【摘 要】
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为解决对图像进行实时处理、传输时,因需要处理、传输数据量过大,造成带宽拥堵、资源量浪费问题,本文从图像分级压缩着手,利用量化可分级来实现图像的渐进压缩。该方法先对原始图像进行预处理,接着对预处理得到的数据进行变换处理,然后对得到的变换系数进行可分级量化,使用Huffman编码方法对量化的图像数据实行编码,对得到的码流进行累进传输,最后终端根据接收到码流进行解码,并渐进显示传输的压缩重建图像,收到的
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为解决对图像进行实时处理、传输时,因需要处理、传输数据量过大,造成带宽拥堵、资源量浪费问题,本文从图像分级压缩着手,利用量化可分级来实现图像的渐进压缩。该方法先对原始图像进行预处理,接着对预处理得到的数据进行变换处理,然后对得到的变换系数进行可分级量化,使用Huffman编码方法对量化的图像数据实行编码,对得到的码流进行累进传输,最后终端根据接收到码流进行解码,并渐进显示传输的压缩重建图像,收到的码流逐渐完善,得到的图像逐步清晰,进而满足实时处理与传输。在不影响图像质量的前提下,图像渐进压缩技术不仅实现了对图像的内容进行了压缩,同时利用码流累进传输,解决了传输占用信道宽的瓶颈。本文利用变换技术去除图像的部分冗余信息,再利用可量化分级,对图像进行Huffman编码实现渐进压缩。本文主要采用的变换方法是离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)两种变换算法,实现基于DCT图像渐进压缩算法与基于DWT的图像渐进压缩算法,并对比上述两种算法,相比DCT变换压缩,基于DWT压缩不仅是在频域,它在时域也有体现,通过平移伸缩,可以完全覆盖整个图像,利用基于DWT压缩可以得到更好压缩效果,峰值信噪比(PSNR)值更高,而且可以解决基于DCT图像压缩时出现的“方块效应”。该论文有图30幅,表14个,参考文献45篇。
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