小波變換的應(yīng)用ppt課件(完整版)
【正文】 局部化量化方法。n 自然圖像的壓縮效果優(yōu)于計(jì)算機(jī)合成圖像。 它以輸入圖像的特征向量為變換核矩陣。是一種有失真編碼方法。 主要的熵編碼方法有：霍夫曼（Huffman)編碼；算法編碼；行程編碼（ RJC）霍夫曼（ Huffman)編碼：n 理論依據(jù)是變字長(zhǎng)編碼理論。包括：空間冗余；時(shí)間冗余；結(jié)構(gòu)冗余；視覺冗余；知識(shí)冗余等。壓縮的理論極限是信息熵。它利用的是圖像相鄰象素之間的相關(guān)性，因此，一個(gè)象素可以由它的相鄰象素來預(yù)測(cè)。n 變換的去相關(guān)特性。n 不能在同一碼流中同時(shí)提供有損和無損兩種壓縮效果。n 對(duì)小波變換后的低頻和高頻分量，根據(jù)人類視覺生理特性分別作不同策略的量化處理。這個(gè)特性使我們可以將子圖像分塊，并對(duì)每個(gè)小塊采用不同的量化方案（不同的量化級(jí)別）和不同的碼率。n 小波基的正則性與圖像壓縮效果的關(guān)系。n 小波變換的邊界問題。n 待處理圖像與小波基的相似性。n 各塊量化電平和判斷門限的確定。小波變換后的量化方法：n 對(duì) 低頻分量可采用 DCT變換，或 “之 ”字形掃描，非均勻量化等方法。n 在有嚴(yán)重干擾的場(chǎng)合，解碼后的圖像質(zhì)量下降。以圖像的統(tǒng)計(jì)特征為基礎(chǔ)
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