多媒体通信是近几年迅速发展起来的一门新兴的综合技术,其中的图象处理技术可以大幅度提高图象信号的传输速度和传输质量,是多媒体通信中非常重要的技术之一。 小波分析是国际上新兴的一个前沿研究领域,小波理论因其时频域局部化特性而成为一种有效的分析工具,以小波分析为工具进行数字图像处理则是小波研究与应用的热点之一。本文在简述了小波的基本理论知识后,对基于小波变换的图象去噪和图象压缩的算法作了较深入的研究。 图像噪声的存在严重影响了图像的处理效果,图像去噪有利于图像的后续处理。本文对小波图像去噪方法进行了研究和分析,在总结了以往的阈值去噪经验基础上提出了一种新的阈值估计方法,改进阈值在BayesShrink阈值上增加了一个修正因子β,使该阈值更有效的利用了小波系数的空间相关性,在高频带使用较大的阈值去噪,在低频带使用较小的阈值去噪,从而使该阈值在去噪时更有效的区分信号与噪声,使去噪重构图像的信噪比PSNR比BayesShrink阈值高,获得较好的去噪效果;并针对硬阈值函数和软阈值函数的缺点,提出了收缩阈值函数改进方案,该阈值函数能获得比硬阈值函数和软阂值函数更好的去噪效果。 图像的压缩有利于图像的传输和储存,本文对静止图像的压缩方法进行了较深入的研究,分析了EZW和SPIHT算法的优缺点,在