基于小波的图像压缩处理分析
收稿日期:2004-03-11
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50277010)
作者简介:廖剑利(1981-),女,湖南长沙人,湖南大学计算机与通信学院在读硕士研究生,学士,主要从事信号处理的研究.
第19卷第2期2004年5月
长沙电力学院学报(自然科学版)JOURNAL OF C HANGS HA UNIVERSITY OF ELECTRIC POWER(NATURAL SCIENCE)
Vol.19No.2
M ay 2004
基于小波的图像压缩处理分析
廖剑利1
,康志伟1
,何怡刚
2
(1.湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙 410082;2.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082)
摘 要:介绍了基于小波的图像多分辨率分析方法及小波图像压缩的基本原理,论述了在图像小波处理过程中小
波函数类型的选择问题,并通过实例对EZW 、SPIH T 和MRWD 三种小波图像压缩方法进行了分析和比较.
关 键 词:小波变换;小波函数;图像压缩;图像编码
中图分类号:TP 391.41 文献标识码:A 文章编号:1006
-7140(2004)02-0017-04Analysis of Image Compression Processing Based on Wavelet Transform
LIAO Jian -li 1,KANG Zh-i wei 1,HE Y-i gang 2
(1.College of Computer and Communication,Hunan Univ.,Changsha 410082,China;2.College of Elec trical&Informati on Engi neering,Hunan Univ.,Changs ha 410082,China)
Abstract:B y using the wavelet,the wavele-t based multiresolution feature of image and the basic principles of
image compression are introduced,and then the way to choose the types of analyzing wa velet in image process -ing is discussed.Moreover,three kinds of image processing methods such as EZW,SPIH T,and MRWD are analyzed and compared through experiment.
Key words:wa velet transform;analyzing wavelet;image compression;ima ge coding
在信息产业,多媒体技术高速发展的今天,各种媒体信息,特别是图像的数据量非常大,如果要对数据进行存储或快速、实时的传输,必须对图像数据进行压缩.在同样的通信容量下,如果图像数据压缩后再传输,就可以传输更多的图像信息,也就可以增加通信的能力.图像压缩方法在注重高压缩比的同时还要关心压缩后的图像要有适当的信噪比,在压缩传输后还要恢复原信号,并且在压缩、传输、恢复的
过程中,还要求图像的失真度,以便于图像的分类、识别.
小波变换作为一种新型的数学工具目前在信号处理中受到了广泛的重视.小波分析用于信号与图像压缩是小波分析应用的一个重要方面,它的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像
的特征基本不变,且在传递过程中可以抗干扰,同时基于小波变换的图像多分辨率分解方法能与HVS 的空间方向分解特性很好地结合起来,故可在相同的平均码率下获得更好的重建图像,或在相同的重建质量下获得更好的图像压缩比.从Mallat 于1989年提出Mallat 算法并把它用于图像的编码以来,基于小波变换的图像压缩得到了广泛的关注,各国都投入大量的人力和物力进行这方面研究.
本论文以当前该领域所取得的研究成果为基础,以实践检验为依据,论述了图像的小波变换原理及相关知识,以及一些实际问题.
1 图像的小波多分辨率描述
[1,2]
对属于L 2
(R )的一个闭子空间V j ,可由一个属于L 2(R )的尺度函数,通过该函数的膨胀、平移{2j (2j x -k )},k Z ,构成V j 上的一个正交基.而对于V j 在V j +1上的正交补W j 可通过另一属于L 2(R )的小波函数 (x ),由{2j (2j x -k )},k Z ,构成W j 上的一个正交基.W j 描述了函数f (x ) L 2(R )在2j 分辨率下相对于2
j +1
分辨率中的细节信息.对属于L 2
(R )
函数f (x ),其小波变换为f (x )= j ,k d j,k j ,k (x ),其中d j ,k = f (x ) j ,k (x )d x 为相应的小波系数.
如果f (x )在V 0下的近似描述为{a 0,k },k Z ,则f (x )的离散小波变换为
d j -1,k =
n
g n -2k a j ,n ,a j -1,k =
n
h n -2k a j ,n ,相应的滤波器{h n },n [0,L ]和{g n },n [0,L )为正交滤波器,它满足: L -1
n =0h n =1, L -1
n =0g n =0,g n =(-1)
L -n
h L -n .上述算法变换后系数进行了2取1
抽样(由于输出的带宽减半,所以采样率可以减半而不致信息丢失).通过对分解后的系数插0,由下式可实现图像的完全重建:a j,k =2 n (a j -1,k -n h n +d j -1,k -n g n ).
图像的小波变换可由二维可分离离散小波变换实现,即先沿x 1方向分别用 (x 1)和 (x 1)作分析,把f (x 1,x 2)分解成平滑逼近和细节这两部分,然后对这两部分再沿x 2方向分别用 (x 2)和 (x 2)做类似分析.这样得到的四路输出中经 (x 1) (x 2)处理所得的一路是f (x 1,x 2)的第一级平滑逼近A 1f (x 1,x 2);其余三路输出
D (1)
1f
(x 1,x 2),
D (2)1f (x 1,x 2)和D (3)1f (x 1,x 2)都是细节函数.如果
对图像进行三层分解(对第j 层的低频分量a j 进行
分解得到第j +1层的分解系数),可得到如下结果:
图1 三级小波变换
图2 原始图像及其三层分解
2 图像分解小波函数的选择[3]
由前面论述可知,小波函数的选择在利用小波
在对图像进行处理中起着十分重要的作用.任何小
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长沙电力学院学报(自然科学版) 2004年5月
波对应的滤波器组均能实现图像的分解与合成,但效果是有所不同的,有的甚至不能满足基本的要求,所以必须根据实际情况正确、适当的选择小波函数类型.在选择时应注意: 采用高正则度的小波滤波器对图像进行编码要比采用低的效果好; 待处理图像与小波函数的相似性; 小波的紧支撑性和滤波器长度.在此,将三种小波函数类型(Haar, Daubechies,Biorthogonal Spline)进行比较如表1所示.
表1 小波性质比较
性质Haar Daubechies Biorthogonal Spline 明确的函数表达Yes No Yes 正交Yes Yes No
对称Yes No Yes
连续No Yes Yes 紧支撑性Yes Yes Yes
从表1可以看出,Haar小波和Daubechies小波有正交性,因此有一些可利用的性质: 正、反小波变换的尺度函数和小波函数是相同的; 可以去掉不同子带信号的相关性.在这三种小波中,Haar小波变换是最容易实现,也是运算速度最快的.但它最大的缺点就是它的小波函数具有不连续性,这使它很难进行连续信号的仿真.Daubechies是一种连续、正交、紧支集的小波函数,但它具有不对称性.而Biorthogonal Spline小波虽然没有正交性,但它具有对称性,其图像的小波变换可以利用镜像边界条件减少边界效应.同时Biorthogonal Spline小波函数比较平滑,这样可以利用它对一些平滑图像进行小波分解.
下面利用不同的小波函数对256 256的Lena 图像进行压缩,对其重构效果进行客观和主观两个方面的比较.在客观方面,比较了图像的压缩率(Compression Ratio)和峰值信噪比(PSNR),在主观方面首先采用不同的小波类型对图像进行压缩,使每次压缩后的图像具有相同的压缩率(本例为1%),通过人眼观察图像效果,将压缩图像质量分为10个等级,然后进行评分,等级越高说明图像越好,越接近原始图像.结果如表2,3所示.
表2 客观评价结果
小波类型压缩率CR(%)峰值信噪比PSNR(dB)
Haar9.51735.230
Db48.62036.515
Db68.46535.240
SP228.32036.960
表3 主观评价结果
小波类型平均等级
Haar 3.0
Db4 5.3
Db6 5.4
SP22 5.8
SP24 6.1
从客观和主观评价,可以看出Biorthogonal Spline 小波无论从客观还是主观来说,其压缩效果比其它类型的小波更好,由于它的平滑性,使用它进行压缩重构的图像较其它图像更平滑,质量更高.Haar小波的压缩效果是最差的,特别当图像的压缩率增大的时候,由于Haar小波的不连续性,在重构图像中,可以看到明显的块效应.而对于不同的Daubechies 正交小波,则很难看出利用它们进行压缩、重构后图像之间的效果差别.
根据实际情况正确、有效地选择小波函数,对实验结果起着十分重要的作用.
3 小波图像压缩及其编码
3.1 小波变换在图像压缩中的优越性
数字图像信号像素间一般都具有相关性,相邻行之间、相邻列之间的相关性最强,其相关系数呈指数规律衰减.图像中相关性的存在,是图像压缩的理论依据,使得能针对性地采用某种相关的手段去除冗余信息,达到压缩的目的.利用变换编码可以有效地消除像素间的相关性,从而获得较好的压缩效果.其基本原理就是将在时域描述的信号(如声音信号)或在空域描述的信号(如图像信号)经变换到正交向量空间(即变换域)中进行描述,在变换域的描述中各信号分量之间的相关性很小或互不相关,即能量得以集中.
小波变换本身具有独特的优点: 小波变换将图像信号分解到不同的子带里,提高了编码的灵活性和高效性; 小波变换可把图像信号分解到不同分辨层上,表明了它宜于与HVS相结合的潜力; 它是一种时频局部化分析.对图像进行小波分解能实现图像中平稳信号和非平稳信号的分离,图像的非平稳部分通常表现为边缘、纹理等,被小波变换精确定位于空间域,有利于高效编码; 小波变换是一种正交(双正交)变换,有利于消除图像信号在空 基于小波变换的图像编码技术突破了
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第19卷第2期廖剑利等:基于小波的图像压缩处理分析
局部去冗余的局限性,可以全局去冗余,优于DCT 的分块去冗余.
3.2 基于小波变换的图像压缩原理
应用小波分析进行图像压缩过程如图3所示.
原始图像
小波变换 量化 熵编码-----信道
解码 逆量化
小波逆变换
重构图像
图3 基于小波的图像压缩过程
1)原始图像经过小波变换后,图像信号由空域变换到小波域,表现为将图像像素矩阵变换成小波变换系数矩阵.由于小波变换是一种正交(双正交)变换,因此这一步骤解除了原始图像中像素点间的相关性,消除了图像信号在空域的冗余,并集中了能量.在这个过程中,要根据图像进行分析,选择合适的小波函数,以及图像分解次数,这对图像的压缩、重建效果起着不可忽视的作用.双正交小波是目前较佳的小波选择.但在图像编码中,小波类型的选取还应考虑图像的特点和数据边界延拓等的要求,衡量准则只能是最终的编码结果.大多数场合小波函数类型的选取必须根据具体的应用,靠经验来选择.如何根据应用来选择合适的小波函数这还期待着更进一步的研究.
2)图像经过小波变换后并没有被压缩,所得到的系数只是具有一定的规律性,需要经过量化编码才能得到真正的压缩.量化一般会导致更多 0 系数出现,进一步使需要表示的数据量减少,为高效编码提供便利.目前,人们使用的量化方法主要有标量量化、矢量量化和零树量化等.
3)小波图像压缩编码的方案多种多样,主要是利用小波变换后的系数的分布特性来得到不同的方案.目前3个最高等级的小波图像编码是嵌入式小波零树图像编码(EZW)、分层树中分配样本图像编码(SPIHT)和小波数据形态表示图像编码(MRW D).同时,还出现了很多小波变换与其他方法相结合的混合编码算法,具有代表性的算法有:基于矢量量化的小波图像编码、分形小波图像混合编码和基于神经网络的小波变换图像编码等.
4)对编码后的数据进行以上过程的逆过程,即:解码、逆量化和小波逆变换,就可以重建图像.
4 基于小波的图像压缩分析举例
采用以上所提到的EZW 、SPI HT 和MRWD 三种编码方式并对它们进行比较.
4.1 编码方式简述[4]
1)EZW 嵌入式小波零树图像编码.
根据相同方向、不同分辨率子带图像间的相似性,通过把不重要的小波系数(小于某一门限的小波系数)组织成为四叉树,然后用较少的比特数来表示它,从而大大地提高了图像的压缩比特率.零树小波算法是一个简单的,但非常有效的图像编码算法,这种算法得到比特流中的比特是按其重要性排序的.使用这种算法,编码者能够在任意一点结束编码,所以允许精确度达到任何一个目标比率或目标失真,而这时仍能确切地产生同样的图像.
2)SPI HT 分层树中分配样本图像编码.SPIH T 算法是EZW 算法的进一步改进,它将某一树结点及其所有后继结点归划为同一集合,集合的分割过程是不断地将重要集合分成4个子集,再分别对每个子集进行重要性测试,按照最小MSE 思想优先传输幅值较大的系数.
3)MRWD 小波数据形态表示图像编码.EZW 和SPI HT 是用规则树结构或分类树结构来近似子带间的非重要部分,而MRWD 是形成子带内重要部分的不规则束进行编码.MRW D 利用了数学形态学和小波系数的统计特性(在图像子带内至少存在小波系数的2个子集有不同的统计特性),直接在子带内生成形状不规则的重要系数束,从而将小波系数分为4个集合,然后再对集合束进行编码.
4.2 编码结果对比
在本实验中,利用两个指标评价图像压缩编码的性能[5]:
比特率(Bit Rate):又称为码率,是指每个样值所用的位数.比特率常常是体现一个实际编码系统或理论压缩算法技术水平的最主要的指标.
峰值信噪比(PSNR):一般用峰值信噪比来衡量图像压缩重建图像效果.对于N N 图像,
PSNR=10lg
2552
1N N N -1m =0 N -1n =0
(x m n -x mn )2,
其中 x mn 代表原图像像素点,x
m n 为重建后的图像像素.运用不同的算法对图像进行压缩编码,当对应相同的比特率时,PSNR 越大,则说明图像重构效果越好,较大的PSNR 对应的算法则更优.
如果采用9/7的Daubechies 的双正交小波滤波
(下转第28页)
3) 距离盲区ADSL传输距离受线路质量影响很大,一般ADSL覆盖半径不超过3km.这样在3~5 km的范围内就出现了端局ADSL覆盖不到的盲区.
4) 县乡盲区这些区域市场往往距离比较远、用户数较少、环境较恶劣,很难采用端局建设模式.
盲区的出现限制了ADSL在城市和县乡地区的更广泛使用.因此,须寻找一种适合盲区特点的AD-SL建设模式与端局模式相结合,全面覆盖ADSL宽带用户.
3.2 边缘ADSL接入模式分析
边缘ADSL接入模式是将设备放置在边缘AD-SL盲区内.由于盲区用户数量一般比较少,因此放置小容量ADSL设备显然是最好的选择.将小容量ADSL设备放置在出线率低、线路质量差和距离较远的小区,通过城市内丰富的光纤资源与较近的端局连接,数据通信由光纤传输,话音由电话线路传送.这样完全解决了出线率低、远距离传输和线路质量差的问题.
从县乡地区现有资源来看,传输资源建设基本到位.小容量ADSL接入设备可以充分利用这些传输资源为用户提供接入服务.随着县乡地区对宽带数据业务需求的增长,可以逐步在县乡地区建设小规模IP网络,小容量ADSL接入设备可以方便、灵活地移植到IP网络中.这样可以以较低的投资和较高的建设速度覆盖县乡地区的ADSL盲区.
4 结论
我们到底有多少带宽呢?其实是这样的,中国电信的ADSL是运行在ATM上面,ATM到Chinanet 边缘Router是155m,每一个边缘的Router要连接3000用户,如果这些用户同时上网,那么每个用户其实只有50kbit/s的带宽,加上路由器衰减,就造成了用户多的时候只有普通Mode m的速度了.
我们的速度还受其它因素影响,主要受ADSL Modem端到电话局端的距离影响,如果电话线路超过5km,则ADSL速度很容易受到串音、电磁等因素干扰而不稳定.
但是,通过我们的应用测试,ADSL不失为流媒体传输中接入技术中比特/价格(性价比)最高的宽带接入方案.
参考文献:
[1]吴国勇.网络视频 流媒体技术与应用[M].北京:北京邮电大学
出版社,2001.
[2]吴德文.IP层的特点及下一代IP[J].电信技术,2002,(4):32.
[3]孙力.流媒体技术与创作[M].北京:中国青年出版社,2002.
[4]文丹.流媒体技术在校园网上的应用[J].长沙电力学院学报(自
然科学版),2003,18(1):27-31.
(上接第20页)
器,对512 512的Lena图像进行EZW、SPI HT和MRWD压缩编码,其PSNR值结果如表4所示:
表4 图像的码率及其PSNR值
算法0.120.250.50 1.00
EZW30.2433.1836.2539.50
SPIHT31.0934.1137.2040.42
MR WD31.0834.1237.1840.35
从以上结果可以看出,用SPI HT方法和MRWD 方法进行压缩重构后图像的PSNR大体相等,但它们两均优于EZW方法.
5 结论
基于小波变换图像压缩编码既有传统编码方法的能够很好消除图像数据中的统计冗余的优点,又具有新型图像压缩编码方法的优点,即利用了人眼视觉的特性机制,因而小波图像编码非常适应于高压缩比应用领域的要求.
参考文献:
[1]周军,周华源.小波变换及图像的VQ压缩[J].上海交通大学学
报,1997,31(6):133-136.
[2]Mallat S.A theory for multires ol ution signal dec omposi ti on:The wavelet
representation[J].IEEE Trans Patt Anal Machine Intell,1989,11(7): 674-693.
[3]Panrong Xiao.Image Compres sion by Wavelet Trans form[D].Tenessee:
East Tennessee State University,2001.
[4]侯颖,李国民.基于静止图像的小波图像编码[J].现代电子技
术,2002,136(5):27-29.
[5]Rafael C Gonz alez,Rechard E Woods.数字图像处理(第二版)[M].
北京:电子工业出版社,2003.
[6]李建平.小波分析与信号处理 理论、应用及软件实现
[M].重庆:重庆出版社,1997.
小波分析考试题(附答案)
《小波分析》试题 适用范围：硕士研究生 时 间：2013年6月 一、名词解释（30分） 1、线性空间与线性子空间 解释：线性空间是一个在标量域（实或复）F 上的非空矢量集合V ；设V1是数域K 上的线性空间V 的一个非空子集合，且对V 已有的线性运算满足以下条件 （1） 如果x 、y V1，则x ＋y V1； （2） 如果x V1，k K ，则kx V1， 则称V1是V 的一个线∈∈∈∈∈性子空间或子空间。2、基与坐标 解释：在 n 维线性空间 V 中，n 个线性无关的向量，称为 V 的一组n 21...εεε，，，基；设是中任一向量，于是 线性相关，因此可以被基αn 21...εεε，，，线性表出：，其中系数 αεεε，，，，n 21...n 21...εεε，，，n 2111an ...a a εεεα+++=是被向量和基唯一确定的，这组数就称为在基下的坐标，an ...a a 11，，，αn 21...εεε，，，记为 （） 。an ...a a 11，，，3、内积 解释：内积也称为点积、点乘、数量积、标量积。，()T n x x x x ,...,,21= ，令，称为x 与y 的内积。 ()T n y y y y ,...,,21=[]n n y x y x y x y x +++=...,2211[]y x ,4、希尔伯特空间 解释：线性 完备的内积空间称为Hilbert 空间。线性（linearity ）：对任意 f ， g ∈H ，a ，b ∈R ，a*f+b*g 仍然∈H 。完备（completeness ）：空间中的任何柯西序列都收敛在该空间之内。内积（inner product ）：
数字图像处理教学大纲(2014新版)
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
英文文献1 翻译
目录 1.理论............................................... - 2 - 2.实施............................................... - 3 - 3. 范例.............................................. - 4 - 4.变化和扩展......................................... - 6 - 4.1 利用梯度方向，以减少参数...................... - 6 - 4.2 Hough变换的内核............................... - 6 - 4.3Hough曲线变换与广义Hough变换.................. - 6 - 4.4 三维物体检测（平面和圆柱）.................... - 6 - 4.5 基于加权特征.................................. - 7 - 4.6 选取的参数空间................................ - 7 - 4.6.1 算法实现一种高效椭圆检测................ - 8 - 5.局限性............................................. - 8 - 6. 参见.............................................. - 8 - 参考文献............................................. - 9 - 附件: ............................................... - 10 -
近代数学 小波 简答题+答案
1什么是小波函数？（或小波函数满足什么条件？） 答：设)()(2R L t ∈?,且其Fourier 变换)(ω? 满足可允许性（admissibility ）条件 +∞
数字信号处理英文文献及翻译
数字信号处理 一、导论 数字信号处理（DSP）是由一系列的数字或符号来表示这些信号的处理的过程的。数字信号处理与模拟信号处理属于信号处理领域。DSP包括子域的音频和语音信号处理，雷达和声纳信号处理，传感器阵列处理，谱估计，统计信号处理，数字图像处理，通信信号处理，生物医学信号处理，地震数据处理等。 由于DSP的目标通常是对连续的真实世界的模拟信号进行测量或滤波，第一步通常是通过使用一个模拟到数字的转换器将信号从模拟信号转化到数字信号。通常，所需的输出信号却是一个模拟输出信号，因此这就需要一个数字到模拟的转换器。即使这个过程比模拟处理更复杂的和而且具有离散值，由于数字信号处理的错误检测和校正不易受噪声影响，它的稳定性使得它优于许多模拟信号处理的应用（虽然不是全部）。 DSP算法一直是运行在标准的计算机，被称为数字信号处理器（DSP）的专用处理器或在专用硬件如特殊应用集成电路（ASIC）。目前有用于数字信号处理的附加技术包括更强大的通用微处理器，现场可编程门阵列（FPGA），数字信号控制器（大多为工业应用，如电机控制）和流处理器和其他相关技术。 在数字信号处理过程中，工程师通常研究数字信号的以下领域：时间域（一维信号），空间域（多维信号），频率域，域和小波域的自相关。他们选择在哪个领域过程中的一个信号，做一个明智的猜测（或通过尝试不同的可能性）作为该域的最佳代表的信号的本质特征。从测量装置对样品序列产生一个时间或空间域表示，而离散傅立叶变换产生的频谱的频率域信息。自相关的定义是互相关的信号本身在不同时间间隔的时间或空间的相关情况。 二、信号采样 随着计算机的应用越来越多地使用，数字信号处理的需要也增加了。为了在计算机上使用一个模拟信号的计算机，它上面必须使用模拟到数字的转换器（ADC）使其数字化。采样通常分两阶段进行，离散化和量化。在离散化阶段，信号的空间被划分成等价类和量化是通过一组有限的具有代表性的信号值来代替信号近似值。 奈奎斯特-香农采样定理指出，如果样本的取样频率大于两倍的信号的最高频率，一个信号可以准确地重建它的样本。在实践中，采样频率往往大大超过所需的带宽的两倍。 数字模拟转换器（DAC）用于将数字信号转化到模拟信号。数字计算机的使用是数字控制系统中的一个关键因素。 三、时间域和空间域 在时间或空间域中最常见的处理方法是对输入信号进行一种称为滤波的操作。滤波通常包括对一些周边样本的输入或输出信号电流采样进行一些改造。现在有各种不同的方法来表征的滤波器，例如： 一个线性滤波器的输入样本的线性变换；其他的过滤器都是“非线性”。线性滤波器满足叠加条件，即如果一个输入不同的信号的加权线性组合，输出的是一个同样加权线性组合所对应的输出信号。
JPEG2000图像压缩算法标准剖析
JPEG2000图像压缩算法标准 摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。 关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域 引言 随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势 相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。 但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和
数字图像处理实验5 图像压缩
实验5 图像压缩 一．实验目的： 1．掌握图像压缩的原理——编码冗余，压缩比C R的计算等。 2．了解并掌握霍夫曼编码的原理、实现步骤。 3．掌握JPEG标准——通用的图像压缩/解压缩编码标准。 二．实验内容： 1．利用已给出的MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，实现压缩比的计算。 2．对信号源符进行霍夫曼编码，以消除信源的冗余数据。 3．练习JPEG标准的压缩/解压缩技术。 三．实验原理： 1．图像压缩比C R的计算 函数imratio(f1, f2)，计算图像压缩比C R，该函数来自MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，语法如下： imratio(imread(‘filename’), ‘filename.jpg’) //第二个参数‘filename.jpg’仅是文件名，实际上是一个结构，内含压缩 //后的各种压缩信息，并不代表图像本身 >>f = imread(‘E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg’) >>imfinfo E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg //查看图像文件的详细信息 >>imwrite(f, ‘car_lady25.jpg’, ‘quality’, 25) //将压缩后的图像存到MATLAB默认路径中 >>imfinfo car_lady25.jpg //可依据图像信息计算出压缩率 >>f25 = imread(‘car_lady25.jpg’) >>Cr = imratio (f25, ‘car_lady25.jpg’) 2．霍夫曼编码 符号概率 a1 0.1875 a2 0.5 a3 0.125 a4 0.1875 函数huffman(p)进行霍夫曼编码，语法： huffman(p) //p为向量符号 >>p = [0.1875 0.5 0.125 0.1875] >>c = huffman(p)
图像采集卡英文文献
英文文献：(4000+) 基于相似性的可视化的图像采集 G.P.阮M.吴霞 感官智能信息系统，阿姆斯特丹大学， Kruislaan403，1098SJ荷兰阿姆斯特丹 电子邮件：fgiangnp，worringg@science.uva.nl 摘要 在很多文献中，很少有内容是基于利用可视化作为探索工具集合的多媒体的检索系统，。然而，在搜寻影像时没有实例，需要探索数据设置。截至目前，大多数可用的系统只显示图像的二维网格形式的随机集合。最近，先进的基于相似技术已被开发用于浏览。然而，他们没有分析可视化视觉大片集合时出现的问题。在本文中，我们明确提出这些问题。开始之前，我们建立了三个总体要求：概述，可见性和数据结构保存。解决方案是为每一个需求提出了建议。最后，系统被提出并给出了实验结果，以证明我们的理论和方法。 1引言 多媒体技术的发展和廉价的数码相机，可用性图像和视频集规模大幅增长。为了管理，探索并通过搜索并且收藏，可视化系统是必不可少的。许多工程已促成了这一有趣的领域[ 18 ] 。在基于内容检索的这一主要问题是系统的自动标注功能之间的语义鸿沟和在集合的概念上的存取条件与用户的要求。提高了系统的性能可从系统的角度，或从用户侧和从这些的组合中进行。在任何方式的集合中可视化是一个重要的元素，因为它是建立在用户之间的联系的最好方式和系统。在文献中，很少有基于内容的多媒体检索系统利用可视化作为探索的工具集合。然而，在搜寻影像时没有从实例入手，设置需要探索数据。截至目前，大多数可用的系统只显示图像的二维网格形式的随机集合。并且浏览是依赖于图像之间的关系。因此，应根据相似性。对于描述，查询，搜索等基本特征或例子是最适当的方式就是可视化浏览。最近，更多先进的技术已被开发用于浏览基于相似性。然而，他们没有分析可视化可视化集合时出现的特殊问题。例如，作为图像集的大小需要的空间是非常大的，从集合随机选择一组图片不能被认为是一个正确的做法。用户使用此选项设置，只能得到数据库里面的能是什么的感觉。在另一方面，显示（即无论大小或分辨率）的限制，不允许任何系统，以显示整个集合。此外，显示所有图像时甚至不给用户提供更多的信息，而且还容易让图像迷失在拥挤的网络图像中。有些系统取得了一个电子，通过展示剩余来缓解这种限制。并整个收集到用户中作为一个点集。然后，每个图像由显示器上的一个点来表示，并且一旦用户选择了一点，他们将得到的实像的可视化。但是从实际的角度看来，这种做法是不容易的，因为用户在看一千多个点。此外，每一个图像都是一个可视对象，因此其总含量多少应对用户是可见的。在本文中，我们提出的所有问题都得到明确。本文的结构如下。在第2节中，我们分析出一些要求用于可视化大图像集合。然后在第3节，为每一个需求得出解决方案。最后，第4所示的实验结果与真实的数据。 2问题分析 在本节中，我们更详细地分析一个可视化视觉大片集合时出现的问题。从为了一个共同的可视化系统存在的一般要求是去NED。在可视化的大集合的RST的问题是，由于其在尺寸和分辨率的限制，以显示他们的设备的有限显示尺寸，这就是所谓的可视空间。同时，该大小集合通常比可视空间的所能承受的能力小大要大得多。其次，由于图像是视觉对象的任何可视化工具的最终目的是要显示图像的内容。由于空间限制，只有一小部分的图像可以在同一时间被显示。随机选择这些图像的肯定不是一个好方法，因为它是不能够显示整个集合的分
小波分析考试题及答案
一、叙述小波分析理论发展的历史和研究现状 答：傅立叶变换能够将信号的时域和特征和频域特征联系起来，能分别从信号的时域和频域观察，但不能把二者有机的结合起来。这是因为信号的时域波形中不包含任何频域信息，而其傅立叶谱是信号的统计特性，从其表达式中也可以看出，它是整个时间域内的积分，没有局部化分析信号的功能，完全不具备时域信息，也就是说，对于傅立叶谱中的某一频率，不能够知道这个频率是在什么时候产生的。这样在信号分析中就面临一对最基本的矛盾——时域和频域的局部化矛盾。 在实际的信号处理过程中，尤其是对非常平稳信号的处理中，信号在任一时刻附近的频域特征很重要。如柴油机缸盖表明的振动信号就是由撞击或冲击产生的，是一瞬变信号，单从时域或频域上来分析是不够的。这就促使人们去寻找一种新方法，能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱，这就是所谓的时频分析，亦称为时频局部化方法。 为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广乃至根本性的革命，提出并开发了一系列新的信号分析理论：短时傅立叶变换、时频分析、Gabor 变换、小波变换Randon-Wigner变换、分数阶傅立叶变换、线形调频小波变换、循环统计量理论和调幅—调频信号分析等。其中，短时傅立叶变换和小波变换也是因传统的傅立叶变换不能够满足信号处理的要求而产生的。 短时傅立叶变换分析的基本思想是：假定非平稳信号在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。但从本质上讲，短时傅立叶变换是一种单一分辨率的信号分析方法，因为它使用一个固定的短时窗函数，因而短时傅立叶变换在信号分析上还是存在着不可逾越的缺陷。 小波变换是一种信号的时间—尺度（时间—频率）分析方法，具有多分辨
基于小波变换的图像压缩算法研究.
基于小波变换的图像压缩算法研究 袁林张国峰戴树岭 (北京航空航天大学先进仿真技术实验室北京 100083 摘要小波变换是一种对信号的时间 -尺度 (时间 -频率进行分析的方法,它具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。本文对基于小波变换的图像数据压缩编码方法进行研究, 首先利用小波变换对图像进行多分辨率分解, 然后对分解后的图像数据进行小波零数编码和自适应算术编码,从而实现图像压缩的目的。 关键词虚拟现实小波变换图像压缩零数编码算术编码 1 引言 在分布式虚拟环境中,随着应用的日益广泛和系统结构的日渐复杂,将有大量的图像、语音等多媒体的数据需要在网络上传输。在带宽资源有限的情况下传输这些多媒体数据时,需要对这些数据进行有效的压缩和解压,以达到快速传输的效果。因此,在虚拟现实系统中进行有关多媒体数据压缩的研究是非常有应用价值的。 近几年,小波变换作为一种新兴的信息处理方法,已经受到广泛重视。具有“数学显微镜”之称的小波变换同时在时域和频域具有分辨率。对高频分量用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,对于剧烈变换的边缘,比常规的傅立叶变换具有更好的适应性。由于小波变换的优良特性与 Mallat 算法的简便易行,使得小波变换图像编码压缩成为图像压缩领域的一个主要研究方向。 2小波变换 [1] 与多分辨率分析 小波变换就是将信号在一个函数族上作分解,该函数族是由一个独立的函数 (小波母函数(t Ψ 经过平移和伸缩而得到的,如式 2-1所: (|| (2/1a
b t a t ?Ψ=Ψ? 0, , ≠∈a R b a (2-1 其中,分别为伸缩和平移尺度, (t Ψ的傅立叶变换必须满足容许性条件 : ∞<Ψ=∫ ΨωωωC R 2| (| (2-2 此式隐含了0 (=Ψ∫dt t R ,表明小波具有正负交替的波动性。 图像的多分辨率分析 (MultiResolution analysis采用不同分辨率下处理图像中不同信息的方法, 将图像在各种分辨率下的细节提取出来, 得到一个拥有不同分辨率的图像细节序列再进行分析处理。与 DCT 变换不适合于带宽较宽 (拥有较多边缘轮廓信息的图像信号不同,小波变换是一种不受带宽约束的图像处理方法,即小波变换多分辨率的变换特性提供了利用人眼视觉特性的良好机制,从而使小波变换后图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。 2.1快速小波变换算法 (Mallat算法 [2] Mallat 首先将多分辨率分析用于图像数据的压缩,他给出了信号分解与合成的快速算法,该算法在小波分析中的地位相当于 FFT 算法在傅立叶分析中的地位。Mallat 算法将数学领域的小波方法、计算机视觉中的多分辨率方法和信号处理中的子带滤波方法完美的统一起来,它的出现使小波分析方法在信号处理领域真正得以实用化。根据多分辨率分析理论,可得出快速分解算法表达式: ((∑∑???=?=m m j k j m m j k j c k m g d c k m h c , 1, , 1, 22 (2-3 其快速重构算法的表达式为 : ∑∑?+?=?k
(完整版)数字图像处理复习整理
《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3.黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、 B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；
数字图像处理期末课程论文.
1 选题 课程论文选题如下，每人任选一题，题目自拟，本学期6月3日前交至计算机学院411办公室。 1.图像XX增强方法综述与MATLAB实现（至少3种） 2.图像增强方法的深入研究（学习一种或两种课本上没有的图像平 滑/锐化方法与课本上介绍的进行对比研究）（需实验） 3.图像XX特征分析方法综述与MATLAB实现（至少3种） 4.结合人脸图像讨论各种图像特征分析方法的适用性（需实验） 5..灰度共生矩阵与灰度差分直方图在图像处理中实际应用（需实验） 6.不同图像分割方法的分析与比较（需实验） 7.基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究 基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析，通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。 测试要求：首先从彩色摄像机获取视频流图像，并转换成BMP格式图像，先判断图像中有红色区域存在。 l)火灾图像预处理，包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理; 2)研究火焰目标的特征提取方法 (l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。在火焰轮廓特征图中，从下至上从左至右逐点扫描，将火焰的边缘编成链码。当链码在一定步数内，出现一次有效上升和一次有效下降时，我们就得到一个尖角。 (2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红 色移动，在图像中表现为像素值的变化不明显，可以用图像像素方差值来反映这种变化。 8.基于数字图像处理的答题卡识别方法 9.车牌识别方法研究（要求本地苏L车牌照）
2 格式要求 （1）页面设置： A4纸，页边距正常（上、下各2cm，左3cm、右2.0cm）， 页码（页面底端居中，小五号，Times New Roman字体）， 装订线：0.5厘米，装订位置：左侧3、7两颗钉（2）题目： 不多于30字，黑体、小三号、不加粗、居中排列，1.25倍 行距，段前断后各空0.5行。 （3）内容： 不少于5000字，宋体，小四，不加粗，1.25倍行距，段前 空2字符。 （4）标题要求： 一级标题：小三号、宋体、加粗，段前断后各空0.5行 二级标题：四号、宋体、加粗，段前断后各空0.5行 三级标题：小四号、宋体、加粗，段前断后各空0.5行 四级标题：小四号、宋体、不加粗，段前断后各空0.5行 图片要求：图片嵌入到文字中，文字不环绕，图片居中，图 标题为宋体五号字，不加粗 表格要求：三线表，表标题及表中文字为宋体五号字，不加 粗 （5）参考文献： 不少于3篇，宋体五号字，不加粗，1.0倍行距，段前不空
小波分析基础及应用期末习题
题1：设{},j V j Z ∈是依尺度函数()x φ的多分辨率分析，101()0x x φ≤
11()3.k k h k p -=为高通分解滤波器,写出个双倍平移正交关系等式 题6：列出二维可分离小波的4个变换基。 题8：要得到“好”的小波，除要求滤波器0()h n 满足规范、双正交平移性、低通等最小条件外，还可以对0()h n 加消失矩条件来得到性能更优良的小波。 （1） 请写出小波函数()t ψ具有p 阶消失矩的定义条件： （2） 小波函数()t ψ具有p 阶消失矩，要求0()h n 满足等式： （3） 在长度为4的滤波器0()h n 设计中，将下面等式补充完整： 222200000000(0)(1)(2)(3)1 (0)(2)(1)(3)0 ,1 2h h h h h h h h n ?+++=???+==??? 规范性低通双平移正交阶消失矩
图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码
成绩评定表
课程设计任务书
摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。 本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB
目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16)
1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1）了解霍夫曼编码的原理。 2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。 4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5）了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)
小波变换及其在图像压缩中的作用
小波变换及其在图像压缩中的作用 南京信息工程大学 电子与信息工程学院 张志华 20091334030 摘 要:主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术,并运用Matlab 软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的. 分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果. 关键词:小波变换;多分辨分析;图像分解;图像压缩 小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支,素有“数学显微镜”的美称. 它是继1822 年傅立叶提出傅立叶变换之后又一里程碑式的领域,解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题. 小波变换可以使得信号的低频长时特性和高频短时特性同时得到处理,具有良好的局部化性质,能有效地克服傅氏变换在处理非平稳复杂信号时存在的局限性,具有极强的自适应性,因此在图像处理中具有极好应用价值. 本文主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩技术,并运用Matlab 软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的. 分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果. 先引入文中的有关基本理论. 1 基本理论 小波是指函数空间2()L R ) 中满足下述条件的一个函数或者信号()x ψ 3 () R x C d ψψωω = <∞? , 这里, 3R = R - { 0} 表示非零实数全体. 对于任意的函数或者信号f ( x) ,其小波变换定义为 (,)1(,)()()()f a b R R x b w a b f x x dx f x dx a a ??-?? = = ?? ?? ? ? , 因此,对任意的函数f ( x) ,它的小波变换是一个二元函数. 另所谓多分辨分析是指设{ Vj ; j ∈Z} 是2()L R 上的一列闭子空间,其中的一个函数,如果它们满足如下五个条件,即 (1) 单调性:Vj < Vj + 1 , P j ∈Z ; (2) 惟一性: {}0j j z I V ∈= ; (3) 稠密性: 2 ()j Y R V L = ;
数字图像处理 图像压缩
实验报告 实验名称实验二图像压缩 课程名称数字图像处理A 姓名成绩 班级学号 日期地点 1.实验目的 （1）掌握离散余弦变换DCT的实现方法，了解DCT的幅度分布特性，从而加深对DCT
变换的认识； （2）掌握图像DCT 变换编码的实现方法，从而加深对变换编码压缩图像原理的理解； （3）使用DCT 变换编码编写程序实现图像压缩； 2.实验环境（软件条件） Windws2000/XP MATLAB 7.0 3.实验方法 根据如图2.1所示的典型变换编码系统，采用DCT 变换对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.bmp （如图2.2所示）进行如下处理： （1）对图像进行8×8分块处理并作DCT 变换，观察图像8×8子块的DCT 系数的分布，并分析其特点； （2）对DCT 系数进行量化及反量化处理，求反量化系数的逆DCT 变换，重新显示重建图像、误差图像和误差图像的直方图； （3）将量化步长分别增大为初始值的2倍、4倍、8倍后再进行DCT 变换编码，显示不同量化步长条件下的重建图像、误差图像以及误差图像的直方图。分析重建图像质量和量化步长的关系。 4.实验分析 结果图 图2.1 典型变换编码系统 图2.2 实验图像 lena.bmp
对经DCT 变化后的图像进行量 化反量化的图像 50 100 150 200 250 02000 4000 6000 量化步长增加为2倍
对经DCT 变化后的图像进行量 化反量化的图像 50 100 150 200 250 02000 4000 量化步长增为4倍
原图 像 经dct 变化的图 像 对经DCT 变化后的图像进行量 化反量化的图像 50 100 150 200 250 02000 4000 量化步长增为8倍
基于数字图像处理的树叶识别论文---黄金版要点
目录 摘要 (1) 英文摘要 (2) 1 引言 (2) 1.1 选题背景及意义 (3) 1.2 国内外研究的进展 (3) 1.2.1 树叶识别的研究进展 (3) 1.2.2 神经网络的研究进展 (4) 1.3 论文的主要内容与组织结构 (4) 1.3.1 论文的主要内容 (4) 1.3.2 组织结构 (4) 2 树叶图像预处理 (4) 2.1 图像采集 (4) 2.2 图像裁剪 (5) 2.3 图像平滑 (6) 2.4 图像分割 (8) 2.4.1 最大类间方差法 (8) 2.4.2 matlab实现及效果图 (8) 2.5 边缘检测 (9) 3 树叶图像特征提取 (11) 4 基于神经网络的树叶识别 (13) 4.1 BP网络基本理论 (13) 4.2 隐含层数的选取 (13) 4.3 节点数的选取 (13) 4.4 BP网络的建立 (14) 4.5 树叶识别 (14) 4.6 GUI界面设计 (14) 4.7 结果分析 (16) 5 总结与展望 (16) 5.1 总结论文的主要工作 (16) 5.2 展望论文的不足 (16) 参考文献 (16) 致谢 (17)
基于神经网络的树叶识别系统研究机电与信息工程学院电子信息工程曹文君（20903031002） 指导老师：吕军（助教） 摘要：植物是生物圈的重要组成部分，其中，叶片是植物的一个重要特征，不同的植物叶片在叶形及叶脉等外部特征上都不尽相同，这就使我们能够很好地利用植物叶片的特征来对植物分类。过去这类工作是由人工完成，不但工作量大，而且工作效率比较低。随着数字图像处理技术的快速发展，我们可以有效地借助计算机进行辅助操作，这样可以提高识别的准确性，从而提升了工作效率。 本文重点工作有：应用数字图像处理技术对采集到的叶片做图像预处理；提出了基于BP神经网络的方法进行树叶的识别，并构造了一个基于神经网络的集成分类器模型。最后，对本系统进行了仿真测试，取得了较好的结果。 关键词：图像处理；神经网络；集成分类器
博士复试题目+答案
1、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像压缩中的应用原理？ 答：一幅图像经过一次小波变换之后，概貌信息大多集中在低频部分，而其余部分只有微弱的细节信息。为此，如果只保留占总数数量1/4的低频部分，对其余三个部分的系数不存储或传输，在解压时，这三个子块的系数以0来代替，则就可以省略图像部分细节信息，而画面的效果跟原始图像差别不是很大。这样，就可以得到图像压缩的目的。 2、给出GPEG数据压缩的特点。 答：（1）一种有损基本编码系统，这个系统是以DCT为基础的并且足够应付大多数压缩方向应用。 （2）一种扩展的编码系统，这种系统面向的是更大规模的压缩，更高精确性或逐渐递增的重构应用系统。 （3）一种面向可逆压缩的无损独立编码系统。 3、设计雪花检测系统 答：1）获得彩色雪花图像。2）灰度雪花图像。3）图像的灰度拉伸，以增强对比度。4）阈值判断法二值化图像。5）图像的梯度锐化。6）对图像进行自定义模板中值滤波以去除噪声。7）用梯度算子对雪花区域的定位。8）利用hough变换截下雪花区域的图片。 9）雪花图片几何位置调整。 4、用图像处理的原理设计系统，分析木材的年轮结构。 答：1）获得彩色木材年轮图像。2）灰度木材年轮图像。3）灰度拉伸以增加对比度。4）阈值判定法二值化图像。5）图像的梯度锐化。6）对图像进行自定义模板中值滤波以去除噪声。7）用梯度算子对木材年轮圈进行定位。8）图片二值化。9）利用边界描述子对木材的年轮结构进行识别。 5、给出生猪的尺寸和形貌检测系统。 答：1）获得彩色生猪图像。2）灰度生猪图像。3）图像的灰度拉伸，以增强对比度。4）阈值判定法二值化图像。5）图像的梯度锐化。6）对图像进行自定义模板中值滤波以除去噪声。 7）用梯度算子对生猪区域的定位。8）利用hough变换截下生猪区域的图片。9）生猪图片几何位置调整。10）生猪图片二值化。11）利用边界描述子对生猪尺寸和形貌的识别。 第二种答案：（类似牌照检测系统） 1）第一步定位牌照 由图像采集部件采集生猪的外形图像并将图像存储在存储器中，其特征在于：数字处理器由存储器中读入并运行于生猪外形尺寸检测的动态检测软件、从存储器中依次读入两幅车辆外形图像数据、经过对生猪外形图像分析可得到生猪的高度，宽度和长度数据即生猪的外形尺寸。通过高通滤波，得到所有的边对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近，在逼近后的所有四边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。生猪形貌被定位。 2）第二步识别 区域中的细化后的图形对象，计算傅里叶描述子，用预先定义好的决策函数，对描述子进行计算，判断到底是数字几。 6、常用的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答：目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++(面向对象可视化集成工具)和MATLAB的图像处理工具箱（lmage processing tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 微软公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来
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