基于压缩感知的图像重构算法研究
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基于MATLAB的数字图像压缩算法研究
基于MATLAB的数字图像压缩算法研究作者姓名:杨月桃 专业班级:数学与应用数学系1班 指导教师:陈 辉
索引 1. 方法简介 2. 图像的量化
3. 图像变换 4. 预测编码 5.总结
成都理工大学2011届毕业论文
1. 方法简介 图像压缩编码方法中,能够完全恢复被压缩信源信息的方法称为无损 压缩方法。能近似恢复被压缩信源信息的方法的方法称为有损压缩方 法。 在有损压缩(lossy compression)中,预测编码根据相邻像素相关性来 确定后继像素的预测值,若用差值进行编码则可以压缩数据量;变换 编码对原始图像进行正交变换,在变换域进行抽样打到压缩的目的; 混合编码将两种编码方法结合起来,如将预测编码与变换编码相结合, 以取得更好的效果。 本文主要是针对静态灰度图像,实现了量化,DCT变换,以及线性预 测编码。
成都理工大学2011届毕业论文
2. 图像的量化 2.1 量化的理论基础 2.2 图像均匀量化原理及编码实现
成都理工大学2011届毕业论文
2.1 量化的理论基础 2.1.1量化的定义 量化是指图像幅度的数字化处理,即使连续信号的幅度用有限级的数 码表示的过程。 2.1.2 图像量化误差
量化后的值
基于DCT的图像压缩编码算法的MATLAB实现
摘要
摘要
随着科学技术的发展,图像压缩技术越来越引起人们的关注。为此从众多的图像压缩编码标准中选取了基于DCT变换的JPEG图像压缩编码算法进行研究,并通过对比分析各种软件特性选取了MATLAB进行实验仿真。
首先说明了图像压缩在现代通信中的必要性和可行性,然后讲述了MATLAB及其图像处理工具箱的相关知识,并对基于DCT变换的JPEG图像压缩算法进行了详细的研究,重点介绍了JPEG压缩编码的具体过程和方法 ,详细介绍了编码中DCT变换、量化、熵编码和霍夫曼编码等模块的原理和数学推导以及各模块的功能分析。最后应用MATLAB进行了实验仿真并分析结果得出结论。
实验结果表明基于DCT 变换的JPEG 图像压缩方法简单、方便,既能保证有较高的压缩比,又能保证有较好的图像质量,应用MATLAB仿真出来的结果较好的反应了其编码算法原理。
关键词 JPEG图像压缩;DCT;MATLAB;图像处理工具箱
I
目 录
摘要 ..................................................................................................
基于MATLAB的图像增强算法的研究
图像增强算法研究与实现
摘 要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域,受到越来越多学者的关注。本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中,会受到各种因素的影响,例如在不同的照明环境下操作,会引起图像亮度的变化;操作设备时,不可避免地会发生抖动,引起图像位移;捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中,这些都会造成图像质量的退化,影响图像的整体视觉效果。因此,为了解决这些问题,需要对图像进行增强处理,对已获取的图像进行加工处理,有目的地对图像进行增强,比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果,同时抑制图像中不必要的细节信息,把模糊的图像变成清晰的图像,改善图像的质量,以便在后续的图像分析时,实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。
本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍,其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法,包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法,包括低通滤波、高通滤波、同态滤波,以及彩色图像增强算法的原理及实现。在此基础上,提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法,并在MATLAB开发平台
基于MATLAB的图像增强算法的研究
图像增强算法研究与实现
摘 要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域,受到越来越多学者的关注。本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中,会受到各种因素的影响,例如在不同的照明环境下操作,会引起图像亮度的变化;操作设备时,不可避免地会发生抖动,引起图像位移;捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中,这些都会造成图像质量的退化,影响图像的整体视觉效果。因此,为了解决这些问题,需要对图像进行增强处理,对已获取的图像进行加工处理,有目的地对图像进行增强,比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果,同时抑制图像中不必要的细节信息,把模糊的图像变成清晰的图像,改善图像的质量,以便在后续的图像分析时,实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。
本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍,其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法,包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法,包括低通滤波、高通滤波、同态滤波,以及彩色图像增强算法的原理及实现。在此基础上,提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法,并在MATLAB开发平台
基于颜色图像检索算法研究
摘要:文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用,并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容,并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字:基于内容的图像检索;颜色特征;颜色直方图;相似度度量方法
1 绪论
1.1 基于内容的图像检索的概念
[1]基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval, CBIR)是一项 从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征,如颜色、纹理、轮廓和形状等特征,进行计算和比较,检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较,也即是“视觉相似”。
1.2 基于内容的图像检索的发展历史
图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段,第一阶段始于70年代,当时的图像检索是通过人工的标注来实现的,随着计算机技术和通信网技术的发展,特别是因特网的快速
基于稀疏表示的遮挡目标快速重构算法研究 - 图文
电 子 科 技 大 学
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
硕士学位论文
MASTER THESIS
(电子科技大学图标)
论文题目 基于稀疏表示的遮挡目标快速重构
算法研究
学科专业 电气工程 学 号 201221170206 作者姓名 冷佳旭 指导教师 陈 勇 副教授
类号 密级
UDC注1
学 位 论 文
基于稀疏表示的遮挡目标快速重构算法研究
(题名和副题名)
冷佳旭
(作者姓名)
指导教师
陈 勇 副教授
电子科技大学 成 都
(姓名、职称、单位名称)
申请学位级别 提交论文日期
硕士 学科专业 电气工程
论文答
基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法
基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法
西北大学学报(自然科学网络版) 2004年1月,第2卷,第1期 Science Journal of Northwest University Online Jan. 2004,Vol.2,No. 1
基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法
黄 晴,张书玲
(西北大学 数学系,陕西 西安 710069)
摘 要:提出一种用于图像压缩的分类矢量量化算法,该算法在对图像进行多级小波变换后,利
用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,依据矢量能量和零
树矢量综合判定进行矢量分类,并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近
邻算法(PNN)的LBG算法进行矢量量化,提高了图像的编码效率和重构质量。仿真结果表明,该
算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果。
关 键 词:小波变换,跨频带矢量构造,矢量分类,矢量量化
中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1000-274X(2003)0041-06
图像压缩在图像的传输和存储中起着至关重要的作用。小波变换[1,
基于小波变换的彩色图像压缩编码算法的MATLAB实现
(2009届)
本科毕业设计(论文)资料
基于小波变换的彩色图像压缩编码 题 目 名 称: 算法的MATLAB实现 学 院(部): 计算机与通信工程学院 专 业: 通信工程 学 生 姓 名: 李娜 班 级: 通信052班 学号0540820211 指导教师姓名: 刘立 职称 副教授 最终评定成绩:
湖南工业大学教务处
2009届
本科毕业设计(论文)资料
第一部分 毕业论文
(2009届)
本科毕业设计(论文)
基于小波变换的彩色图像压缩编码算法
的MATLAB实现
学 院(部): 计算机与通信工程学院 专 业: 通信工程 学 生 姓 名: 李娜 班
基于matlab的图像边缘检测算法研究
本科毕业设计(论文)
检测算法研究
学 院:信息工程学院 专 业:自动化 学 号: 学生姓名: 指导教师:
二○一 年 五月 二十三日
题 目:基于matlab的图像边缘
2013届毕业设计(论文)
基于matlab的图像边缘检测算法研究
摘要
图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究内容,是物体识别的重要基础。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性,在阈值参数选取方面自适应能力很差,有待进一步改进和提高。
本论文首先介绍了图像边缘检测这个课题的意义和背景;作为理论基础,在第二章简单的介绍了传统的图像边缘检测算法,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子,回顾了经典的边缘检测算法,为后面介绍Canny算法作为铺垫。在第三章,结合Canny算法的基本原理、算法的三个标准、算法的思路及检测步骤提出了对Canny算子中的图像滤波平滑处理及取阈值的算法进行改进的方法,并进行了实验检验。
基于传统Canny算法中采用高斯滤波器对图像滤波平滑处理的效果有待改进,本论文引用了自适应中值滤波器,在使用Canny算法之前,对图像进行滤波,通过图3.4的结果显示,检测效果明显改善;
基于稀疏表达的图像恢复算法研究
摘 要
摘 要
图像去噪即从一张带有噪声的图像中去除其中所包含的附加噪声。本文主要研究基于稀疏表达的高斯噪声和椒盐噪声去噪模型与算法。由于高斯噪声和椒盐噪声特性的不同,我们分别对高斯噪声和椒盐噪声建立了模型。使得针对不同的噪声应用相应的模型处理可以得到更好的去噪效果。
首先,我们学习与研究基于稀疏表达的高斯噪声图像模型。该类算法和模型的基本思想是将原始图像表达为局部的基元线性组合,并约束线性组合系数的稀疏性,从而建立解决去噪问题的能量函数,在极小化过程中通过OMP和K-SVD算法优化该能量函数。在实现中,我们可以用离散余弦变换(DCT)构造其中的基元组,也可以自适应的学习该基元组。我们实现了该算法,并应用于高斯噪声图像的去噪问题。
另一方面,我们研究椒盐噪声的图像去噪问题。我们发现,应用经典的稀疏表达模型会在处理去除椒盐噪声图像中失效,因此我们提出一种新的基于稀疏性的椒盐噪声图像去噪模型。结合椒盐噪声的特性,我们用更为鲁棒的带权稀疏表达模型,在使用基元组时采用DCT基元组,并通过OMP方法优化该稀疏表达模型。通过实验表明,该方法相对于经典的稀疏表达模型能更好的去除椒盐噪声。
关 键 词:图像去噪;基元表示;OMP;K-SVD;稀疏编码