多小波预处理方法的研究及其在矢量量化中的应用

【作者】 杨敏；

【导师】 潘建寿；

【作者基本信息】 西北大学 ， 电路与系统， 2003， 硕士

【摘要】 本论文在综述了小波、多小波变换理论的基础上，较详尽地分析了几种常用的多小波预处理方法，从多个角度研究了预处理方法与多小波系统之间的适应性关系，并通过计算机仿真试验证明了采用合适的预处理方法比不采用预处理方法(即简单的格式转换)能提高分解后图像能量的聚集程度。进一步还研究了对于特定的多小波而言，预处理方法是与之相匹配的，即运用不同的预处理方法能量聚集程度不同。基于上述研究，本文提出了一种改进预处理方法，并通过仿真实验确认了该方法具有更好的能量聚集性。 作为新的多小波预处理方法的应用，本文把多小波图像处理与矢量量化相结合，对三种预处理方法之下的分解图像分别作矢量量化，用计算机仿真实验证明了采用合适的预处理方法，可望得到更好的数据压缩效果。更多还原

【Abstract】 On the base of summarizing the multiwavelet theory the thesis studied several preflltering methods before decomposited the image by multiwavelet at large and analysised the relationship between multiwavelet and preflltering methods from several points of view.Simulation experiments proved that using preflltering method can greatly improve the image’s energy centrality than not using prefiltering.And different methods brings out different effects to specified multiwavelet,which explained that preflltering is connected with specified multiwavelet.Next,the author brought forward a new method based on above study,with several experiments validating this conclusion by computer.As application of this new preflltering method,the thesis connected the multiwavelet decompositing image with vector quantization.It quantizated images that decomposited by GHM multiwavelet using three preflltering methods and testified that image with excellent energy centrality can get greater PSNR after quantization and restruction.更多还原