基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
融合离散小波变换和压缩感知的图像压缩方案很好避免了采用离散余弦变换和压缩感知时所带来的块效应,但当前基于单层离散小波变换的算法压缩比较低,基于多层离散小波变换的算法重构质量不佳.为了解决这些不足,根据离散小波变换系数的特点,对现有基于多层离散小波变换的算法提出了改进.图像经小波变换后,保留图像最高层低频系数,高频系数的构造方式给予适当改进.实验结果表明,与现有算法相比,重构图像的峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)值得到2 dB~4 dB提高.
推荐文章
小波变换系数冗余性分析
小波基
采样定理
小波再生核函数
自相似性
完全重构
改进的多小波变换系数相关去噪算法
多小波
尺度
相邻系数
相关性
白噪声
信号去噪
基于离散曲波变换和支持向量机的掌纹识别方法
曲波变换
支持向量机
掌纹识别
基于小波字典稀疏表示的SAR图像目标识别
目标识别
SAR图像
稀疏表示
主元分析
小波分解
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 多层离散小波变换系数的稀疏向量构造的改进
来源期刊 电子器件 学科 工学
关键词 图像压缩 压缩感知 离散小波变换 稀疏向量
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 电子电路设计分析及应用
研究方向 页码范围 405-409
页数 5页 分类号 TN941
字数 2720字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9490.2017.02.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张萌 东南大学电子工程学院 57 299 8.0 14.0
2 罗文东 东南大学电子工程学院 1 0 0.0 0.0
3 田慕阳 东南大学电子工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (92)
共引文献  (77)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2009(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2010(13)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(12)
2011(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2012(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2013(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像压缩
压缩感知
离散小波变换
稀疏向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子器件
双月刊
1005-9490
32-1416/TN
大16开
南京市四牌楼2号
1978
chi
出版文献量(篇)
5460
总下载数(次)
21
总被引数(次)
27643
论文1v1指导