DEMD与多尺度几何分析结合的图像高压缩技术

"该资源是一篇2009年的自然科学论文，主要探讨了一种结合方向预测偏差度（DEMD）和多尺度几何分析的图像压缩新方法，对比JPEG2000和其他传统方法，该方法在图像恢复质量上具有优势。" 在图像处理领域，图像压缩是一个关键的研究方向，它旨在减小图像数据的存储空间和传输带宽需求，同时尽可能保持图像的质量。这篇2009年的论文《基于DEMD与多尺度几何分析的图像压缩方法》由舒世昌发表，提出了一个创新的图像压缩方案。 DEMD（Directional Empirical Mode Decomposition，方向经验模式分解）是一种用于信号和图像分析的非线性、非平稳时间序列分析方法。DEMD可以将图像分解为多个分量，其中包含了图像的细节信息。论文中，作者利用DEMD对图像进行分解，分离出高频和低频信息。 对于分解得到的高频信息部分，论文采用了基于JPEG2000的9-7小波变换进行压缩。JPEG2000是国际标准的图像压缩算法，使用9-7小波提供了更好的频率局部化和近似离散余弦变换（DCT）的性能，尤其在处理图像细节时效果显著。这种方法有助于在压缩过程中保留图像的高频细节，提高压缩效率。 而对于其他非纹理的图像分量，论文提出应用Bandelet变换。Bandelet变换是一种结合了多尺度几何分析的图像表示方法，它能够有效地捕捉图像的几何特性，并在低维空间中表示图像，从而达到压缩目的。相比于传统的多尺度分析方法，如小波变换，Bandelet变换在处理具有几何结构的图像时更加高效。 实验结果显示，这种结合DEMD、9-7小波和Bandelet变换的新型图像压缩方法在图像恢复质量上优于传统的JPEG2000标准和几何多尺度分析方法。这意味着在相同的压缩率下，该方法能够提供更高质量的解压缩图像，或者在保持相同图像质量的情况下，可以实现更高的压缩比。 这篇论文为图像压缩技术带来了新的思路，通过结合DEMD和多尺度几何分析的不同优势，实现了对图像不同特性的有效处理，提升了图像压缩和恢复的效果。这一研究对于进一步优化图像压缩算法，特别是在有限存储和传输资源的应用场景中，具有重要的理论价值和实践意义。