基于SVM和小波變換的圖像壓縮方法研究.pdf

1、隨著多媒體技術和通信技術的不斷發(fā)展，人們對數(shù)字圖像信息傳輸質(zhì)量和傳輸速度的要求也越來越高了。數(shù)字圖像信號包含巨大的信息量，而信道帶寬和存儲空間的限制給實際應用帶來了很大困難，因此圖像數(shù)據(jù)的壓縮就變得極為重要。而圖像壓縮的目的就是把原來較大的圖像用盡量少的字節(jié)表示和傳輸，并且要求復原圖像有較好的質(zhì)量。利用圖像壓縮，可以減輕圖像存儲和傳輸?shù)呢摀垢哔|(zhì)量的圖像在網(wǎng)絡上實現(xiàn)快速傳輸和實時處理。
　　 圖像數(shù)據(jù)壓縮方法已有很長的研究歷史

2、，但以前的大多數(shù)工作是在傳統(tǒng)信息理論的指導下進行的。例如，無信損壓縮的游程編碼、Huffman編碼、算術編碼方法，其壓縮效率受Shannon信息熵的限制；有信損壓縮如預測編碼、DCT變換域編碼、矢量量化編碼等方法，也只利用了圖像信號分布的統(tǒng)計特性。20世紀80年代后期以后，由于小波變換理論、分形理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論、視覺仿真理論的建立，圖像壓縮技術得到了前所未有的發(fā)展。最近幾年，隨著支持向量機(簡稱SVM)理論的深入研究和發(fā)展，把SV

3、M理論與圖像壓縮技術相結合的研究也就開始了。
　　 本文以小波變換理論和SVM理論相結合的圖像壓縮算法為主要研究對象。在本文中介紹現(xiàn)有的幾種常用圖像壓縮算法的編碼原理、優(yōu)點和發(fā)展前景的基礎上，重點介紹了JPEG2000圖像壓縮標準的基本原理和算法。研究了小波變換原理、SVM理論以及它們在圖像處理中的應用。在對圖像壓縮技術、小波變換和SVM進行理論研究的基礎上，通過結合小波變換和SVM算法，研究并用MATLAB仿真實現(xiàn)了基于SVM