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基于小波变换的图像压缩技术研究综合检索报告

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扬州大学图书馆 联系地址：江苏省扬州市大学南路88号 扬州大学图书馆信息咨询教学研究部 邮 编：225009 电话：(0514)87970486 E-mail:infor@yzu.edu.cn 1

作业六：综合检索报告（理工科类） 课题检索要求： 1、根据你自己毕业设计或毕业论文选题自行确定检索课题，同学相互间选题不得重复。 2、检索近5年的相关文献 3、写出你所用的数据库名称，列出检索式 4、写出你的检索结果，并举出一例题录信息（按标准参考文献格式）。 课题检索项目： 1、书目与图书文献检索 2、中文期刊全文检索系统（CNKI中国期刊全文数据库、中文科技期刊数据库、万方数据资源系统中数字化期刊） 3、外文期刊全文数据库（如IEEE/IEE Electronic Library (IEL) 数据库、EI、Elsevier ScienceDirect（SDOS）、Springerlink、 EBSCO等） 4、特种文献检索（包括学位论文、专利文献、标准信息等） 5、与本课题专业相关的网页、网站或其它免费学术资源（填写3条简要信息，网页名称、网址，网址请记录到第二个斜杠为止） 6、 参考文献回溯： 此检索途径是指通过检索工具获得文献后，挑选密切相关的文献一篇作为引用文献；并在其原文后参考文献（References）中再挑选一篇较有价值的文献作为被引用文献，分别写出引用文献与被引用文献的第一著者姓名、文献标题以及文献出处。 扬州大学图书馆

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综合检索报告 课题名称 中文：基于小波变换的图像压缩技术研究 英文：Based on wavelet transform image compression technology research

课题分析 小波变换是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶，它是以某些特殊函数为基将数据过程或数据系列变换为级数系列以发现它的类似频谱的特征，从而实现数据处理。小波变换用于信号与图象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象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。

检索时间范 围 2008年 －2013年

课题检索选用的数据库

中文数据库 外文数据库 中国期刊全文数据库 中文科技期刊数据库 万方数据资源系统中数字化期刊

Elsevier ScienceDirect（SDOS） IEEE/IEE Electronic Library (IEL) EBSCO SCI Springerlink EI

(主

题词、关键词)

检 索 词

中文 英文 1.小波变换 2.图像压缩技术 1.Wavelet Transform

2.Image Compression Technology

检索式 小波变换and图像压缩技术 检索 结果统计 共检中中文记录 条 共检中英文记录 条 扬州大学图书馆 联系地址：江苏省扬州市大学南路88号 扬州大学图书馆信息咨询教学研究部 邮 编：225009 电话：(0514)87970486 E-mail:infor@yzu.edu.cn 3

1、书目与图书文献检索 〖检索平台〗扬州大学书目检索系统 〖检索时间〗2013.6.13 〖数 据 库〗扬州大学图书馆 〖检索范围〗小波变换and图像压缩技术 〖起止年代〗 〖检 索 式〗题名=‘小波变换’ 〖检索结果〗检中 7篇，选中 0 篇

2、中文期刊全文检索系统 〖检索平台〗CNKI 〖检索时间〗2013.6.13 〖数 据 库〗中国期刊全文数据库 〖检索范围〗小波变换and图像压缩技术 〖起止年代〗2008~2013 〖检 索 式〗主题=‘小波变换’ and ‘图像压缩技术’ 〖检索结果〗检中 44篇，选中 13 篇

其中优选： 引用文献- 基于双正交小波变换的图像压缩技术 唐艳； 杜品； 石红丽； 陈熠 黑龙江科技信息

被引用文献- 程文波,李灿平. 基于双正交小波包的图像压缩研究[J]. 长春师范学院学报. 2007(06)

〖检索平台〗维普 〖检索时间〗2013.6.13 〖数 据 库〗中文科技期刊数据库 〖检索范围〗小波变换的图像压缩技术 〖起止年代〗2008~2013 〖检 索 式〗题名或关键字=‘小波变换’ and ‘图像压缩技术’ 〖检索结果〗检中16篇，选中 5篇

其中优选： 引用文献- 基于小波变换的图像压缩技术 闫凡勇 张颖 张有志 白红成 电脑知识与技术：学术交流

被引用文献- 张健 张思杰 汪振兴 张滨 刘青 基于小波变换的图像快速压缩算法电视技术 2011,35(23) 扬州大学图书馆 联系地址：江苏省扬州市大学南路88号 扬州大学图书馆信息咨询教学研究部 邮 编：225009 电话：(0514)87970486 E-mail:infor@yzu.edu.cn 4

检索平台〗万方数据库 〖检索时间〗2013.6.13 〖数 据 库〗万方数据资源系统中数字化期刊 〖检索范围〗小波变换的图像压缩技术

〖起止年代〗2008-2013 〖检 索 式〗题名=‘小波变换图像压缩技术’ 〖检索结果〗检中 7篇，选中 5

其中优选： 引用文献- 基于小波变换图像压缩技术的研究 缑新科 亢维军 汪昶江 甘肃科学学报

被引用文献- 闫阳,张正炳;基于小波变换的图像压缩编码[J];现代电子技术;2005年03期

3、外文期刊全文数据库 〖检索平台〗Elsevier 〖检索时间〗2013.6.13 〖数 据 库〗Elsevier ScienceDirect（SDOS） 〖检索范围〗Wavelet Transform and Image Compression Technology 〖起止年代〗2008~2013 〖检 索 式〗Wavelet Transform and Image Compression 〖检索结果〗检中 98篇，选中 5 篇

其中优选： 引用文献- A novel direction-adaptive wavelet based image compression Guojin LiuCorresponding Xiaoping Zeng, Fengchun Tian, Kadri Chaibou, Zan Zheng Volume 64, Issue 6, June 2010

被引用文献- S. Grgic, M. Grgic, B. Zovko-Cihlar Performance analysis of image compression using wavelets IEEE Trans Indust Electron, 48 (2002), pp. 682–695

〖检索平台〗IEEE XPLORE 〖检索时间〗2013.6.9 〖数 据 库〗IEEE/IEE Electronic Library (IEL) 数据库 〖检索范围〗Wavelet Transform and Image Compression Technology 〖起止年代〗2008~2013 〖检 索 式〗(("Document Title":Wavelet Transform) AND "Document Title":Image Compression) 〖检索结果〗检中 50篇，选中12篇 扬州大学图书馆 联系地址：江苏省扬州市大学南路88号 扬州大学图书馆信息咨询教学研究部 邮 编：225009 电话：(0514)87970486 E-mail:infor@yzu.edu.cn 5

其中优选： 引用文献- The image compression research on the preprocessing technology of lifting wavelet transform Yuan Hai Ying Recent Advances in Information Technology (RAIT)

被引用文献- W. Sweldens. The lifting scheme: A const ruction of second generation wavelet s. SIAM Journal on Mathematical Analysis, 1998, 29 (2): 5112546. [CrossRef]

〖检索平台〗EBSCOhost 〖检索时间〗2013.6.9 〖数 据 库〗EBSCO 〖检索范围〗Wavelet Transform and Image Compression Technology 〖起止年代〗2008~2013 〖检 索 式〗Ti title=‘Wavelet Transform ’and Ti title =‘Image Compression’ 〖检索结果〗检中19篇，选中 10 篇

其中优选： 引用文献- Wavelet Transform in Remote Sensing Image Compression of the Key Technical Analysis Liu Yanyan Li Guoning Modern Applied Science. Apr2012, Vol. 6 Issue 4, p44-48. 5p. 1 Diagram, 3 Graphs.

Deng, J. X. (2006). A remote-sensing image coding algorithm based on significant coefficients lifting. Opticsand Precision Engineering, 14(5), 910-916.

〖检索平台〗Springerlink 〖检索时间〗2013.6.13 〖数 据 库〗Springerlink数据库 〖检索范围〗Wavelet Transform and Image Compression Technology 〖起止年代〗2008-2013 〖检 索 式〗Wavelet Transform and Image Compression Technology 〖检索结果〗检中 76篇，选中 5 篇

其中优选： 引用文献- Wavelet and Fractal Transforms for Image Compression F. C. Cesbron, F. J. Malassenet Fractals in Engineering

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基于小波变换的数字图像压缩编码研究的开题报告

基于小波变换的数字图像压缩编码研究的开题报告

基于小波变换的数字图像压缩编码研究的开题报告一、研究背景数字图像处理技术是现代数字信息技术的重要组成部分。

数字图像的处理、存储、传输等需要大量的数据容量，而图像数据的存储和传输往往受制于计算机系统和网络设备的限制。

因此，如何有效地压缩数字图像数据，减少存储和传输成本，成为数字图像处理领域中的一个重要问题。

目前，JPEG、JPEG2000等压缩方法已得到广泛应用，其中小波变换在图像压缩中也发挥了重要作用。

小波变换作为一种基于时间-频率分析的数学工具，具有分辨率逐层递进、局部性、多分辨率分析等特点，被广泛用于数字信号和图像处理中。

因此，基于小波变换的数字图像压缩编码研究，具有重要的理论和应用意义。

二、研究内容和目标本研究将基于小波变换的数字图像压缩编码方法进行研究，探讨其在图像压缩中的优化和应用。

具体研究内容和目标如下：1.探究小波变换在数字图像压缩中的原理及应用方法，了解小波变换的基本概念、特性以及小波变换与数字图像信号的关系。

2.综合比较现有的数字图像压缩算法，分析其优点和不足，进而提出一种基于小波变换的数字图像压缩编码算法，并进行优化研究。

3.实现所提出算法的数字图像压缩编码，探究其在不同压缩比下的图像质量、压缩时间及压缩后文件大小等性能指标。

4.探讨基于小波变换的数字图像压缩算法在实际应用中的效果，如医学影像、卫星图像、航空影像等领域的应用，并分析算法的优化空间。

三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：1.文献综述法：对数字图像压缩编码领域的现有研究成果及相应算法进行查阅和总结，对小波变换在数字图像压缩中的应用进行梳理和整理。

2.算法设计方法：在了解小波变换原理的基础上，结合现有数字图像压缩编码算法的优点和不足，设计基于小波变换的数字图像压缩编码算法，并进行优化研究。

3.实验仿真法：对所提出的算法进行实验仿真，探究其在不同压缩比下的性能指标，如图像质量、压缩时间、压缩后文件大小等方面，以验证算法的效果和可行性。

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

基于小波变换的图像压缩算法研究近年来，随着数字图像的广泛应用，图像处理及图像压缩技术也越来越受到重视。

而其中基于小波变换的图像压缩算法是应用最广泛的一种算法之一。

本文将从小波变换的基本原理入手，探讨基于小波变换的图像压缩算法的研究。

一、小波变换的基本原理小波分析是一种时频分析方法，其基本思想是将一段时域信号经过小波变换转换为频域信号，从而便于分析。

小波变换与傅里叶变换类似，可以将任意时域信号分解成一组基函数的线性叠加，但是小波变换所采用的基函数不是正弦、余弦函数，而是一组有限长度的小波函数。

由于这些小波函数在时域上集中在某一短时间内，因此相比于傅里叶变换，小波变换更适于分析非平稳信号及局部特征。

在进行小波变换时，需要确保基函数满足正交性和尺度变换不变性。

因此，实际应用中通常采用Daubechies小波或Haar小波作为基函数。

其中Haar小波在一维信号的分析中应用较为广泛，由于其计算简单，可以很方便地应用于数字图像的处理和压缩。

二、基于小波变换的图像压缩算法基于小波变换的图像压缩算法常用的有两种：基于小波分解的压缩算法和基于小波编码的压缩算法。

1. 基于小波分解的压缩算法基于小波分解的压缩算法主要包括以下三个步骤：分解、量化、编码。

分解：将原始图像进行小波分解，分解成多个分辨率的子带，每个子带都代表了图像中不同分辨率的特征。

在此过程中，一般采用二维离散小波变换，可以将图像分解成四个子带，分别为LL、LH、HL、HH。

其中，LL子带是图像中低频分量，而LH、HL、HH子带则是图像中高频分量。

量化：对于每个子带，将其按照一定的量化参数进行量化，使信息量减少，从而实现图像压缩。

编码：对于量化后的系数，采用一种高效的编码方式将其进行压缩，以便达到最小化压缩后数据的存储空间。

2. 基于小波编码的压缩算法基于小波编码的压缩算法则是采用小波变换将原始图像分解为不同的频率子带，然后将每个子带的小波系数进行编码，以实现图像压缩。

基于小波变换的图像无损快速压缩算法的开题报告

基于小波变换的图像无损快速压缩算法的开题报告

基于小波变换的图像无损快速压缩算法的开题报告一、选题背景随着数字图像在各领域的使用日益广泛，对图像压缩算法的需求也越来越高。

图像压缩可以大大减少图像数据的存储和传输开销，同时也能加快图像传输和处理的速度。

图像压缩技术主要分为有损压缩和无损压缩两种。

有损压缩能够更好地压缩图像，但会损失一定的图像信息，不适用于一些对图像质量要求较高的场合。

因此，本文选择进行无损压缩的研究。

目前，各种无损压缩算法已被提出，但它们都需要长时间的压缩和解压缩过程，尤其是对于大型图像数据，这种压缩时间会更长，降低了应用的实用性。

因此，可以探讨一种基于小波变换的图像无损快速压缩算法。

二、研究目标本文的研究目标是探究一种基于小波变换的图像无损快速压缩算法，使得压缩和解压缩的时间能够得到明显的缩短，同时保证压缩后的图像质量不受影响。

三、研究内容和方法1. 小波变换本文将采用小波变换作为无损压缩算法的核心。

小波变换基于加窗的线性可逆变换，它能够将信号转换到一个新的域，从而更方便地对信号进行压缩。

2. 快速算法本文将探索采用快速算法（如快速小波变换）来加速压缩和解压缩过程。

快速算法具有时间和空间复杂度低的特点，能够较快地对图像进行处理，提高了算法的实用性。

3. 评估方法本文将使用均方误差（MSE）、信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标来评估压缩后的图像质量，同时还将对压缩和解压缩的时间进行测试来评估算法的效率。

四、预期结果预期结果是实现一种基于小波变换的图像无损快速压缩算法，使得在保持压缩后的图像质量不受影响的情况下，大幅缩短压缩和解压缩的时间。

同时，通过实验数据的比较，证明所提出的算法比其他无损压缩算法更加高效。

基于小波变换的图像压缩原理与应用研究

基于小波变换的图像压缩原理与应用研究

第一章绪论………………………………………………………………………1.1引言………………………………………………………………………1.2小波变换在信号压缩中的应用研究的意义……………………………第二章小波变换……………………………………………………2.1小波概述…………………………………………………………………2.2小波变换的基本原理……………………………………………………2.2.1第三章基于小波变换的图像压缩原理与应用研究……………………………3.1对图像信号的压缩………………………………………………………3.1.1 图像信号压缩的概述……………………………………………………3.1.2 图像信号压缩应用举例…………………………………………………3.2图像处理的应用研究……………………………………3.2.1 图像处理的应用……………………………………………………3.2.2 图像处理的发展动向…………………………………………………第四章总结与展望………………………………………………………………4.1设计总结…………………………………………………………………4.2设计展望…………………………………………………………………致…………………………………………………………………………………参考文献……………………………………………………………………………基于小波变换的图像压缩原理与应用研究摘要：小波变换是在傅立叶变换的基础上发展起来的,本文通过分析小波的基本原理,系统的描述了小波变换的实现,阐述了小波理论在信号处理中的应用与小波变换的图像压缩原理,说明了小波变换在图像信号处理过程中具有重要的作用和广阔的发展前景,并利用MATLAB软件使小波变换与信号压缩中的应用得以实现。

随着计算机技术的发展,小波变换将会应用在越来越多的领域。

关键词：小波变换图像压缩应用研究第一章绪论1.1 引言传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。