检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073 [2]国防科技大学计算机学院
出 处:《电子与信息学报》2005年第11期1750-1754,共5页Journal of Electronics & Information Technology
摘 要:基于图像的局部特性和统计信息,该文提出一种新的二维自适应提升小波变换方法。该方法通过构造基于图像局部特性的自适应更新算子和基于图像统计信息的非线性预测算子,对图像进行自适应的提升小波变换,与文献中的自适应小波变换方法和非自适应小波变换方法进行对比实验,该文方法所得到的高频子带的熵更低,含零高频系数更多,更有利于图像的压缩编码。In this paper, a new method for 2D adaptive lifting wavelet transform is proposed, which suite for the task of image compression applications. It is based on a update lifting operator and a nonlinear prediction lifting operator according with certain local characteristic and statistical information of an image. Some experiment results show that the entropy of the coefficients in the transform domain obtained with this new method is smaller than that obtained with other adaptive wavelet transform method and non-adaptive wavelet transform, which can avoid quantization with the image detail signals being zero(or almost zero) at the smooth gray-level variation areas at big probability.
关 键 词:图像处理 自适应小波 小波变换 预测提升 更新提升
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
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