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研究生:陳家祥
研究生(外文):Chen, Jia-Shuang
論文名稱:建構於高私框架及特徵擷取理論之影像壓縮法
論文名稱(外文):Image Compression based on theories of Gaussian Frame and Feature Extraction
指導教授:辛紹志, 辛正和
指導教授(外文):Shin Shaw-Jyh, Hsin Chengho
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:141
中文關鍵詞:影像壓縮影像特徵擷取小波轉換
外文關鍵詞:image compressionimage feature extractionwavelets transform
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本論文之主要目標為發展一個建構於高斯框架及特徵擷取理論之影像
壓縮法,其主要動機是為了解決傳統靜態影像壓縮法在低位元率編碼時會
破壞影像特徵的問題。 本壓縮法的基本架構分為編碼與解碼
兩個部份,在編碼端,首先擷取影像特徵,再分別對特徵參數與影像的低
頻部份編碼。在解碼端,由特徵參數預測影像的高頻部份再與低頻部份相
加,以便重建原來影像。

由初步實驗結果可知,本壓縮法在低位元率編碼時,可以保留大部分的影
像重要特徵。
The purpose of this thesis is to develop a static image
compression scheme that is based on theories of Gaussian
frames and feature extraction. The primary motivation of this
research is to solve the problem of destroying salient image
features in traditional image compression methods for
low-bit-rate coding.

The developed image compression scheme is composed of an encoder
and a decoder. In the encoder, image features are extracted
first, and then both theparameters of the extracted image
features and the low frequency components ofan image are coded.
In the decoder, the high frequency components of an image are
predicted by the decoded parameters of the image features.
Hence, the original image can be reconstructed by adding the
predicted high frequency components and the decoded low
frequency components. The initial simulation results show that
the proposed compression scheme retains most of the salient
features for low-bit-rate coding.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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