小波变换在图像压缩中的有哪些应用

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小波变换在图像压缩中的有哪些应用

小波变换在现代信号处理方面应用很广泛。同傅里叶变换相比，在信号处理方面更有优势。

它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图象处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图象处理方面的图象压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高分辨率等。

(1)小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。

(2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。

(3)在工程技术等方面的应用。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。

对信号进行小波变换后得到的系数是什么

小h波变换和去噪通俗的讲就是剥大a蒜的过程，也y就是不e断的分6层，使得信号拆分6成各种频段（根据采用频率而定），而这一e过程要用到低通滤波器和高通滤波器，而小m波去噪就是在高频部分5（因为2通常白噪声出现在高频部分8）改变数字量，运用一w些算法去除一w些混有噪声的数字，然后再运用重构低通滤波器和高通滤波器把刚刚分5层的频段加起来，差不u多就是拼凑大a蒜的过程吧。如何改变高频系数（也r就是去除噪声）具体算法如下m: 2。软门u限和硬门t限所谓门d限法，就是选择一p个j门n限，然后利用这个i门z限对小l波变换后的离散细节信号和离散逼近信号进行处理。硬门n限可以3描述为8：当数据的绝对值小t于x给定的门e限时，令其为4零，而数据为5其他值时不t变。软门i限可以1描述为2：当数据的绝对值小x于u给定的门d限时，令其为1零，然后把其他数据点向零收缩。

3。门e限选择的准则及q其算法根据现有的文7献，对于m被高斯白噪声污染的信号基本噪声模型，一k般地，选择门i限的准则如下p: 5. 无b偏风5险估计7准则。对应于f每一q个y门p限值，求出与g其对应的风4险值，使风2险最小m的门b限就是我们所要选取的门c限，其具体算法为7: (a) 把待估计2的矢量中5的元g素取绝对值，由小i到大s排序，然后将各个z元t素平方5，得到新的待估计0矢量N V ，其长7度为6原待估计4矢量的长0度n。 (b) 对应每一v个t元l素下p标（即元o素的序号） k ，若取门l限为0待估计3矢量的第k 个c元h素的平方6根，则风5险算法为1:(1) 固定门s限准则。利用固定形式的门u限，可取得较好的去噪特性。设n 为1待估计5矢量的长6度，取长0度3 倍的常用对数的平方8根为0门n限。

（7）极小p极大w准则。本准则采用固定门f限获得理想过程的极小z极大e特性。极小j极大o原理是在统计7学中8为4设计2估计8量而采用的，由于s去噪信号可以6假设为7未知回归函数的估计4量，则极小y极大m估计7量是实现在最坏条件下f最大c均方4误差最小q的任选量。（3）混合准则。它是无j偏风7险估计8和固定门h限准则的混合2011-10-27 7:09:53...

信号降噪和压缩有什么区别

信号和噪声的传播特性是不同的，根据这个特性可以剔除噪声，然后恢复信号，达到去噪的效果。具体的有很多种方法，目前流行最多的是阈值法，即是认为在众多的小波系数中，信号对应的小波系数含有信号的重要信息，其幅度值较大，数目少，而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，切幅值小。故采用阈值法，设置一个阈值，把绝对值较小的系数去除，留下较大的系数重构信号，从而达到去噪的效果。这个方法的难处就在于阈值的选取，需要事先估计噪声方差。而小波变换的信号压缩，就是在保证能够重构信号质量的前提下，去除图像中的各种冗余，以尽量少的比特数来表征信号。其目的在于减少数据存储空间、提高传输速率。通过上面的分析，不难看出，其实小波变换的压缩和去噪，都是一个对小波系数的取舍过程，但是其阈值的选取，目的，效果肯定是不同的...