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多尺度方向分析在图像压缩中的应用的任务书
任务概述：
本次任务旨在探究多尺度方向分析在图像压缩中的应用。具体包括对多尺度方向分析方法的研究及实现，对图像压缩的理论知识的了解和应用，以及基于多尺度方向分析的压缩算法的设计和实现。
任务要求：
1.熟悉多尺度分析和小波变换的基本知识，并掌握多尺度方向分析方法的原理和算法实现。
2.了解图像压缩的基本原理和压缩标准，包括JPEG、JPEG2000、HEVC/H.265等。
3.研究多尺度方向分析在图像压缩中的应用，探讨其在压缩率和图像质量方面的优势和局限性。
4.设计并实现基于多尺度方向分析的图像压缩算法，测试算法的压缩效果和图像质量。
5.撰写实验报告，详细介绍多尺度方向分析在图像压缩中的应用及实现，总结算法的优缺点，并展望未来发展方向。
参考资源：
1.徐凯等.“多尺度方向分析小波变换的研究及应用.”电子学报,39.4(2011):818-824.
2.朱松涛.计算机图形学.清华大学出版社,2014.
3.陈吉林等.数字图像处理.清华大学出版社,2019.
4.陈志成等.数字图像处理.电子工业出版社,2016.
时间安排：
第1周：查阅资料，了解多尺度方向分析及图像压缩的基本知识。
第2周-第3周：学习多尺度方向分析方法和图像压缩算法，尝试实现基础小波变换压缩算法。
第4周-第5周：学习多尺度方向分析在图像压缩中的应用，设计并实现基于多尺度方向分析的压缩算法。
第6周-第7周：测试基于多尺度方向分析的压缩算法，分析压缩效果和图像质量。
第8周：撰写实验报告，整理实验数据和代码。
备注：根据实际情况可适当调整时间安排。