【技术实现步骤摘要】
一种结合小波包变换和奇异值分解的图像压缩方法
本专利技术涉及图像压缩
,特别是涉及一种结合小波包变换和奇异值分解的图像压缩方法。
技术介绍
数字图像文件如果不经过压缩,其数据量是比较大的,对存储和传输都有较大的不利影响。如果仅仅只是需要对图像进行快速浏览,则可以采用有损的压缩方法使图像去掉一些非关键的信息,以减少数据量。但是,当需要高质量的图像时,需要保留图像的纹理成分和细节信息,则需要在压缩图像时保留这些包含有纹理和细节的高频子带,这又限制了图像的压缩比。小波分析理论是一种精细的分析方法,采用小波包进行图像压缩时,可以获得较高的压缩比,同时还保留较多的纹理信息,峰值信噪比也较高。但是,由于小波包变换是对图像进行二维小波变换,它是一维小波的张量积,其方向是有限的,不能很好地表达图像中的奇异性特性,从而使压缩后的图像边沿和纹理可能出现较为明显的失真。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种结合小波包变换和奇异值分解的图像压缩方法,能够提高图像的压缩质量并获得较高的压缩比。为解决上述 ...
【技术保护点】
1.一种结合小波包变换和奇异值分解的图像压缩方法,其特征在于,包括:/nS1:对原始图像进行小波包分解,获得原始图像的完全二叉树;/nS2:以对数能量熵作为代价函数,从所述完全二叉树的底层开始依次向上比较子节点与父节点的对数能量熵值,保留对数能量熵值较小的节点,删除对数能量熵值较大的节点,进而获得最优小波树;/nS3:采用小波包重构算法对所述最优小波树进行重构得到重构图像;/nS4:对所述重构图像的二维时频信息进行奇异值分解,分解为纹理向量U、几何向量V和奇异值S;/nS5:采用能量谱方式对纹理向量U、几何向量V和奇异值S进行处理,获得特征值集,所述特征值集包括二维时频信息 ...
【技术特征摘要】
1.一种结合小波包变换和奇异值分解的图像压缩方法,其特征在于,包括:
S1:对原始图像进行小波包分解,获得原始图像的完全二叉树;
S2:以对数能量熵作为代价函数,从所述完全二叉树的底层开始依次向上比较子节点与父节点的对数能量熵值,保留对数能量熵值较小的节点,删除对数能量熵值较大的节点,进而获得最优小波树;
S3:采用小波包重构算法对所述最优小波树进行重构...
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