势,它具有多分辨率分析特性,且在时域和频域都能表示信号局部特征的功能。在静止图像小波编码领域,最经典方案之一是嵌入式零树小波编码(EZW,EmbeddedZerotreeWaveletAlgorithm),及由此改进的算法有SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTreesAlgorithm,分层树集合分割算法)算法等。目前,这些小波图像编码技术都被广泛应用。  论文以彩色图像作为研究主体,先进行图像插值、图像插值与小波变换相结合、图像复原配比及图像编码压缩,主要成果如下:  (1)通过对彩色图像进行常用的图像插值算法,比较分析其不足,设计出一种基于小波变换与双线性插值的图像复原配比融合算法。在同一条件下,新方案效果更优,峰值信噪比有较大提高,效率也有所提升,同时重构图像达到人眼可接受的效果。  (2)传统小波变换都是在实数域进行,即使图像数据是整数,相应小波变换系数也是实数。现需一种“整数-整数的小波变换”,即将整数数据映射成整数小波系数,且这个过程是可逆的。考虑到小波变换问题,将整数小波变换与SPIHT算法相结合,形成一种基于提升小波型的SPIHT算法。  (3)为了更好的实现图像压缩效果,将提升小波型的SPIHT算法应用到小波插值配比图。实验结果表明,与原SPIHT算法相比,实用性高,压缩效果更好,尤其在低码率下,压缩效果有更大的提高。  
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