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视频压缩的运动计与小波方法研究.pdf146页
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视频压缩的运动计与小波方法研究
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博l：学位论文 摘
要 图像是人类获取信息的主要途径，而图像压缩在数字图像的处理、存储和传
输中起着十分重要的作用。运动估计和运动补偿是消除视频信号时间冗余的主要
方法，是视频压缩编码的关键技术。本文在空间域运动估计方法、小波域运动估
计方法，以及小波变换在图像压缩中的应用等方面进行了研究和探讨。主要工作
与贡献如下： 1 提出了一种空问域物体运动特征自适应的运动估计算法，主要包括搜索
起点预测模型和自适应搜索方法两部分。基于物体的整体性和运动的连续性，搜
索起点预测模型随相邻块运动相关性的变化调整模型参数，预测结果更加接近最
佳运动矢量。根据绝对误差和的梯度和物体的运动特征，自适应搜索调整模板的
大小和形状，从而加快搜索速度。实验结果表明，该算法在峰值信噪匕L PSNR 和
搜索速度以及重建图像的主观质量方面优于其它快速运动估计对比算法。 2 提出了一种小波域的初始运动矢量预测方法和交叉搜索运动估计方法。
初始运动矢量预测方法利用小波变换的多分辨率特性，以及块的时间和空间关联
性，并结合低频子带全搜索方法，在运算复杂度增加极小的情况下，得到更准确
的初始运动矢量。根据小波子带系数的特点，在低频子带平移后，交叉搜索沿水
平和垂直方向进行，通过调整交叉搜索中心，逐步逼近最优的运动矢量。运动估
计按小波变换级数进行，在每个分辨率层次，搜索范围局限于参考帧对应变换级
数下的4个平移子带，得到的是当前分辨率下的最优运动矢量，保证了解码图像
是已接收数据下的最佳图像。仿真结果验证了初始矢量预测和交叉搜索方法的有
效性。 3 通过分析运动补偿
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3.24基于显著小波系数结构特征高倍率遥感图像压缩方法研究.pdf79页
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嵌入式零树小波编码算法 EZW
不仅具有较高的压缩比 而且具有渐进式编解
码 低运算复杂度等许多新的特点 近年来 出现了许多EZW
的改进算法 等级树
集合分裂算法 SPIHT
是其中的优秀代表 然而 遥感图像数据压缩具有数据相关
性小 纹理复杂丰富 数据量大 实时性要求高等特点 如果直接使用标准SPIHT 算
法 其重建图像质量往往达不到应用的要求
尽管J. M. Shapiro 提出的小波系数零树描述很好地去除了非显著系数间的统计冗
余 然而统计实验表明 各子带内的显著系数分布也具有一定的方向及位置相关性
本文的创新点在于 基于这种结构特征 在SPIHT 的基础上首次提出了一种新的基于
2 块的 多分辨率 系数扫描方法以取代通常的逐行扫描 使显著系数的一维分布
更加集中 并结合游程编码 RLC
一定程度上消除了图像小波系数间的这种结构
冗余 进一步提高了算法在卫星遥感图像高倍率压缩应用中的性能 在算法性能评估
方面 本文同时采用了传统的PSNR 图像保真度测度方法与一种新的基于图像结构相
似性的图像感知质量评价方法
理论分析和实验表明
基于显著小波系数的结构特征 在SPIHT 算法中引入了RLC 后 不仅保持了
原算法的低计算复杂度 更在极高倍率压缩应用中将重建图像的PSNR 提高了近1dB
而在0.1-0.5bpp 时对标准测试图像的平均压缩性能改进约0.3dB
且重建图像视觉感知
质量得到明显改善
在引入算术编码算法后 针对SPIHT 算法的LIS 和LIP
中显著节点的统计相
关性 重新设计了编码器的配置 试图进一步挖掘显著图像小波系数的非线性相关性
但此修改对算
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【物理论文】小波变换在光谱和多光谱图像的应用与研究.pdf143页
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基于小波变的全色图像与多光谱图像融合算法研究.pdf57页
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基于小波变的全色图像与多光谱图像融合算法研究
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独创性声明 爪凡声明所‘最交的学能论文是本人存导师指导下进行的研究：L 作及取得的
盼1i成震。据我所知，除_『史巾特别加咀扎、注和致谢的地方外，论文中不包含其
他r、!缝发表或撰。j过的研究成果，岜不包岔为捩得暨南大学或其他教育机构
盼蔓1I?!蛳I书而使朋过的材利，tJ我吼r作f| Jf几J，恙对本研究所做的任何贡献均 r
i￡艾t ，竹．了明确的说明并发示嘲意一 ≥_仃沱文作者签名：，白、戽之， 嚣字H期：少叼≈c；月L笋|] L 学位论文版权使用授权书 ，h学傅论更作者克令r解暨南大学何关保留、使用学位论文的规定，有权
仪蹦¨川嗣家有关部『J或机构送交论义的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借
脚奉人授权量南土学二一J以将学位论文的伞鄢或部分内容编入有关数据库进行
拎索。rIJ以采用影印、缩印或扫捕等复制于段保存、汇编学化论文。 能密的学位论文盘解密后适用本授枞*j y
学 i沱文怍名攀名：p _； ．景葛 副|i签名：口比≥，移
签¨湖沙可年占¨坳1 签字¨期： 年
同 ’1斟0隆爻作者毕、lk扁去向 i作．蚺慷： 乜岳 通【R地址： 邮编 摘要 摘要 z传感器图像融合是将小嗣传感器获得的数掘和信息进行融合处理，取长补
赡，7㈠戒比柬自单化感器更清晰、更完掺、l也可靠的图像。它在军事和民用方
硎旬为檄为』。泛的应用背景，娃『1i引冬1像处If"领域的一个热门研究课题。 缸正隋先研究了鉴J小波变换n1高分晰：簪全色图像与低分辨率多光谱图像
的融ii博法。刈十小删旧多 匕谱阔像与伞包恻像，F1附一螋融合算法难以同时得
至0较好的融合效粜，针对这一¨题提出j’种新的门适应罔像融合方法。浚算法
利jn维离散小波变换的多分辨牢特
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基于小波分析电缆故障点定位方法研究
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