基于周期延拓的纯二维小波变换

研究了周期延拓在纯二维小波变换中的应用,给出了原始像块最大分解级数和各级像块支撑区的确定方法.原始像块的行数和列数不拘泥于2n,可以是任意整数,其左上角行列坐标可以是奇数或偶数的任意组合,小波分解域数据量等于或略大于原始像块的数据量,若忽略有限精度问题,可以实现数据的完全重构.以纯二维5/3小波变换为例,给出了小波分解与重构规程.

纯二维5/3小波变换及其在CT图像无损压缩中的应用

小波变换在数字图像处理领域有着广泛的应用,其对图像的处理常采用行列分离处理方式,这种方式不能完全吻合人眼视觉特性。针对这一情况,构造了一种与人眼视觉特性更加吻合的纯二维小波变换处理方式。首先,由一维5/3小波滤波器组通过Mc Clellan变换构造纯二维5/3小波滤波器组,并用提升格式实现;然后,用该提升格式与纯二维Lazy小波滤波器组相嵌套的形式实现图像的纯二维5/3小波变换。为了便于工程应用,给出了其变换规程。将纯二维5/3小波变换用于CT图像的无损压缩,实验证明:对于512 dpi×512 dpi尺寸的CT图像,纯二维5/3小波变换无损压缩效果高于二维可分离5/3小波变换,每幅图像可平均节省1 989.9 byte。

纯二维5/3小波滤波器组的构造及其实现

如今比较通用的小波处理方式大都是一维的处理方式,二维小波的处理大部分也采用了行列分别处理,即转换成两个一维数据进行处理,这种对二维图像数据的处理方式不能完全符合人眼视觉特性的情况.因此,利用已有的5/3小波滤波器组,构造了基于5/3小波的纯二维5/3小波滤波器组.通过McClellan变换,从一维5/3小波滤波器演算出纯二维变换的滤波器系数,为使运算量降低,对其采取提升格式进行优化,最后给出其构造及实现过程和验证结果.