基于广义模糊积分的图像度量及其应用

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时间:2019-05-13

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1、西北工业大学硕士学位论文基于广义模糊积分的图像度量及其应用姓名:赖昌材申请学位级别:硕士专业:计算数学指导教师:蒋大为20030301西北T业大学硕1.论文摘要在图像处理特别是在图像压缩等领域中,如何评价经过处理后的图像失真度是一个很重要的问题。这个问题一直都没有得到很好的解决。所以,寻找⋯种具有一定的主观评判能力符合人的视觉特点,同时又能够客观计算的图像度量是很有必要的。本文通过对sugeNO模糊积分进行推广后得到的基于三角模的广义模糊积分,建立了一种新的模糊图像度量,并给出了在实际应用中此度量的快速计算方法。此外,本文还对小波图像压缩技术进行了研究。详细讨论

2、了小波分析在图像压缩领域中的应用和嵌入式零树编码方法及其发展趋势,按照此方法编写程序实现了对图像的压缩。然后用峰值信噪比和本文提出的模糊图像度量分别对一系列压缩后的图像质量进行评价,并且分析了它们的评价结果,最后还进行了对图像添加各种噪声等实验。实验结果表明:此度量在某些情况下比较符合人眼的主观感觉,比较适合对图像的总体评价。是一种相对峰值信噪比而言能更加客观评价图像质量的图像度量方法。关键词图像处理图像压缩小波分析嵌入式零树编码峰值信噪比模糊积分模糊图像度量噪声两北]:业人学硕I‘论文AbstractInthefield0fimageprocessing.ho

3、wtoevaluatethediStortionof"processedimagesiSanimporrantproblem.Andtheproblemhasn’tbeensatjSfactorilysolvedyet.Forthepurposeofjudgingthequalityofprocessedimages,it’SverynecessarytosearchanimagemeasurementthatiSfiLforthecharacteriStiCofpeople’Sseeingsystemandofthesubjectivejudgeability

4、.TnthiSdissertation,wepresentedanewkindofimagemeasurementandshowedthealgorithmofhowtocalculatethevalueofthiSmeasurementfastlY.ThenewimagemeasurementiSnamedfuzzyimagemeasurementandbasedonthegeneralizedintegra]extendedfromtheSugenointegral.Inaddition,wehadanadvancedresearchonimagecompr

5、essiontechnologybasedonwavelet,discussedtheapplicationofwaveletintheimagecompressionfieldandtheembeddedzero—treewaveletencodemethodandit’Sdevelopmenttrenddetai1ed.WealSOusethiSmethodtocompresSimageswjthprogram.Inthefinal,weevaluatedandanalyzedthequalityofaseriesofcompressedimageswith

6、thefuzzyimageandPSNR(PeakSignal—to—NoiseRatio)measurement.WehavealSOmadesomeotherexperimentSsuchaSaddnoisetotheimagesandSOon.TheanalysiSresultshowsthatthefuzzyimagemeasurementpresentedinthiSdissertationiScomparativelYasomewhatbetterimagemeasurementWemayhavesometriestouseitinsomefield

7、s.Key—words:ImageprocessImagecompressionWaveletanalysiSEmbeddedzerotreewaveletencodePSNRImagemeasurementFuzzyintegralFuzzymeasurementNoise两北__『::业大学坝卜论文第一章绪论第一节图像度量及其发展现状在数字图像处理中,图像变换、图像增强、图像数据压缩以及图像分析是其研究的主要内容。在图像处理过程中,首先要把现实世界的图像经过采样转化成数字信号,也即量化处理。特别是图像压缩,它在图像存储和图像传输应用方面有着非常重要的意义。在

8、上述图像处理中,处理后的

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