收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于小波分解的图书馆图像压缩应用研究

包翔  汪满容  刘桂锋  
【摘要】:为提高数字图书馆图像高质量存储和利用能力,探索一种基于db5小波基函数的图像压缩方法,主要分析小波分解层数对压缩结果的影响,对不同层数小波分解后的压缩图像进行了标引、检索实验。结果表明,随着分解层数的增加,小波分解后压缩图像所占内存明显减小,但是存在部分失真;而db5小波基函数进行二层分解后的压缩图像能取得最佳的检索精度以及较好的图像质量,适合在图书馆中广泛运用与推广。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前19条
1 李鸣鹏;高宏;邹兆年;;基于图压缩的k可达查询处理[J];软件学报;2014年04期
2 陈波;成礼智;王红霞;;基于快速方向重叠变换的图像压缩[J];国防科技大学学报;2009年05期
3 刘景景;陈艳;;小波变换及其压缩算法的应用研究[J];上饶师范学院学报;2008年06期
4 杨飒;;医学图像融合中最佳小波分解层数的选择[J];计算机工程与设计;2008年20期
5 宋瑾;;多聚焦图像融合中最优双树复小波分解层数的选择[J];中国新通信;2014年22期
6 陈波;王红霞;成礼智;;图像压缩中的快速方向离散余弦变换[J];软件学报;2011年04期
7 李树涛,王耀南,龚理专;多聚焦图像融合中最佳小波分解层数的选取[J];系统工程与电子技术;2002年06期
8 黄旭红;;应用于无线监控网的压缩图像内插重建法[J];三明学院学报;2006年04期
9 李秀珍;;基于身份标记的压缩图像的加密注册[J];计算机应用研究;2006年03期
10 李秀梅;应广之;贾中云;张奇伟;;EZW算法中小波分解层数及扫描次数对图像压缩性能的影响[J];计算机系统应用;2013年08期
11 彭成;柳林;;基于混沌序列的压缩图像加密算法[J];计算机工程;2008年20期
12 何之谊;终极图像优化工具──XATIO[J];电脑;2000年12期
13 常迪,张冰,周春光,梁艳春,田勇;基于快速G小波变换的图像压缩及放大[J];小型微型计算机系统;1998年02期
14 方建斌;;变换编码在图像压缩中的应用[J];中国水运(下半月);2008年12期
15 ;强力JPG图像压缩工具JPEG Optimizer[J];微计算机信息;2001年01期
16 ;产业信息[J];单片机与嵌入式系统应用;2018年12期
17 杨春玲;裴翰奇;;基于残差学习的多阶段图像压缩感知神经网络[J];华南理工大学学报(自然科学版);2020年05期
18 于潇;;基于FPGA的无损图像压缩系统设计[J];电子产品世界;2015年01期
19 李强;王喆;;基于小波分析的图像压缩[J];通信技术;2010年08期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 李永宏;;一种适用于PACS系统的图像压缩方法[A];中华医学会医学工程学分会第十五次全国学术年会论文汇编[C];2015年
2 唐向宏;谢书琴;李齐良;;多小波变换与图像压缩[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
3 王艳芹;周付根;;基于空间预测与变换的医学图像压缩方法[A];2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 封磊;基于非局部低秩约束的图像压缩感知重建方法研究[D];南京理工大学;2017年
2 张学全;基于FPGA的星载图像压缩系统实现方法研究[D];中国科学院研究生院(空间科学与应用研究中心);2009年
3 汪洋;面向自动目标识别的图像压缩关键技术研究[D];国防科学技术大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李亚宾;JPEG重压缩图像的来源鉴别研究[D];大连理工大学;2019年
2 李发明;大规模数据图的压缩算法及图操作算法研究[D];哈尔滨工业大学;2014年
3 陈仕长;基于低秩去噪的近似消息传递图像压缩感知重构[D];中南民族大学;2019年
4 李世宇;基于网络级联的图像压缩感知重构[D];中南民族大学;2019年
5 杨晓军;基于非局部自相似模型的图像压缩感知重建[D];重庆邮电大学;2019年
6 邱凯德;基于混沌系统和压缩感知的图像压缩加密算法[D];南昌大学;2019年
7 王玲;基于SOPC的医学图像压缩方法研究[D];西华大学;2019年
8 伍云锋;基于自编码网络的图像压缩感知研究[D];重庆邮电大学;2019年
9 刘宝龙;基于压缩感知的深空图像压缩加密方法研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
10 陈坤;基于SOC的图像压缩和目标跟踪模块设计[D];西安电子科技大学;2019年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978