小波变换及应用图像压缩课件.ppt
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1、关于小波变换及应用图像压缩现在学习的是第1页,共102页 小波分析因为同时具有好的空间分辨率和好的频率分辨率,特别适于分析非稳态信号。自然图像正具有这种非稳态特性,可以看作是能量空间集中(图像边沿和细节)和频率集中(图像的平缓变化部分)信号的线性组合8。因此,使用小波分析进行图像压缩可以取得很好的效果。现在学习的是第2页,共102页 基于小波的图像压缩思想来源现在学习的是第3页,共102页1.图像的小波分解若2-D滤波器 可分解为 ,则可分的2-D DWT,将分解近似图象 为一个近似图象和3个细节图象,即:现在学习的是第4页,共102页其中H(Z)和G(Z)为1-D小波滤波器,信号 是 在低分
2、辨率上的近似,从 籍低通滤波器和沿行及列2倍下取样计算此近似信号,信号 和 包含 的细节。信号 包含垂直高频(水平边沿)。计算此信号是由水平方向低通和垂直方向高通滤波 ,信号 包含水平高频(垂直边沿),信号 包含两个方向的高频(角)。现在学习的是第5页,共102页2级2-D DWT的上式计算,可由下框图实现:现在学习的是第6页,共102页图像的多分辨率表示现在学习的是第7页,共102页现在学习的是第8页,共102页Lena图像的多分辨率表示现在学习的是第9页,共102页现在学习的是第10页,共102页2.EZW算法Embedded zero-tree wavelet algorithm现在学习
3、的是第11页,共102页现在学习的是第12页,共102页现在学习的是第13页,共102页小波系数的树形结构现在学习的是第14页,共102页展开的小波树现在学习的是第15页,共102页现在学习的是第16页,共102页能量分布现在学习的是第17页,共102页零树编码的一些概念SP SNZRIZ现在学习的是第18页,共102页现在学习的是第19页,共102页现在学习的是第20页,共102页现在学习的是第21页,共102页现在学习的是第22页,共102页现在学习的是第23页,共102页现在学习的是第24页,共102页EZW编码的例子求初始门限现在学习的是第25页,共102页主表现在学习的是第26页,共
4、102页附表附表-原重要系数不传送现在学习的是第27页,共102页原值重建值量化细化现在学习的是第28页,共102页现在学习的是第29页,共102页:主表现在学习的是第30页,共102页细量化现在学习的是第31页,共102页校正现在学习的是第32页,共102页-主表现在学习的是第33页,共102页现在学习的是第34页,共102页3.SPIHT算法现在学习的是第35页,共102页现在学习的是第36页,共102页现在学习的是第37页,共102页现在学习的是第38页,共102页现在学习的是第39页,共102页现在学习的是第40页,共102页现在学习的是第41页,共102页现在学习的是第42页,共10
5、2页SPIHT编码的例子现在学习的是第43页,共102页现在学习的是第44页,共102页现在学习的是第45页,共102页现在学习的是第46页,共102页现在学习的是第47页,共102页现在学习的是第48页,共102页现在学习的是第49页,共102页现在学习的是第50页,共102页现在学习的是第51页,共102页现在学习的是第52页,共102页现在学习的是第53页,共102页JPEG-2000静止图象压缩标准静止图象压缩标准JPEG2000静止图象的压缩标准概述静止图象的压缩标准概述JPEG2000 压缩过程压缩过程JPEG2000标准的显著特征标准的显著特征仿真结果与性能比较仿真结果与性能比较
6、结论结论现在学习的是第54页,共102页1、JPEG2000的概述的概述图象源包括:二值图象,灰度图象,彩 色图象和multicomponent不同特征的图象包括:自然图象,科学、医疗、遥感、文本的图形等不同的图象模式包括:client/server、实时传输、图象库档案、限制缓存和带宽资源等现在学习的是第55页,共102页 过去的10年一直使用JPEG,并成为一种衡量的工具,但已经不能适应现今的需求。不但是观看的质量,还有图象的尺寸。而JPEG2000表现出了先进性:效率,网络和移动环境中的分级和相互合作。应用于Internet、彩色传真、打印、扫描、数字相机、遥感、移动通信、医疗图象、数字
7、档案库、电子商务。现在学习的是第56页,共102页 极低码率的实现:没有牺牲率失真的能力,用于网络和遥感。连续色调和二值图象:可以压缩和解压缩不同动态范围的图象(1到16bit)。适合用于图象和文本在一起的文档,带有注释的医疗图象等。象素精确性和分辨率的改进传输:用于网络浏览、图象库和打印。现在学习的是第57页,共102页 无失真和有失真压缩:无失真用于医疗图象,要求有真实性。图象档案库则可以不必追求高保真。网络上可根据情况选择。特征区域(ROI)编码:图象中有一部分比其他部分都重要,定义这部分为ROI,用更高质量和无失真的编码去传输。现在学习的是第58页,共102页 开放的结构:为不同的图象
8、类型和应用优化。这样解码器只需要执行核心工具和分析器来理解码流。误比特的鲁棒性:很适合无线通信信道。防伪:例如水印、商标、邮票或密码。现在学习的是第59页,共102页2、JPEG2000 压缩过程压缩过程2.1 编码过程概述2.2 预处理2.3 核心处理2.4 码流成型现在学习的是第60页,共102页2.1 编码过程概述 经过这样一个过程现在学习的是第61页,共102页 图象源分解为模块(component)。图象模块分解为切片(tile),切片是原始和重建图象的基本单位。小波变换用于每个切片。切片分解为不同分辨率的层(level)。层是由表示频率的系数子带(subband)组成。系数子带被量
9、化组成码块(code block)。现在学习的是第62页,共102页 码块中系数的比特平面被熵编码。编码器能够做到对ROI进行高质量编码,相对其他区域。在比特流中加入标志来进行差错恢复。码流前面有一个主头,来描述原始图象和不同的分解图象方式和编码类型,以用来定位、抽去、解码、重建图象,在期望的分辨率、保真度、特征区域等条件下。现在学习的是第63页,共102页 分解结构:现在学习的是第64页,共102页2.2 预处理预处理2.1.1 图象分割(图象分割(Image tiling)2.1.2 直流电平偏移直流电平偏移2.1.3 模块变换模块变换现在学习的是第65页,共102页2.1.1 图象分割(
10、图象分割(Image tiling)切片(tile)是指把图象分为相互不重叠的块,做为一个完整的图象独立的进行压缩。所有的操作,包括模块混合、小波变换、量化和熵编码都在这个切片上进行。切片就是图象压缩和解压缩的基本单元,减少了存储的需要,可以解图象特定的部分而代替了整个图象。所有的切片大小相等,除了边界,而切片大小是任意的包括整个图象是一个切片现在学习的是第66页,共102页 切片从主观和客观两方面影响图象的质量。切片大的比小的图象更好一些,图象退化,低比特率比高比特率更严重些。如:0.125b/p下,不分切片和64*64的切片相差4.5dB,而0.5b/p下,相差1.5dB。现在学习的是第6
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- 关 键 词:
- 变换 应用 图像 压缩 课件
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