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基于小波包分解的SAR图像压缩
1
作者
王爱丽
张晔
杨明极
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期3063-3065,共3页
针对SAR图像含有丰富的中、高频信息,而基于小波变换的图像压缩方法会丢失高频细节信息,提出了基于小波包分解的SAR图像编码算法。小波包变换对SAR图像进行完全分解,再用与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索,然后根据各子带小...
针对SAR图像含有丰富的中、高频信息,而基于小波变换的图像压缩方法会丢失高频细节信息,提出了基于小波包分解的SAR图像编码算法。小波包变换对SAR图像进行完全分解,再用与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索,然后根据各子带小波包系数的重要性进行加权,采用多级树集合分裂算法(SPIHT)编码。实验结果表明,该算法更好地保留了SAR图像的细节信息,获得了同压缩比下优于传统SPIHT算法的编码性能,更有利于后续图像处理。
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关键词
图像压缩
小波包变换
最佳基选择
多级树集合分裂算法
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职称材料
结合网格编码量化的小波包纹理图像压缩算法
被引量：
3
2
作者
侯兴松
刘贵忠
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第12期1249-1252,1294,共5页
为了提高对纹理丰富图像的压缩效果,首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,再用一种与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索,以提高对纹理图像的表达能力.为了提高编码算法的率-失真性能,对搜索出来的最佳基所对应的小波...
为了提高对纹理丰富图像的压缩效果,首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,再用一种与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索,以提高对纹理图像的表达能力.为了提高编码算法的率-失真性能,对搜索出来的最佳基所对应的小波包系数采用变块尺寸方法进行分类,再对分类结果采用网格编码量化器进行量化,最后对量化结果进行熵编码.仿真结果表明,所构造的编码器与SPIHT算法相比,峰值信噪比提高了0 5～2dB,可用于对指纹、遥感等图像的压缩.
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关键词
纹理图像
变块尺寸分类
网格编码量化
小波包变换
最佳基选择
图像编码
图像压缩
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职称材料
题名
基于小波包分解的SAR图像压缩
1
作者
王爱丽
张晔
杨明极
机构
哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
哈尔滨工业大学信息工程系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期3063-3065,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60472048,60402025)
哈尔滨理工大学青年科学基金资助项目(2008XQJZ023)
文摘
针对SAR图像含有丰富的中、高频信息,而基于小波变换的图像压缩方法会丢失高频细节信息,提出了基于小波包分解的SAR图像编码算法。小波包变换对SAR图像进行完全分解,再用与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索,然后根据各子带小波包系数的重要性进行加权,采用多级树集合分裂算法(SPIHT)编码。实验结果表明,该算法更好地保留了SAR图像的细节信息,获得了同压缩比下优于传统SPIHT算法的编码性能,更有利于后续图像处理。
关键词
图像压缩
小波包变换
最佳基选择
多级树集合分裂算法
Keywords
image compression
wavelet packet transform
hest basis selection
set partitioning in hierarchical trees（SPIHT）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合网格编码量化的小波包纹理图像压缩算法
被引量：
3
2
作者
侯兴松
刘贵忠
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第12期1249-1252,1294,共5页
基金
教育部博士点基金资助项目(2000068928)
教育部骨干教师基金(2000年度)资助项目
+1 种基金
西安交通大学重点培植项目
西安交通大学自然科学基金资助项目.
文摘
为了提高对纹理丰富图像的压缩效果,首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,再用一种与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索,以提高对纹理图像的表达能力.为了提高编码算法的率-失真性能,对搜索出来的最佳基所对应的小波包系数采用变块尺寸方法进行分类,再对分类结果采用网格编码量化器进行量化,最后对量化结果进行熵编码.仿真结果表明,所构造的编码器与SPIHT算法相比,峰值信噪比提高了0 5～2dB,可用于对指纹、遥感等图像的压缩.
关键词
纹理图像
变块尺寸分类
网格编码量化
小波包变换
最佳基选择
图像编码
图像压缩
Keywords
variable block size classification
trellis coded quantization
wavelet packet decompo-sition
best basis selection
分类号
TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包分解的SAR图像压缩
王爱丽
张晔
杨明极
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008
0
在线阅读
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职称材料
2
结合网格编码量化的小波包纹理图像压缩算法
侯兴松
刘贵忠
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
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职称材料
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