【摘 要】
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对于包含许多剧烈跳跃的图像,由标准的小波变换产生的粗尺度小波系数进行重构,效果不理想,尤其在图像的剧烈跳跃处会产生Gibbs现象.为消除这种现象,我们采用双正交小波变换结
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对于包含许多剧烈跳跃的图像,由标准的小波变换产生的粗尺度小波系数进行重构,效果不理想,尤其在图像的剧烈跳跃处会产生Gibbs现象.为消除这种现象,我们采用双正交小波变换结合Essentially Non-Oscillatory(EN0)思想,提出了一种ENO-双正交小波变换算法.该算法不必修改双正交小波变换及其滤波器系数,在小波图像分解时只是根据高频小波系数定位图像的跳跃处,修改关联跳跃处的粗尺度小波系数;重构时根据算法修改关联跳跃处的重构数据,就能很好地重构原图像,并从本质上消除了Gibbs现象.ENO-双正交小波变换算法非常适合于压缩包含大量剧烈跳跃信息的图像,具有较好的性能压缩比.图像的边界延拓我们采取周期延拓或对称延拓方式,图像压缩的数字实验验证了算法的优良性.
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