2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目前,在多個不同的領(lǐng)域中,對數(shù)字圖像的處理均呈現(xiàn)出了不斷增長的趨勢,在科學(xué)研究、軍事、公安、教育、經(jīng)濟(jì)建設(shè)和日常生活的各個方面數(shù)字圖像處理都得到了廣泛的使用。但是,數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量特別巨大,所以在各個方面的應(yīng)用中,對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮是非常必要的。隨著社會信息化程度的提高,圖像信息的應(yīng)用將越來越廣泛,因此對圖像壓縮進(jìn)行更加深入的研究具有特別重要的意義。
  近年來發(fā)展起一種非正交的分解方法-圖像稀疏分解,分解的結(jié)果(稱為圖像稀疏表示

2、)非常簡潔。圖像稀疏分解的簡潔特性,使得其成為進(jìn)行低比特率圖像壓縮的有效途徑?;谙∈璺纸獾膱D像壓縮已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)低比特率圖像壓縮最有潛力的解決方案。在眾多信號與圖像稀疏分解的方法中,Matching Pursuit(MP,匹配追蹤)算法是較早提出的。MP算法原理簡單、易于理解、便于編寫程序?qū)崿F(xiàn),因此也是目前最為廣泛應(yīng)用的稀疏分解方法。但同時圖像稀疏分解的MP算法也存在著一個難以突破的瓶頸,就是分解的復(fù)雜度高,計(jì)算量特別巨大。所以為了在保

3、證圖像壓縮效果的前提下提高圖像壓縮算法的速度,針對稀疏分解的特點(diǎn)和存在的問題,本文在利用Matching Pursuit方法實(shí)現(xiàn)的圖像稀疏分解的基礎(chǔ)上,用互相關(guān)運(yùn)算來代替稀疏分解中計(jì)算量巨大的內(nèi)積運(yùn)算,并用FFT實(shí)現(xiàn)互相關(guān)運(yùn)算,從而達(dá)到提高基于稀疏分解圖像壓縮算法速度的目的。
  在此基礎(chǔ)上,為了進(jìn)一步提高運(yùn)算的速度,本文用VC++和Matlab混合編程,充分利用Matlab強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算功能、豐富的工具箱和VC++的高執(zhí)行效率,

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