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基于小波变换的图像压缩算法研究的任务书
任务书
课程名称：数字图像处理
课程类型：选修课
任务名称：基于小波变换的图像压缩算法研究
任务背景：
随着数字图像处理技术的发展，图像的处理、传输、存储等问题越来越受到关注。其中一个重要的问题就是图像压缩，这是因为随着图像的分辨率和颜色深度的提高，图像的数据量也会急剧增大，因此需要对图像进行压缩。图像压缩的主要目的是减少图像数据的存储和传输带宽，提高数据传输的速度和降低数据传输的成本。
小波变换是一种常用的信号分析方法，在数字信号处理领域中得到广泛应用。与离散傅里叶变换（DFT）相比，小波变换具有更好的时间和频域局部化性质，能够对信号的局部特征进行更精细的分析，因此在图像压缩领域中也被广泛应用。本课题旨在研究基于小波变换的图像压缩算法。
任务要求：
1.研究小波变换理论，了解小波分析和小波变换的基本概念及算法。
2.研究图像压缩理论，了解图像压缩的基本原理、方法和标准。
3.掌握小波变换在图像压缩中的应用，了解小波变换在图像压缩中的基本思想和算法。
4.实现基于小波变换的图像压缩算法，在多幅图像上进行测试，并对压缩率、失真度等指标进行评估，分析算法的优缺点。
5.撰写课程论文，论文应包括以下内容：
(1)引言：介绍图像压缩的背景和意义，简述小波变换的基本概念和算法，提出研究的问题和目标。
(2)相关理论：阐述小波变换和图像压缩的基本理论和算法。
(3)算法设计：详细介绍实现的基于小波变换的图像压缩算法，阐述压缩率和失真度的计算方法。
(4)实验结果与分析：对算法进行多组实验，对实验结果进行评估和分析。
(5)结论与展望：总结本文的工作和成果，提出研究的不足和未来研究的方向。
6.要求使用MATLAB等科学计算软件实现算法。
7.最终要求提交课程论文和程序代码。
参考文献：
[1]何新生，毛亚飞.图像压缩技术[M].北京：科学出版社，2008.
[2]陈学良，叶柏林.数字图像处理基础教程[M].北京：清华大学出版社，2011.
[3]肖岚峰，刘江平.小波分析与小波变换[M].北京：科学出版社，2006.