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指紋識(shí)別算法研究,58頁 3.8萬字摘要本文在深入研究學(xué)習(xí)了離散小波變換、自適應(yīng)標(biāo)量量化、游程編碼和霍夫曼編碼的基礎(chǔ)上，結(jié)合指紋紋理的特征，依據(jù)wsq標(biāo)準(zhǔn)中的規(guī)定用c語言在c++builder環(huán)境下實(shí)現(xiàn)指紋圖像壓縮算法的實(shí)現(xiàn)并提出該算法的不足之處。該算法首先利用9/7濾波器進(jìn)行對(duì)稱的離散小波變換，為了在壓縮中更精確地保持...
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指紋識(shí)別算法研究
58頁 3.8萬字
摘要
本文在深入研究學(xué)習(xí)了離散小波變換、自適應(yīng)標(biāo)量量化、游程編碼和霍夫曼編碼的基礎(chǔ)上，結(jié)合指紋紋理的特征，依據(jù)WSQ標(biāo)準(zhǔn)中的規(guī)定用C語言在C++Builder環(huán)境下實(shí)現(xiàn)指紋圖像壓縮算法的實(shí)現(xiàn)并提出該算法的不足之處。
該算法首先利用9/7濾波器進(jìn)行對(duì)稱的離散小波變換，為了在壓縮中更精確地保持指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，對(duì)指紋圖像進(jìn)行了小波包變換，最終得到64個(gè)子帶；然后對(duì)變換后的小波系數(shù)進(jìn)行了自適應(yīng)標(biāo)量量化，每個(gè)子帶根據(jù)位置的不同量化步長(zhǎng)也不同，因此需要對(duì)每個(gè)子帶分別量化；最后是霍夫曼編碼過程，將量化后的系數(shù)利用游程算法對(duì)應(yīng)到一個(gè)碼表，然后再根據(jù)兩個(gè)霍夫曼碼表對(duì)其進(jìn)行編碼，得到最后的壓縮數(shù)據(jù)。經(jīng)過反編碼，反量化，反小波變換得到原來的指紋圖像。
關(guān)鍵詞 離散小波變換；標(biāo)量量化；游程編碼；霍夫曼編碼
目 錄
摘要 I
Abstract II
第1章 緒論 1
1.1 課題背景 1
1.1.1 指紋圖像壓縮的必要性 1
1.1.2 指紋圖像壓縮的特點(diǎn) 1
1.1.3 指紋圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展和現(xiàn)狀 2
1.1.4 指紋圖像壓縮技術(shù)的應(yīng)用前景 2
1.2 論文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 3
第2章 圖像壓縮的基本技術(shù) 5
2.1 小波方法 5
2.1.1 連續(xù)小波變換的定義 5
2.1.2 離散小波變換的定義 6
2.2 量化 6
2.2.1 標(biāo)量量化 6
2.2.2 矢量量化 6
2.3 編碼 7
2.3.1 熵編碼 7
2.3.2 小波壓縮編碼 8
2.3.3 小波變換方法與其它編碼方法的比較 9
2.4 信息論的基本概念 10
2.5 圖像壓縮系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià) 10
2.5.1 圖像質(zhì)量的主觀度量 11
2.5.2 圖像質(zhì)量的客觀度量 11
2.5.3 圖像壓縮效率評(píng)定 11
2.6 本章小結(jié) 12
第3章 WSQ離散小波變換 13
3.1 多分辨率分析和MALLAT算法 13
3.1.1 多分辨率分析 13
3.1.2 Mallat算法 13
3.2 二維離散小波變換 15
3.3 9/7濾波器組 16
3.3.1 濾波器的基本思想 16
3.3.2 WSQ小波基的選擇-----9/7濾波器組 18
3.3.3 邊界延拓 19
3.4 WSQ小波變換算法實(shí)現(xiàn)及流程圖 19
3.4.1 9/7濾波器組的系數(shù) 19
3.4.2 小波分解/重構(gòu)級(jí)數(shù) 20
3.4.3 小波分解流程圖 22
3.5 本章小結(jié) 22
第4章 WSQ自適應(yīng)標(biāo)量量化及算法實(shí)現(xiàn) 23
4.1 自適應(yīng)標(biāo)量量化的過程 23
4.2 WSQ標(biāo)量量化的算法實(shí)現(xiàn)流程 26
4.3 本章小結(jié) 27
第5章 WSQ編碼 28
5.1 游程編碼的原理 28
5.1.1 游程長(zhǎng)度的概念 28
5.1.2 游程長(zhǎng)度編碼的原理 28
5.2 霍夫曼編碼原理 30
5.2.1 霍夫曼編碼的過程 30
5.2.2 霍夫曼編碼的特點(diǎn)和改進(jìn) 32
5.3 WSQ編碼的過程 33
5.3.1 WSQ游程編碼的過程 33
5.3.2 WSQ霍夫曼編碼的過程 34
5.4 WSQ編碼的實(shí)現(xiàn)及流程圖 35
5.4.1 游程編碼的算法流程圖 35
5.4.2 霍夫曼編碼的算法流程圖 37
5.5 本章小結(jié) 38
結(jié)論 39
參考文獻(xiàn) 40
仿真結(jié)果 42
源程序 43
致謝 48
畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）成績(jī)?cè)u(píng)定表 49
參考文獻(xiàn)
Said A,Pearlman WA.A new fast and efficient image codec based on set partioning in hierarchical trees[J].IEEE Trans.Circuim System Video Technology, 1996,6(7):243250
Chai B,Vas J,Zhuang X H.Significance-Linked Connected Component Analysis for Wavelet Image Cod ing [J] IEEE Trans.Image Processing,1999,8(6)：774~784
海,沈蘭蓀.量化方法及其統(tǒng)計(jì)特征量用于圖像檢測(cè)的性能比較.電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào),2001,6(3)
蘭蓀等.視頻編碼與低速率傳愉(M).電子工業(yè)出版社,2001
馬大瑋.小波圖像壓縮編碼算法及應(yīng)用研究.重慶,重慶大學(xué),2002.12
System.Performance.In:Procof the First Symp on Operating Systems Design an d Implementation,1994：267～280
Daubechies.Ten lectures on wavelets,CBMSNSF Regi0nal Conference Series in Application Mathematics,SIAM Press,Philadelphia Permsylvania,Vo1,61,1992
A ntonini M , Barlaud M , Mathieu Peta1 Image coding using wavelet transform[J].IEEE Transactions on Image Processing.1992.1(2)：205～22O
58頁 3.8萬字
摘要
本文在深入研究學(xué)習(xí)了離散小波變換、自適應(yīng)標(biāo)量量化、游程編碼和霍夫曼編碼的基礎(chǔ)上，結(jié)合指紋紋理的特征，依據(jù)WSQ標(biāo)準(zhǔn)中的規(guī)定用C語言在C++Builder環(huán)境下實(shí)現(xiàn)指紋圖像壓縮算法的實(shí)現(xiàn)并提出該算法的不足之處。
該算法首先利用9/7濾波器進(jìn)行對(duì)稱的離散小波變換，為了在壓縮中更精確地保持指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，對(duì)指紋圖像進(jìn)行了小波包變換，最終得到64個(gè)子帶；然后對(duì)變換后的小波系數(shù)進(jìn)行了自適應(yīng)標(biāo)量量化，每個(gè)子帶根據(jù)位置的不同量化步長(zhǎng)也不同，因此需要對(duì)每個(gè)子帶分別量化；最后是霍夫曼編碼過程，將量化后的系數(shù)利用游程算法對(duì)應(yīng)到一個(gè)碼表，然后再根據(jù)兩個(gè)霍夫曼碼表對(duì)其進(jìn)行編碼，得到最后的壓縮數(shù)據(jù)。經(jīng)過反編碼，反量化，反小波變換得到原來的指紋圖像。
關(guān)鍵詞 離散小波變換；標(biāo)量量化；游程編碼；霍夫曼編碼
目 錄
摘要 I
Abstract II
第1章 緒論 1
1.1 課題背景 1
1.1.1 指紋圖像壓縮的必要性 1
1.1.2 指紋圖像壓縮的特點(diǎn) 1
1.1.3 指紋圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展和現(xiàn)狀 2
1.1.4 指紋圖像壓縮技術(shù)的應(yīng)用前景 2
1.2 論文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 3
第2章 圖像壓縮的基本技術(shù) 5
2.1 小波方法 5
2.1.1 連續(xù)小波變換的定義 5
2.1.2 離散小波變換的定義 6
2.2 量化 6
2.2.1 標(biāo)量量化 6
2.2.2 矢量量化 6
2.3 編碼 7
2.3.1 熵編碼 7
2.3.2 小波壓縮編碼 8
2.3.3 小波變換方法與其它編碼方法的比較 9
2.4 信息論的基本概念 10
2.5 圖像壓縮系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià) 10
2.5.1 圖像質(zhì)量的主觀度量 11
2.5.2 圖像質(zhì)量的客觀度量 11
2.5.3 圖像壓縮效率評(píng)定 11
2.6 本章小結(jié) 12
第3章 WSQ離散小波變換 13
3.1 多分辨率分析和MALLAT算法 13
3.1.1 多分辨率分析 13
3.1.2 Mallat算法 13
3.2 二維離散小波變換 15
3.3 9/7濾波器組 16
3.3.1 濾波器的基本思想 16
3.3.2 WSQ小波基的選擇-----9/7濾波器組 18
3.3.3 邊界延拓 19
3.4 WSQ小波變換算法實(shí)現(xiàn)及流程圖 19
3.4.1 9/7濾波器組的系數(shù) 19
3.4.2 小波分解/重構(gòu)級(jí)數(shù) 20
3.4.3 小波分解流程圖 22
3.5 本章小結(jié) 22
第4章 WSQ自適應(yīng)標(biāo)量量化及算法實(shí)現(xiàn) 23
4.1 自適應(yīng)標(biāo)量量化的過程 23
4.2 WSQ標(biāo)量量化的算法實(shí)現(xiàn)流程 26
4.3 本章小結(jié) 27
第5章 WSQ編碼 28
5.1 游程編碼的原理 28
5.1.1 游程長(zhǎng)度的概念 28
5.1.2 游程長(zhǎng)度編碼的原理 28
5.2 霍夫曼編碼原理 30
5.2.1 霍夫曼編碼的過程 30
5.2.2 霍夫曼編碼的特點(diǎn)和改進(jìn) 32
5.3 WSQ編碼的過程 33
5.3.1 WSQ游程編碼的過程 33
5.3.2 WSQ霍夫曼編碼的過程 34
5.4 WSQ編碼的實(shí)現(xiàn)及流程圖 35
5.4.1 游程編碼的算法流程圖 35
5.4.2 霍夫曼編碼的算法流程圖 37
5.5 本章小結(jié) 38
結(jié)論 39
參考文獻(xiàn) 40
仿真結(jié)果 42
源程序 43
致謝 48
畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）成績(jī)?cè)u(píng)定表 49
參考文獻(xiàn)
Said A,Pearlman WA.A new fast and efficient image codec based on set partioning in hierarchical trees[J].IEEE Trans.Circuim System Video Technology, 1996,6(7):243250
Chai B,Vas J,Zhuang X H.Significance-Linked Connected Component Analysis for Wavelet Image Cod ing [J] IEEE Trans.Image Processing,1999,8(6)：774~784
海,沈蘭蓀.量化方法及其統(tǒng)計(jì)特征量用于圖像檢測(cè)的性能比較.電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào),2001,6(3)
蘭蓀等.視頻編碼與低速率傳愉(M).電子工業(yè)出版社,2001
馬大瑋.小波圖像壓縮編碼算法及應(yīng)用研究.重慶,重慶大學(xué),2002.12
System.Performance.In:Procof the First Symp on Operating Systems Design an d Implementation,1994：267～280
Daubechies.Ten lectures on wavelets,CBMSNSF Regi0nal Conference Series in Application Mathematics,SIAM Press,Philadelphia Permsylvania,Vo1,61,1992
A ntonini M , Barlaud M , Mathieu Peta1 Image coding using wavelet transform[J].IEEE Transactions on Image Processing.1992.1(2)：205～22O
