基于Contourlet变换的图像压缩方法研究的开题报告.docx
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基于Contourlet变换的图像压缩方法研究的开题报告.docx
基于Contourlet变换的图像压缩方法研究的开题报告一、选题的背景和意义随着数字图像技术的不断发展,图像处理、图像传输等领域得到了广泛的应用,但是大量图像的存储和传输对存储和传输设备的容量和速度提出了更高的要求。因此,图像压缩技术成为解决这个问题的一种有效手段。Contourlet变换是一种新兴的多尺度分析方法,其在不失精度的情况下可以达到更高的压缩比。基于Contourlet变换的图像压缩方法在图像编码、压缩以及传输等方面均有广泛应用,具有很高的研究价值和应用前景。本文的研究旨在探索基于Contou
基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法.pdf
本发明公开了一种基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法,对经过Contourlet变换的图像系数利用随机高斯矩阵进行观测,得到少量系数,根据这些少量系数,利用正交匹配追踪算法进行重构,再进行Contourlet逆变换得到重构图像。该方法处理图像时,所需数据量少,且恢复图像质量好,对纹理、轮廓等细节信息具有较好的保持能力。采用本发明的基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法,相对于基于改进层式DCT的压缩感知编码仍具有多分辨力特性,且图像的压缩效果有显著改善。能有效地捕捉图像的纹理及轮
基于contourlet变换的图像重建和图像压缩算法研究的中期报告.docx
基于contourlet变换的图像重建和图像压缩算法研究的中期报告本文所提出的算法是基于contourlet变换的图像重建和图像压缩算法。在本文的中期报告中,我们主要介绍了算法的背景和研究意义、contourlet变换的基本理论、算法的流程和实验结果。一、算法的背景和研究意义随着科技的不断发展,数字图像的处理和传输越来越重要。这就需要对数字图像进行压缩、重建和增强,以满足不同的应用要求。图像压缩是其中一个重要的研究方向,它可以减少数字图像的存储和传输所需的带宽和时间,从而提高图像处理的效率。contour
基于非下采样Contourlet变换的图像降噪研究的开题报告.docx
基于非下采样Contourlet变换的图像降噪研究的开题报告一、选题背景和意义图像降噪是数字图像处理领域中一个重要的研究方向。它是通过对图像实施一定的处理操作,去除图片中的噪点,使得图像更加清晰、准确。目前,图像降噪技术在许多领域的应用都比较广泛,比如医学影像、工业检测、视频处理等等,因此受到了学者和工业界的高度关注。随着科技的发展和日益增加的应用需求,从传统的基于小波变换的降噪方法出现了很多的变体,如去噪自适应最小均值(去噪自适应均值)、去噪欧拉显露波变换(去噪EWT,ELWT)、去噪图像的intra-
基于小波变换的图像压缩方法研究的开题报告.docx
基于小波变换的图像压缩方法研究的开题报告一、选题背景随着科技的发展,数字图像数据的应用越来越广泛。图像数据的传输、存储都需要占用大量的存储空间和传输带宽,因此需要对图像数据进行压缩。压缩的目的是去除冗余信息,使得图像数据能够以较小的空间和带宽来传输和存储,从而节省存储和传输成本。图像压缩是一种重要的数据压缩技术。其中,小波变换是一种被广泛应用于图像处理和压缩中的算法。小波变换的特点是可以将图像数据分解成多个不同尺度和方向的小波系数,从而更好地处理不同频率部分的信息。二、研究意义小波变换的图像压缩方法已经被