面向移動物聯(lián)網(wǎng)應用的小波圖像去噪及壓縮方法研究.pdf

1、隨著移動物聯(lián)網(wǎng)時代的到來,人們對于圖像信息的傳輸要求會越來越高,不僅要求所傳輸?shù)膱D像具有較高的質量,而且要求具有較快的傳輸速度。影響圖像質量的主要因素是噪聲,且由于圖像所攜帶的數(shù)據(jù)量相當龐大,要想具有較快的傳輸速度,需要將圖像進行壓縮編碼,以壓縮的形式進行傳輸。
　　 本文針對移動物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下圖像的傳輸特點,提出了一種新的球坐標域內的小波收縮去噪算法以及一種改進的圖像壓縮編碼算法。
　　 球坐標域內的圖像去噪新算法主要在

2、以下方面進行了改進:
　　 (1)提出一種新的球坐標域內的多尺度收縮閾值。該閾值適用于在球坐標域內進行圖像去噪,不需要事先估計圖像的噪聲方差,在一定程度上降低了算法的復雜性。
　　 (2)提出一種新的自適應非線性收縮函數(shù)。該函數(shù)在閾值處連續(xù),且能夠以較快的速度逼近小波系數(shù)的真實值,對于圖像特征明顯的邊緣點和輪廓點具有一定的增強作用。用本文定義的多尺度模積對其進行控制,能夠有效分離圖像信息和噪聲信息,高質量的重構原圖像。<

3、br>　　 圖像壓縮編碼算法在以下方面進行了改進:
　　 (1)低頻部分采用DPCM預測編碼。提出一種利用其中間行和中間列的系數(shù)值來預測其它系數(shù)的編碼策略。
　　 (2)高頻部分采用改進的SPIHT編碼。在編碼之前先對高頻系數(shù)進行預處理,然后引入最大值矩陣MMP,避免傳統(tǒng)SPIHT算法的重復掃描問題。改進算法具有比較次數(shù)少,壓縮比高的特點。
　　 最后,本文用Matlab對兩種改進算法進行了仿真實驗,并與同類的