【摘 要】
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该文在图象消噪方面,利用信号和噪声的不同奇异性特征,结合阀值消噪理论,提出了一种多尺度阀值消噪的算法,并且结合维纳滤波理论,提出了一种多尺度的维纳滤波方法.两种算法的
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该文在图象消噪方面,利用信号和噪声的不同奇异性特征,结合阀值消噪理论,提出了一种多尺度阀值消噪的算法,并且结合维纳滤波理论,提出了一种多尺度的维纳滤波方法.两种算法的计算复杂度是比较小的,都能一步实现消噪处理.在文章第六章,通过计算机仿真,证明了该算法的有效性.该文提出了一种矢量量化的快速编码算法,并在此基础上,构造了一种基于小彼变换的图象压缩编码算法.该算法(后者)利用小波变换的时频局部特性,结合矢量量化能充分利用数据相关性的优点,实现了图象信号的高效压缩.实验结果表明,此算法在较高压缩比的情况下重建图象效果仍然较好.
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