基于SVM和小波變換的圖像壓縮方法研究的中期報(bào)告

基于SVM和小波變換的圖像壓縮方法研究的中期報(bào)告【摘要】圖像壓縮是計(jì)算機(jī)圖形圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要研究。本文提出了一種基于支持向量機(jī)（SVM）和小波變換的圖像壓縮方法，通過(guò)將小波變換后的圖像信息傳入SVM進(jìn)行分類(lèi)和壓縮處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的高效壓縮。本文介紹了該方法的理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)過(guò)程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)?！娟P(guān)鍵詞】圖像壓縮；支持向量機(jī)；小波變換【Abstract】Imagecompressionisanimportantresearchareaincomputergraphicsandimageprocessing.Inthispaper,amethodofimagecompressionbasedonsupportvectormachine(SVM)andwavelettransformisproposed.ByclassifyingandcompressingthewavelettransformedimageinformationthroughSVM,efficientcompressionoftheimageisachieved.Thispaperintroducesthetheoreticalbasis,implementationprocessandexperimentalresultsofthemethod,andevaluatesitsadvantagesanddisadvantages.【Keywords】Imagecompression;Supportvectormachine;Wavelettransform【引言】圖像壓縮是數(shù)字多媒體技術(shù)領(lǐng)域中的重要研究課題，它對(duì)于提高數(shù)字圖像傳輸、存儲(chǔ)的效率以及降低存儲(chǔ)成本具有重要意義。在圖像壓縮領(lǐng)域中，小波變換（WaveletTransform）及其各種變體已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。小波變換具有多分辨率、局部性、相對(duì)于傅里葉變換的時(shí)頻分布特性等優(yōu)點(diǎn)，因此在圖像壓縮、圖像增強(qiáng)、特征提取等方面具有廣泛的應(yīng)用。支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類(lèi)器，具有較高的分類(lèi)性能以及較高的泛化能力。在圖像處理領(lǐng)域中，SVM被廣泛應(yīng)用于圖像分類(lèi)、物體識(shí)別等方面。本文提出了一種基于SVM和小波變換的圖像壓縮方法，利用小波變換的特點(diǎn)將圖像信息進(jìn)行分解，并通過(guò)SVM進(jìn)行圖像壓縮分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的壓縮比和較好的圖像重構(gòu)性能?！痉椒ㄕ撌觥?.小波變換處理對(duì)于圖像壓縮來(lái)說(shuō)，最核心的問(wèn)題在于如何處理圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的壓縮。在本文提出的方法中，使用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行處理，通過(guò)小波變換將圖像信息分解到各個(gè)不同的頻帶中，利用低頻信號(hào)的長(zhǎng)期相關(guān)性和高頻信號(hào)的局部性，實(shí)現(xiàn)圖像信息的壓縮。通常情況下，小波函數(shù)可以分為分段函數(shù)和連續(xù)函數(shù)兩類(lèi)。2.支持向量機(jī)分類(lèi)支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類(lèi)器。它通過(guò)在高維空間中找到最優(yōu)的超平面，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分成不同的類(lèi)別。在本文方法中利用SVM分類(lèi)的方法，將小波變換后的圖像信息輸入SVM中，通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)和壓縮，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的高效壓縮。3.圖像壓縮重構(gòu)在對(duì)圖像信息進(jìn)行分類(lèi)和壓縮后，需要將處理后的圖像信息重新構(gòu)建為圖像。在本文方法中，對(duì)壓縮后的圖像信息進(jìn)行逆變換，將圖像信息重構(gòu)為原始圖像?！緦?shí)驗(yàn)過(guò)程】實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景：使用不同壓縮比對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)步驟：（1）對(duì)原始圖像進(jìn)行小波變換。（2）將小波變換后的圖像信息輸入SVM分類(lèi)器中進(jìn)行訓(xùn)練和壓縮。（3）通過(guò)SVM分類(lèi)器將壓縮后的圖像信息重構(gòu)為原始圖像。（4）使用不同的壓縮比對(duì)比壓縮重構(gòu)后圖像的質(zhì)量。【實(shí)驗(yàn)結(jié)果】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于SVM和小波變換的圖像壓縮方法具有較好的圖像壓縮效果。在相同的壓縮比下，該方法的圖像重構(gòu)質(zhì)量更高，且壓縮時(shí)間更短。【結(jié)論與展望】本文提出的基于SVM和小波變換的圖像壓