【摘 要】
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小波由于其特有的多分辨特性在图像处理领域获得了广泛的应用,该文从提升、超分辨率、图像编解码三个方面详细研究了小波的应用.该文提出了"提升对"(Lifting pair)和"提升算
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小波由于其特有的多分辨特性在图像处理领域获得了广泛的应用,该文从提升、超分辨率、图像编解码三个方面详细研究了小波的应用.该文提出了"提升对"(Lifting pair)和"提升算子"(Lifting operator)的概念,进而引申出欠提升(sub-lifting)的概念,简化了提升变换结构,并证明"提升算子"和"反提升算子"可以实现完全重构;从"提升算子"出发,给出了提升算子的提升定理,并由定义和定理给出了6个推论,简单明了地从理论上证明了一次完整的提升可以由两次欠提升完成、相邻两次欠提升的顺序性和多级提升中提升算子的串联存在顺序性等未曾给出理论证明的命题.该文还对提升方案和Mallat算法进行了简单比较,并给出了实验结果.该文提出了基于小波的图像超分辨率重建算法的一般框架,并针对传统图像超分辨率重建中的高频能量增大缺点,提出了改进的适当降低高频能量的SHR算法;针对高频微小细节无法恢复的缺点提出了一种利用小波重建高频细节的SHW算法.实验证明SHR算法和SHW算法比传统的重建算法性能均有不同程度提高.该文还通过对实验结果的分析,提出获得较好重建效果的一个必要条件——图像达到一定分辨率,并对此进行了理论分析.该文还设计了以ADV612为核心压缩芯片的视频图像编解码系统.
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