小波变换下图像压缩率失真算法优化研究

图像压缩率失真算法的研究是一篇关于图像处理领域的学术论文，作者张海蛟在哈尔滨工业大学攻读工学硕士学位期间，针对数字图像在信息通信中的关键作用以及其数据量庞大导致的存储挑战，选择了图像压缩作为研究课题。图像压缩的核心目标是减小数据量的同时保持或接近原始图像的质量，这是通过识别并去除图像中的冗余信息来实现的。 论文强调了小波分析技术在图像压缩中的重要性。小波分析因其渐进传输的特性，能够有效捕捉图像在不同频率域的细节特征，这使得它与人类视觉系统的特性相契合，从而实现了较高的压缩效率。基于小波变换的图像编码方法，如小波域编码、小波包编码等，已经成为图像压缩领域内的热门研究方向。 然而，尽管小波变换算法在理论上提供了良好的压缩性能，但它通常涉及复杂的计算步骤，可能导致较高的计算复杂度。这有时限制了它在实时应用中的实用性，比如在视频编码或流媒体传输中，需要快速且高效的压缩算法。因此，论文着重探讨了如何在确保压缩效率的同时，降低算法的复杂度，使之能满足实时需求，以提高图像压缩编码方案的有效性和实际应用价值。 论文的具体内容可能包括小波变换的基础理论介绍、各种小波压缩方法的比较与分析、优化算法的设计以减少计算负担、以及实验结果和性能评估等。通过对图像压缩率失真之间的权衡，作者旨在提出一种在特定比特率下既能减小数据量又能保持视觉可接受失真的高效算法。 这篇硕士论文深入研究了图像压缩技术的关键问题，特别是在小波变换框架下的算法设计与优化，为图像通信领域提供了一种实用且有前景的技术解决方案。