导读:本文包含了多级树集合分裂算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,图像,算法,孔径,复数,次序,脉冲。
多级树集合分裂算法论文文献综述
吴运泽[1]（2015）在《基于小波变换的多级树集合分裂图像压缩算法研究》一文中研究指出数字图像作为人们认识世界的重要信息源，具有数据量非常大的特点。然而直接对数字图像进行传送、处理和存储，不仅成本高，而且存储设备和线路宽带不能承受如此大的负荷，所以探索高效的图像压缩方法成为图像处理技术中重要的研究方向。由于小波变换拥有良好的时频局部化特性和多分辨率分解特性，已被广泛应用于图像压缩领域，基于小波变换的图像压缩方法具有高效的压缩性能，对其进行的研究与改进成为图像压缩领域一个重要的研究课题。本文首先对课题的研究背景和意义进行了阐述，进而描述了课题的研究现状以及小波图像压缩的研究热点和趋势。然后深入地分析了图像压缩的可行性和图像压缩的基本方法，研究了图像压缩质量的评价参数和评价方法以及图像压缩编码的国际标准。其次，通过对小波变换基本理论的深入理解以及对小波系数的分析，归纳出小波图像编码的优势，重点研究了基于小波变换的图像编码方法的基本思想和编码模型。而且又通过对小波图像压缩算法进行分析，选出了性能指标较好的多级树集合分裂（SetPartitioning in Hierarchical Trees，SPIHT）算法作为研究对象。然后针对基于小波变换的SPIHT算法进行了深入的研究，给出了该算法的编码流程，并通过对该算法进行深入的分析，指出了它的不足之处。最后，针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法对图像压缩效果不佳的情况，提出一种改进算法。改进算法采用提升小波对图像进行N阶分解，并对第一阶分解产生的高频子带再用提升小波进行N-1阶分解，然后用改进的SPIHT编码对分解后的小波系数进行编码，其中改进的SPIHT编码对原SPIHT编码中低频部分小波系数的处理方法和L型集合中一些重要系数的检测方法进行了改进。实验结果表明，在相同的比特率下，改进后的算法不仅能够更加有效地保留图像中的纹理细节信息，而且重构图像的视觉效果和峰值信噪比均优于原算法，特别是在低比特率下效果更佳，是一种有效的图像压缩方法。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2015-02-28）
黄可坤[2]（2012）在《基于自适应编码次序的多级树集合分裂算法》一文中研究指出为了在图像轮廓处获得更好的压缩效果,在多级树集合分裂(SPIHT)算法的基础上提出了一种优先编码周围邻域中重要系数较多的系数与集合的小波图像压缩算法。在编码之前对系数或集合按照周围重要系数的个数进行排序,而且在扫描完周围有重要系数的集合后,就精细扫描已经得到的重要系数。这种编码次序是自适应确定的,不需要任何额外的存储空间,而且在到达指定压缩比时能够编码更多的重要系数。实验结果表明,对比原来的SPIHT算法,该方法能提高峰值信噪比并改善主观视觉感受。(本文来源于《计算机应用》期刊2012年03期）
刘媛,张毅[3]（2009）在《多级树集合分裂算法对SAR复数图像压缩》一文中研究指出通过分析嵌入式编码的多级树集合分裂算法SPIHT的特点,提出了一种对合成孔径雷达(SAR)复数图像数据进行压缩的方法。该算法应用SPIHT对复数图像数据中的实部和虚部分别进行压缩处理,在压缩比1∶16的情况下仍然能够较好地保留原始数据图像的模值和相位信息。在实验评估中,分别采用带点目标和面目标的SAR复数图像,通过对比原始图像和解压缩后模值图像的视觉效果、信噪比、平均相位误差、峰值旁瓣比和积分旁瓣比等参数,验证了该算法的有效性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2009年13期）
高山[4]（2009）在《基于小波包变换的多级树集合分裂编码算法研究》一文中研究指出多级树集合分裂编码算法(SPHIT)是一种静态图像小波域系数的压缩方法,在静止图像压缩编码领域是公认的编码效率最高的算法之一。但是它仍然存在一些不足:一是该算法采用的小波变换只对信号的低频子带作细化分解,对高频子带的分解不足,容易丢失高频信息;二是小波变换后的低频子带系数幅值比各高频子带系数幅值高出几个数量级,不适合采用相同的编码处理方法;叁是编码过程中不仅占用大量内存,而且每次阈值更新后,对上次遗留的非重要元素还需要重复扫描,增加了编码时间。本文在分析小波包变换和标准SPIHT算法的基础上,采用四级固定小波包变换替代小波变换,使得标准算法中“高频低分辨”的问题得到改善;对低频子带和高频子带的小波系数分别采用DPCM编码和改进的SPIHT编码,充分利用了小波系数的特点;通过引入“最小阈值”、“最小输出位”解决了编码过程存储量大的问题,并通过“最大值表”减少了编码过程中的重复运算。实验数据分析和视觉效果比对表明:本文方案在提高恢复图像质量的同时,减少了编/解码的用时,从而验证了本文方案的有效性。(本文来源于《西安科技大学》期刊2009-04-27）
贾冬顺,张正炳,王海波,邓慧萍[5]（2007）在《一种基于小波变换和多级树集合分裂算法的图像多描述编码改进算法》一文中研究指出在研究基于嵌入式零树小波的多描述编码算法基础上,提出了一种结合小波变换和多级树集合分裂算法的图像多描述编码改进算法,阐述了该算法的原理,并用Matlab来对2种算法进行程序仿真。仿真结果证明,后者比前者在相同的条件(除所有描述都接收的情况)下能得到质量更高的重构图像,提高了数据传输的鲁棒性。(本文来源于《长江大学学报(自科版)理工卷》期刊2007年01期）
王振飞,王能超,施保昌[6]（2006）在《改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法》一文中研究指出基于中频和高频子带小波系数中的不重要数的相关性,对SPIHT算法提出一些改进.在改进SPIHT算法中,利用一个组合函数来减少相应位置中频子带的不重要小波系数的冗余.构造集合d来减少高频子带带间的冗余.实验结果表明,改进SPIHT算法相对于改进前SPIHT算法有理想的压缩效果,峰值信噪比和人眼视觉效果都有所提高.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2006年10期）
多级树集合分裂算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了在图像轮廓处获得更好的压缩效果,在多级树集合分裂(SPIHT)算法的基础上提出了一种优先编码周围邻域中重要系数较多的系数与集合的小波图像压缩算法。在编码之前对系数或集合按照周围重要系数的个数进行排序,而且在扫描完周围有重要系数的集合后,就精细扫描已经得到的重要系数。这种编码次序是自适应确定的,不需要任何额外的存储空间,而且在到达指定压缩比时能够编码更多的重要系数。实验结果表明,对比原来的SPIHT算法,该方法能提高峰值信噪比并改善主观视觉感受。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多级树集合分裂算法论文参考文献
[1].吴运泽.基于小波变换的多级树集合分裂图像压缩算法研究[D].沈阳工业大学.2015
[2].黄可坤.基于自适应编码次序的多级树集合分裂算法[J].计算机应用.2012
[3].刘媛,张毅.多级树集合分裂算法对SAR复数图像压缩[J].科学技术与工程.2009
[4].高山.基于小波包变换的多级树集合分裂编码算法研究[D].西安科技大学.2009
[5].贾冬顺,张正炳,王海波,邓慧萍.一种基于小波变换和多级树集合分裂算法的图像多描述编码改进算法[J].长江大学学报(自科版)理工卷.2007
[6].王振飞,王能超,施保昌.改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法[J].小型微型计算机系统.2006
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