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基于小波理论的图像压缩研究与实现的任务书
一、任务背景
随着数字化时代的到来，图像在人们的生活和工作中扮演着越来越重要的角色，而随着图像数据的增长，如何高效地存储和传输成为了亟待解决的问题。图像压缩技术由此应运而生，其中基于小波理论的压缩算法因其良好的性能和广泛的应用而备受关注。
二、任务要求
1.研究小波理论及其在图像压缩中的应用，掌握小波变换、小波系数和小波包等基本概念。
2.实现基于小波理论的图像压缩算法，包括小波变换、量化、编码等步骤。
3.比较不同参数下算法的压缩率和图像质量，分析并改进算法的缺陷。
4.基于Python或MATLAB平台编写可视化界面，实现对图像压缩的交互操作。
三、任务计划
阶段一：熟悉小波理论的基础知识，深入掌握小波变换、小波系数和小波包等概念，选定实现压缩算法所需的小波基。
时间安排：2周
阶段二：实现基于小波理论的图像压缩算法，包括小波变换、量化、编码等步骤，并结合实验数据进行调优。
时间安排：3周
阶段三：比较不同参数下算法的压缩率和图像质量，分析并改进算法的缺陷，形成初步的实验报告。
时间安排：2周
阶段四：基于Python或MATLAB平台编写可视化界面，实现对图像压缩的交互操作，并进一步优化算法。
时间安排：3周
阶段五：撰写综述性论文，总结实现图像压缩算法的过程、方法和结果，形成完整的研究报告。
时间安排：2周
四、预期成果
1.熟悉小波理论及其在图像压缩中的应用。
2.实现基于小波理论的图像压缩算法，比较不同参数下算法的压缩率和图像质量，并优化算法。
3.编写可视化界面，实现对图像压缩的交互操作。
4.撰写综述性论文，进行总结和归纳。
五、参考文献
[1]MallatS.Awavelettourofsignalprocessing[J].Academicpress,1999.
[2]YangY,PanQ,GeX,etal.Imagecompressionusingdiscretewavelettransformandsingularvaluedecomposition[J].Advancesinengineeringsoftware,2011,42(7):355-360.
[3]AkansuAN,HaddadRA.Multiresolutionsignaldecomposition:transforms,subbands,andwavelets[M].Academicpress,2016.
[4]陈学镜.MATLAB小波变换及其应用[M].电子工业出版社,2010.