【摘 要】
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在小波包图象消噪(或压缩)过程中,最优树划分起到关键的作用,按最优树进行子空间分解和子空间量化是图象消噪(或压缩)的本质过程,最优树划分是依照各节点的代价函数值,决定其
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在小波包图象消噪(或压缩)过程中,最优树划分起到关键的作用,按最优树进行子空间分解和子空间量化是图象消噪(或压缩)的本质过程,最优树划分是依照各节点的代价函数值,决定其节点向上生长与否.故不同的代价函数将导致不同的最优树划分,从而导致不同的图象消噪(或压缩)的效果,现常用的代价函数大都依赖于信号数据的统计牧场生,但没有充分反映数据之间的光滑程度,忽略了数据间的相关联性,因而存在先天的缺陷,针对此缺陷,该文抽出了一种新的指导最优树构成的代价函数.这种新的代价函数比传统的代价函数例如Shannnon熵等更能反映图象在子空间中的紊乱程度.因此按这种代价函数形成的最优树在图象消噪(或压缩)方面有更好的表现.
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