小波和支持向量機及其在圖像壓縮中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像壓縮是圖像存儲、傳輸?shù)幕A(chǔ)。原始圖像數(shù)據(jù)存儲空間較大，不利于存儲、傳輸。為了減小圖像數(shù)據(jù)的存儲空間和通信帶寬，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時處理、顯示和傳輸，需要對原始圖像進(jìn)行高效壓縮。圖像壓縮編碼可分為無損壓縮編碼和有損壓縮編碼。經(jīng)典壓縮算法理論已比較成熟。近來，又出現(xiàn)新的基于小波變換的壓縮方法、分形壓縮方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法，稱為第二代圖像壓縮編碼方法，其具有更高的壓縮比和圖像恢復(fù)質(zhì)量，受到越來越多的重視，但由于理論還不完善，在實際應(yīng)用中仍存在許

2、多問題。針對圖像壓縮的現(xiàn)狀，本文結(jié)合支持向量回歸與小波理論對圖像壓縮進(jìn)行了研究，主要工作如下： (1)研究了支持向量回歸與DCT變換相結(jié)合的圖像壓縮方法，并通過實驗論證了其可行性。 (2)我們結(jié)合SPIHT結(jié)構(gòu)，提出一種支持向量回歸與小波變換相結(jié)合的灰度圖像壓縮方法。該方法先將原始圖像進(jìn)行離散小波變換，得到多分辨率小波圖像，再通過SPIHT結(jié)構(gòu)進(jìn)行小波系數(shù)重組，然后對每棵樹上的小波系數(shù)進(jìn)行支持向量回歸，獲得一系列支持向量