【摘 要】
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作者通过对二维图象小波变换后的各高频子带图象的小波系数进行了深入的分析研究,在研究小波子带图象系数直方图和归一化的系数分布密度函数曲线的基础上,进一步确定了小波系
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作者通过对二维图象小波变换后的各高频子带图象的小波系数进行了深入的分析研究,在研究小波子带图象系数直方图和归一化的系数分布密度函数曲线的基础上,进一步确定了小波系数是近似的拉普拉斯分布;同时,定量研究了不同频段的高频子带图象以及同一高频子带内幅度不同的系数在恢复图象中的权重,得到的结论是:频率高的子带图象在恢复图象中的权重比频率低的子带图象的权重小,幅度小的系数在恢复图象中的权重比幅度大的系数的权重小.根据研究结果,作者提出了一种新的基于小波子带图象统计特征的图象量化编码(Quantization Based on Wavelet-subimage Statistical Properties,QBWSP)算法.另外,作者通过对感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)编码和图象渐进传输(Progressive Image Transmission,PIT)编码的实验研究,提出了基于QBWSP算法的POI编码和PIT编码方案.作者在该课题中的研究工作可归结为两个方面:一是小波子带图象系数的分布规律及其在恢复图象时权重研究.二是QBWSP算法以及在此基础上提出的ROI和PIT编码算法的设计.
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