K-L變換的研究及其在圖像壓縮編碼中的應(yīng)用.pdf

1、K-L變換是在最小均方誤差準(zhǔn)則下進(jìn)行圖像壓縮的最佳變換，可以將圖像信號中各像素間存在的相關(guān)性完全解除。但其變換矩陣隨圖像內(nèi)容而異，難于求解，并且數(shù)據(jù)量大。目前K-L變換在圖像壓縮領(lǐng)域除了用于去除多波段遙感圖像的譜間相關(guān)性外，大多數(shù)都僅限于理論上的研究。 對K-L變換理論進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并研究分析利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)K-L變換幾種常用方法。然后在對K-L變換深入研究的基礎(chǔ)上，針對其變換矩陣的缺點，提出改進(jìn)方法。K-L變換經(jīng)改進(jìn)優(yōu)化

2、后，變換矩陣容易求解，且其數(shù)據(jù)量相對于整幅圖像來說比較小。這樣，K-L變換就可以應(yīng)用于數(shù)字圖像的壓縮編碼。以優(yōu)化后的K-L變換為核心，結(jié)合量化編碼、熵編碼，提出一個基于K-L變換的完整的數(shù)字圖像壓縮編碼/解碼系統(tǒng)。先給出系統(tǒng)的整體框架，然后將系統(tǒng)劃分為K-L交換/逆變換、量化編/解碼和熵編/解碼三個功能模塊，詳細(xì)闡述每個模塊的實現(xiàn)過程，最后進(jìn)行系統(tǒng)性能的測試分析。 經(jīng)系統(tǒng)性能測試表明，該圖像壓縮編碼系統(tǒng)在數(shù)字圖像壓縮上具有良好的