基于小波变换的二值图像压缩

本科毕业设计(论文)题目基于小波变换的二值图像压缩技术研究学院名称理学院专业班级信息10-2学生姓名魏凯导师姓名贺爱玲二〇一四年六月十日基于小波变换的图像压缩技术研究作者姓名魏凯专业电子信息科学与技术指导教师姓名贺爱玲专业技术职务副教授齐鲁工业大学本科毕业设计（论文）原创性声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在指导教师的指导下独立研究、撰写的成果。设计（论文）中引用他人的文献、数据、图件、资料，均已在设计（论文）中加以说明，除此之外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示了谢意。本声明的法律结果由本人承担。毕业设计（论文）作者签名：魏凯2014年6月12日齐鲁工业大学关于毕业设计（论文）使用授权的说明本毕业设计（论文）作者完全了解学校有关保留、使用毕业设计（论文）的规定，即：学校有权保留、送交设计（论文）的复印件，允许设计（论文）被查阅和借阅，学校可以公布设计（论文）的全部或部分内容，可以采用影印、扫描等复制手段保存本设计（论文）。指导教师签名：贺爱玲毕业设计（论文）作者签名：魏凯2014年6月12日2014年6月12日目录摘要...............................错误!未定义书签。ABSTRACT...........................................III第一章绪论.....................................11.1研究背景.............................................11.2研究内容.............................................11.3图像压缩编码技术发展与现状............................21.4基于小波变换的图像压缩编码技术现状....................2第二章图像压缩编码..............................42.2.1图像压缩编码分类....................................42.2.2无损图像压缩编码...................................52.2.3基于DCT的图像压缩编码..............................8第三章小波变换与图像压缩编码..................163.1小波变换简介........................................163.2离散小波的定义及应用................................173.3离散小波压缩原理....................................21第四章总结和体会..............................224.1小波图像压缩........................................224.2小波图像压缩分析与展望..............................23结束语..............................................23参考文献............................................24致谢................................................25齐鲁工业大学2013届本科毕业设计（论文）II摘要随着各种现代化技术的不断发展，图像信息已变为众多领域重要的处理对象，怎样充分利用信道和具有一定带宽的信道下传输有用的图像信息的问题就出现了。对原始图像进行存储、记录和传输为其提供了可能，那么必须对数字图像的信息进行有效的压缩。因此，对图像压缩技术的研究和实现在数字图像传输中发挥着关键性的作用。小波变换是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学工具，已在模式识别，图像纹理分析，图像压缩和编码等信号与图像处理领域得到了非常广泛的应用。小波分析的出现，是不同学科、不同领域的交流与交叉学科发展的结晶。图像压缩是小波分析中十分重要的一个应用，目前小波分析在图像压缩中的应用已经十分广泛。本文所作的主要工作具体如下：（1）介绍图像压缩编码及其发展现状，然后列举一些常用的图像压缩编码技术和算法并分析其优缺点。包括图像压缩的一些基础，图像压缩编码的分类和图像数据的压缩机理。然后着重于图像压缩编码算法，主要包括变长编码，位平面编码，游程编码等，并列举出各个编码的优缺点。（2）回顾小波编码现状，结合不断发展的新的嵌入式小波图像编码方法，对基于小波变换的图像压缩编码进行深入而系统的分析与总结。具体内容包括：1.衣离散小波变换为出发点，阐述了多分辨率分析的实质，讨论了小波构造的原理及过程。2.阐述了提升方法的构造原理，从不同的角度对比分析。由于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特征，利用小波的多分辨率分析特性即可以高效率的描述图像的平坦区域，又可以有效的表示图像信号的局部区域突变。再加上小波变换在计算上的低复杂性，因此在图像处理领域具有十分广阔的应用前景。关键字：图像压缩小波变换图像处理齐鲁工业大学2013届本科毕业设计（论文）IIIABSTRACTWiththedevelopmentofmoderntechnology,imageinformationhasbecomeanimportantobjectofmanyfieldsofimageinformation,howtomakefulluseofchannelandchannelhasabandwidthoftransmissionofusefulquestionarises.Providesthepossibilityfortheoriginalimageisstored,recordingandtransmission,somustthedigitalimageinformationforeffectivecompression.Therefore,thestudyandimplementationofimagecompressiontechnologyindigitalimagetransmissionplaysakeyrole.WavelettransformisanewmathematicstoolinlatetwentiethCentury80yearsgraduallydeveloped,hasbeeninpatternrecognition,imageanalysis,imagecompressionandcodingsignalandimageprocessingfieldhasaverywiderangeofapplications.Theemergenceofwaveletanalysis,isthecrystallizationofexchangesandcrossdisciplinedevelopmentofdifferentdisciplines,differentareasofthe.Imagecompressionisanimportantapplicationofwaveletanalysis,thewaveletanalysisinimagecompressionapplicationshasbeenveryextensive.Themainworkofthisthesisisasfollows:（1）Imagecompressioncodinganditsdevelopmentstatusisintroduced,andthenlistssomecommonimagecompressioncodingtechnologyandalgorithmsandtheiradvantagesanddisadvantagesareanalyzed.Includingsomebasicimagecompression,compressionmechanismclassificationandimagedatacompression.Thenfocusesonimagecompressionalgorithm,includingvariablelengthcoding,bitplanecoding,runlengthcoding,theadvantagesanddisadvantagesofeachcodeexamplesofparallel.（2）Reviewofwaveletcodingsituation,combinedwiththeembeddedwaveletimagecodingmethodforthedevelopmentofnew,basedonwavelettransformimagecompressioncodingaresystematicallyanalyzedandsummarized.Thespecificcontentsinclude:1.Discretewavelettransformasthestartingpoint,expoundstheessenceofmultiresolutionanalysis,discussestheprincipleandprocessofwaveletconstruction.The2describesthestructureprincipleofliftingmethod,comparativeanalysisfromdifferentangles.Becausethewavelettransformhasthegoodlocalizationcharacteristicinbothtimedomainandfrequencydomain,usingthemulti-resolutionanalysischaracteristicofwaveletthatcanefficientlydescribetheflatareasoftheimage,butalsorepresentsthelocalregionalimagesignalmutationeffectively.Coupledwiththelowcomplexitywavelettransformincalculation,soithasverybroadapplicationprospectsinthefieldofimageprocessing.Keyword：ImagecompressionWavelettransformImageprocessing齐鲁工业大学2013届本科毕业设计（论文）1第一章绪论1.1研究背景小波分析是上个世纪八十年代初发展起来的新兴数学分支，它无论是对数学，还是对其他应用学科都产生了深远的影响。小波分析的出现，是不同学科、不同领域的交流与交叉学科发展的结晶。新世纪的到来，基于网络的多媒体数据传输正改变着人类的生活方式。然而，多媒体数据中的数字图像却包含着巨大的数据量，如中等分辨率（800×600）下，全屏显示（FullScreen），真彩色（TrueCloior24位），全动作（FullMotion，25-30帧/秒）的图像序列，播放1秒钟的视频画面数据量为：800×600×3×30＝43,200,000字节。相当于存储了两千多个汉字所占用的空间。即使降低色彩性逼真要求，量化为8位灰度，每秒显示25帧，数量也达到：800×600×25＝12,000,000字节。如此庞大的数据量，给图像的处理，存储及传输都造成了难以克服的困难，极大地制约了多媒体通信的发展，已成为图像通信发展中的“瓶颈”问题。虽然数字图像的数据量是巨大的，但图像是高度相关的，或者说存在冗余信息；数字图像的冗余信息