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    摘要随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。
    随着计算机多媒体技术的不断发展， 人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。本论文介绍了图像压缩的基本原理和基本方法， 深入研究了小波分析的数学理论基础以及应用于图像压缩的相关理论。9713
    关键词：图像压缩  压缩算法   小波变换
    毕业设计说明书（论文）外文摘要
    Title     The research of the image compression algorithm
    Abstract
    With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storage and transmission can reduce the burden of making the network fast image transfer and real-time processing.
    With the ever-growing multimedia technology, people are looking forward to new image compression technologies with better performances. The basic theory, methods of image compression were introduced in this paper. A
    further research had been made on mathematics foundations of wavelet analysis and the theories related with image compression.
    Keywords：Image compression，Compression algorithm，Wavelet transform
    目 录
    1  引言    6
    2  图像压缩基本理论    2
    2.1  图像数据压缩的基本概念    2
    2.2  编码模型    3
    3  小波图像压缩的介绍    3
    3.1  小波变换    4
    3.1.1  连续小波变换    4
    3.1.2  离散小波变换    5
    3.1.3  二文离散小波重建    7
    3.2  小波处理信号一般流程    7
    3.3  常用小波函数    8
    4  基于小波分析的图像压缩的原理及实现    8
    4.1  比较经典的小波图像压缩算法    8
    4.1.1  嵌入式小波零树图像编码（EZW）    8
    4.1.2  分层小波树集合分割算法（SPIHT）    9
    4.1.3  优化截断点的嵌入块编码算法（EBCOT）    9
    4.2  小波包、多小波图像压缩    10
    4.3  小波变换与其他压缩方法的结合    10
    4.3.1  与数学形态学技术结合    10
    4.3.2  与分形压缩技术结合    10
    4.4  小波在图像压缩中的优势    11
    4.4.1  图像数据压缩方法的分类    11
    4.4.2   小波压缩的介绍    12
    4.5  图像小波分解的特点    13
    4.6  实验平台的选择    13
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