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基于小波理论的图像压缩研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着计算机图像的广泛应用，图像压缩技术的重要性越来越凸显。传统的压缩方法有JPEG、MPEG等，这些方法存在一定的局限性。因此，利用小波理论进行图像压缩的方法逐渐流行起来。
二、研究内容
1.小波变换的理论及算法研究
小波变换作为一种基于时频分析的信号处理方法，可以将信号分解成不同尺度的子信号，并通过低通滤波和高通滤波实现。因此本文将重点研究小波变换的理论、算法及其应用，包括小波的基本概念、小波的类型、小波变换的实现过程、小波包、小波分解等相关内容。
2.基于小波变换的图像压缩算法研究
本文将研究利用小波变换进行图像压缩的算法，包括离散小波变换、小波分解、小波包等，同时也将探讨小波系数的量化、编码过程等相关算法原理和实现方法。
3.基于MATLAB实现小波变换图像压缩算法
本文将使用MATLAB软件实现基于小波变换的图像压缩算法。MATLAB不仅具有强大的算法功能，而且能够高效地进行矩阵计算，非常适合图像处理方面的应用。
三、研究意义
本文研究小波变换及其在图像压缩方面的应用，不仅可以拓展图像压缩技术的应用领域，提升图像处理的效率，优化图像数据的存储，同时也有助于增加图像数据的满意度和保真度。
四、研究进展
目前已经对小波变换的理论及算法进行了深入研究，并编写了MATLAB程序进行小波变换的实现。下一步将进一步研究基于小波变换进行图像压缩的算法，并进行程序实现，最后对算法进行分析和优化。