基于奇异值分解和Contourlet变换的图像压缩算法

发布时间：2018-06-20 04:37

  本文选题：奇异值分解 + Contourlet变化　； 参考：《计算机应用研究》2017年01期

【摘要】：随着互联网的飞速发展,产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量,提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解,根据奇异值对图像信号的贡献选取适当的奇异值来实现图像压缩,再对图像进行Contourlet变换和量化,实现图像二级压缩。将该算法和图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法进行实验比较,结果表明,该算法比图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法有更好的性能,在同样的压缩比情况下能获得更高的峰值信噪比和SSIM。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, a lot of image information is produced. In order to reduce storage and improve image quality, a lossy image compression algorithm based on singular value decomposition (SVD) and Contourlet variation is proposed. The algorithm firstly decomposes the singular value of the image, selects the appropriate singular value to realize the image compression according to the contribution of the singular value to the image signal, then carries on the Contourlet transform and quantization to the image, realizes the image two-stage compression. Compared with the direct compression algorithm of image singular value decomposition (SVD) and Contourlet transform compression algorithm, the experimental results show that this algorithm has better performance than the image SVD direct compression algorithm called Contourlet transform compression algorithm. Higher PSNR and SSIMA can be obtained under the same compression ratio.
【作者单位】： 武汉理工大学理学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2042990