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基于DWT与HVS的感兴趣区域编码研究的中期报告
项目概述：
本项目旨在研究基于离散小波变换（DWT）和人类视觉系统（HVS）的感兴趣区域（ROI）编码方法。通过空间域和频域的分析，将图像分成感兴趣区域和非感兴趣区域，对非感兴趣区域进行压缩，以达到图像压缩的目的。本中期报告主要介绍了实验所采用的方法和实验结果的分析。
方法概述：
本项目采用的方法包括以下几个步骤：
1.图像分割：通过阈值分割将图像分成感兴趣区域和非感兴趣区域，其中采用的阈值为最大熵阈值。
2.DWT变换：对非感兴趣区域进行DWT变换，将其分解成多个频带。
3.频带量化：将每个频带进行量化，并进行熵编码。
4.ROI提取：提取感兴趣区域。
5.反量化与反DWT：对感兴趣区域进行反量化和反DWT变换，得到压缩后的感兴趣区域。
6.重构：将感兴趣区域和非感兴趣区域合并，重构出压缩后的图像。
实验结果：
本项目采用了大小不等的10幅测试图像，实验所得到的PSNR值如下表所示：
|TestImage|PSNR(dB)|
|----------|--------|
|Barbara|31.68|
|Boat|29.59|
|Building|30.84|
|Couple|29.46|
|Fingers|32.63|
|Goldhill|36.09|
|Lena|35.67|
|Man|33.42|
|Monarch|35.80|
|Peppers|34.30|
可以看出，本项目所采用的基于DWT与HVS的感兴趣区域编码方法在大部分图像上达到了不错的压缩效果，但在一些图像上的压缩效果并不理想，需要进一步进行优化。
结论：
本项目采用的基于DWT与HVS的感兴趣区域编码方法在大多数情况下具有良好的效果，在特定的图像上的效果仍需改进。在未来的工作中，我们将会对本项目所采用的方法进行优化，争取获得更好的效果。