摘要由于现代大信息量传输要求,图像压缩处理在信息传输存储中扮演着不可或缺的角色。图像的压缩利用了图像数据的冗余转化像素矩阵并用较少的比特表示,从而实现大信息量的高效存储和传输。本文按毕业设计要求学习和研究了图像压缩算法,在此基础上进一步研究了红外图像的处理方法,并在MATLAB上进行图像的算法处理。27075
针对图像的压缩,首先了解学习了图像处理的不同方法:小波变换、霍夫曼(Huffman)、算数编码等。在红外图像处理中,根据红外图像分辨率低、对比度差以及边缘模糊的特点对红外图像进行去噪和增强灰度的预处理。在此基础上利用MATLAB软件,结合不同方法进行图像处理。
关键词 图像压缩 冗余 像素矩阵 算法 MATLAB 红外图像
毕业论文设计说明书外文摘要
Title The Image Compression
Abstract
Due to the requirements of information transmission ,the image compression processing plays an integral role in the transmission and storage of information.To achieve the efficient storage and transmission of information,image compression transform the pixel matrix of original image into a low-bit matrix according to the theory of image redundancy.In this paper,I study the processing method of infrared image on the basic of image compression algorithms,and achieve algorithms on MATLAB.
During this project,I study different methods of image processing such as wavelet transform,Huffman,arithmetic coding and so on.And because of the features of low resolution ,poor contrast and edge blurring,advance de-noising and enhancement of gray are necessary in infrared image processing.At last,different methods of image processing are achieved by using the MATLAB software.
Keywords image compression redundancy pixel matrix algorithms
MATLAB infrared image
目 次
1 绪论 1
1.1 课题的研究背景及意义 1
1.2 图像压缩的发展及应用 2
1.3 论文主要内容及安排 3
2 MATLAB简介及压缩算法原理 5
2.1 MATLAB简介 5
2.2 图像压缩编码介绍 6
3 红外图像简介及其预处理 11
3.1 红外图像特点 11
3.2 红外图像增强 12
3.3 红外图像处理 13
4 图像压缩算法的实现 16
4.1 简单Huffman图像压缩编码 16
4.2 算数编码 17
4.3 K-L变换的图像压缩 19
4.4 小波图像压缩 19
4.5 红外图像处理 21
结 论 25
致 谢 26
参 考 文 献 27
附录A 算数编码 28
附录B K-L变换算法 29
附录C 小波变换程序 30
1 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
图像的压缩是用较少的数据量用于表示其相对应的图像,图像压缩技术不断地蓬勃发展,上世纪末期开始多种数据压缩标准由ISO等相关标准组织相继制定。
图像压缩标准[1]分为静止图像压缩标准和运动图像压缩标准,其中静止图像标准主要包括EG和EG2000,运动图像标准则包括了MPEG-X和H.26X系列。EG标准由IOS下属静止图像压缩委员会制定,它包括4种编解码方法:串行DCT、渐进浮现式DCT、无失真和分层方式,它最初以ADCT(Adaptive Discrete Cosine Transform)为标准,随后发展形成“连续色调静止图像的数字压缩编码”。EG标准压缩率相对而言较低,随着离散小波变换(DWT)发展形成了新的EG2000标准,它是多分辨率编码方式,同时支持有损和无损压缩,也能实现感兴趣区编码。 MATLAB图像压缩编码的算法研究+源代码:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_21456.html