【摘 要】
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该文通过分析指出:它是一种多分辨率分析和多通道分解的时频分析方式,它既与图象信源的非平稳统计特性相匹配,又符合人的视觉系统的多频带特性,是一种很有希望的图象编码方法
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该文通过分析指出:它是一种多分辨率分析和多通道分解的时频分析方式,它既与图象信源的非平稳统计特性相匹配,又符合人的视觉系统的多频带特性,是一种很有希望的图象编码方法.论文讨论了小波变换在静止图解编码中的应用,并根据人的视觉特性,分别采用标量量化和SOFM神经网络的自适应矢量量化两种量化方法.通过实验比较,指出在相同图象质量前提下,基于神经网络的矢量量化方法在压缩比方面明显优于标量量化法和传统的JPEG方法.论文成功地将小波变换引入序列图象编码中,实现了帧内两维加帧间一维的序列图象准三维小波变换,还推导和实现了一种真正三维小波变换,并根据人的视觉特性,结合矢量量化的帧内编码方法,将其应用在视频序列图象的编码中.最后分析和实现了一种具有更佳分辨率的小波分解方法.
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