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基于重叠变换和小波变换的图像压缩研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网和移动技术的不断发展，图像数据变得越来越重要。但是，对于一些应用场景，如网络传输和存储，大量的图像数据会消耗大量的时间和空间资源，因此需要对图像进行压缩。
图像压缩可以将图像数据压缩到较小的大小，从而减少存储和传输所需的资源。在过去的几十年中，已经有许多图像压缩技术被研究和开发出来。其中，基于重叠变换和小波变换的图像压缩技术是最具代表性的。
二、研究内容
本次研究将重点研究基于重叠变换和小波变换的图像压缩技术，包括以下内容：
1.重叠变换在图像压缩中的应用
重叠变换是一种将信号分解为多个线性子空间的方法。在图像压缩中，可以通过应用重叠变换将图像划分为多个小块，然后对每个小块进行压缩。
我们将研究不同的重叠变换技术，包括正交重叠变换、离散余弦变换和整体变换，并比较它们在图像压缩中的性能。
2.小波变换在图像压缩中的应用
小波变换是一种分解信号的方法，可以将信号分解为不同频率的子信号。在图像压缩中，我们可以应用小波变换将图像分解为多个频带，然后对每个频带进行压缩。
我们将研究不同的小波变换技术，包括离散小波变换、连续小波变换和整体小波变换，并比较它们在图像压缩中的性能。
3.重叠变换和小波变换的组合应用
重叠变换和小波变换都是有效的图像压缩技术。在实际应用中，我们可以将它们组合使用，从而利用它们的优点，提高图像压缩的性能。
我们将研究不同的重叠变换和小波变换的组合方法，并比较它们在图像压缩中的性能。
三、研究进展
1.已经完成对正交重叠变换、离散余弦变换和整体变换的学习和实现。通过实验比较，发现整体变换在一些情况下具有更好的性能。
2.已经完成对离散小波变换、连续小波变换和整体小波变换的学习和实现。通过实验比较，发现整体小波变换在一些情况下具有更好的性能。
3.正在进行重叠变换和小波变换的组合应用研究。研究比较了不同的组合方法，在图像压缩性能和计算复杂度方面进行了评估。
四、研究成果预期
本研究预期可以得到以下成果：
1.实现基于重叠变换和小波变换的图像压缩算法，并评估它们的压缩性能和计算复杂度。
2.研究重叠变换和小波变换的组合应用，并评估不同组合方法的性能和计算复杂度。
3.得出一些有用的结论和建议，可以指导实际图像压缩应用的选择和优化。
五、总结
本中期报告介绍了基于重叠变换和小波变换的图像压缩研究。我们已经完成了对不同变换技术的研究和实现，并正在进行组合应用的研究。预计通过本研究可以得出一些指导实际应用的结论和建议。