模糊聚类小波图像压缩：解决边缘模糊问题

"一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法" 本文详细探讨了基于模糊聚类的小波图像压缩技术，旨在解决传统小波压缩算法在低比特率下导致重构图像边缘模糊的问题。小波变换作为图像处理领域的重要工具，能够将图像在时域和频域上同时进行分析，提供多分辨率表示。然而，在图像压缩过程中，尤其是当压缩比较高时，小波系数的量化会导致高频部分的信息损失，进而影响图像的边缘清晰度和纹理细节。 为了改善这一状况，作者提出了一个新的策略，即利用模糊聚类方法来处理高频子带的小波系数。模糊聚类是一种能够处理不确定性和模糊性的数据分组方法，它允许数据点同时属于多个类别，这使得对小波系数的处理更加灵活和适应性更强。在本文中，作者结合了势函数的概念，通过模糊聚类对高频子带的小波系数进行更精细的分组，以此保留更多的边缘和纹理信息。 实验结果证明了所提方法的有效性。采用该方法压缩后的图像在保持边缘清晰度和纹理细节方面表现出色，与传统的压缩方法相比，显著减少了重构图像的边缘模糊现象，从而提高了重构图像的主观质量。这种改进对于图像质量敏感的应用，如医学影像、遥感图像和视频通信等领域具有重要的实践意义。 此外，文章还给出了实验设置和具体参数选择的详细说明，包括小波基的选择、模糊聚类的参数设置以及量化步骤的优化。这些详细信息有助于其他研究人员理解和复现该方法，并为进一步的研究提供基础。 关键词：小波变换、图像压缩、模糊聚类、量化 文中还提及了作者的研究背景和方向，表明李佶、付永庆和王咏胜来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，专注于信号处理领域。文章的发表日期、作者简介以及一些技术细节，如中图分类号和文献标识码，都为读者提供了关于研究论文的全面信息。 这项工作为小波图像压缩领域带来了创新，通过模糊聚类策略优化了小波系数的处理，从而提升了压缩图像的质量，特别对于边缘和纹理的保持有显著的改善。这一方法有望在实际应用中得到广泛采纳，进一步推动图像压缩技术的发展。