基于小波变换的红外图像压缩技术

【作者】 张旭峰；

【导师】 沈振康； 李飚；

【作者基本信息】 国防科学技术大学 ， 信息与通信工程， 2002， 硕士

【摘要】 静态图像和运动图像通常都因为其数据量大而难以在实际应用中很好的使用，巨大的数据流严重的消耗了计算机有限的带宽和资源。所以，只有发展通用的、效率较高的视频压缩标准，才能缓解图像数据与有限的计算机资源之间的矛盾。 小波变换作为一种新颖的数学分析工具，因为它可以提供一个比傅立叶分析更为合理的子带—多分辨率分析／时—频表示框架，所以近年来在信号与图像分析、地震勘探、计算机视觉、语音识别与合成、信号奇异性检测与谱估计等众多领域中得到了广泛而有效的应用，其中最为引人注目的是在图像编码领域的进展。本文在介绍小波变换理论的基础上，探讨了图像压缩系统的组成部分及其应用，并且详细讨论了在运用小波变换进行图像压缩过程中，小波滤波器的种类以及如何选取合适的小波滤波器的问题，最后，结合实际工作的需要，研究了在红外图像处理时应用小波变换进行图像压缩的特点及压缩效果。更多还原

【Abstract】 Still image and digital video data rates are very large. Data rates of this magnitude would consume a lot of the bandwidth ,storage and computing resources in the typical personal computer. For this reason ,image and video compression standards have been developed to eliminate picture redundancy ,allowing information to be transmitted and stored in a compact and efficient manner.Wavelet transform is a new type of mathematic tools. In time-frequency property,wavelet transform is better than Fourier Transform. Recently many researches such as signal and image processing ,computer visualization and speech recognition/synthesis use wavelet transform ,especially in image coding research. This article first talk about some theories of wavelet,then give some rules about the wavelet selection . Finally it show the fact that wavelet transform perform good result in infrared image.更多还原