基于EMD方法的图像压缩研究

基于EMD方法的图像压缩研究(论文10000字)
摘要：经验模态分解方法是Huang提出的全新的非平稳的分析信号的方法，EMD将复杂信号分解为多个固有模态函数和剩余残差的叠加。二维经验模式分解方法是EMD方法在二维图像领域的拓展，是新的多尺度的信号分析方法。近年来，BEMD方法在图像融合、图像去噪等领域逐渐应用，但在图像压缩方面的研究较少。本文介绍了图像压缩编码的相关基础知识，简单介绍了图像压缩的现有技术方法和压缩性能评估指标；基于matlab软件平台，设计了实现程序，实现了基于BEMD的极值点、离散余弦、哈夫曼的图像压缩算法，并对实验结果进行了分析。结果表明基于BEMD的极值点压缩在一定程度上缩短了码流长度，但是从主观视觉和客观评价上看，得到的重构的图像质量不高。基于BEMD的DCT压缩和基于BEMD的哈夫曼压缩算法重构图像视觉效果较好。
关键词：经验模式分解；固有模态函数；二维EMD；图像压缩
 

目录
1.绪论    1
1.1研究背景及意义    1
1.2国内外研究现状    1
1.3本文主要研究内容    2
2.图像压缩编码    3
2.1图像压缩的信息度量和数据冗余    3
2.2图像压缩编码方法    4
2.3图像压缩技术的性能指标    4
3.经验模态分解的算法和实现    5
3.1经验模态分解（EMD）方法    5
3.1.1EMD方法的原理    5
3.1.2一维经验模态分解算法和实现    7
3.2二维经验模态分解（BEMD）方法    9
3.2.1BEMD方法的步骤    9
3.2.2BEMD分解过程中的关键    12
3.3本章小结    13
4.基于BEMD方法的图像压缩    14
4.1基于BEMD方法的极值点压缩    14
4.2基于BEMD方法的DCT压缩分析    15
4.3基于BEMD方法的哈夫曼压缩分析    17
5.总结与展望    19
参考文献    20
致谢    22