该【图像压缩传感中基于变换域和字典学习的稀疏表示研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【图像压缩传感中基于变换域和字典学习的稀疏表示研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,图像处理应用越来越广泛,为了提高图像传输过程中的效率和速度,图像压缩成为了一个重要的研究方向。图像压缩技术主要分为有损压缩和无损压缩两种,其中有损压缩技术效果更好,但是会损失一定的信息。在有损压缩技术中,稀疏表示是一种有效的方法,它通过将图像表示为一个稀疏向量来实现图像压缩,进而减小数据的存储和传输量。。具体来说,研究内容包括以下方面:(1)介绍稀疏表示的基本原理和优点;(2)研究变换域和字典学****两种稀疏表示方法在图像压缩中的应用效果;(3)探究如何在图像压缩中选取最优的字典;(4)研究不同变换域在图像压缩中的应用效果;(5)实现一个基于稀疏表示的图像压缩算法,并进行实验验证。,这对于提高图像传输过程的效率和速度具有重要的意义。此外,本研究还将探究不同的变换域和字典选择对图像压缩效果的影响,为图像压缩算法的研究提供一定的参考。,首先介绍稀疏表示的基本原理和优点,并分别研究两种稀疏表示方法在图像压缩中的应用效果。接着,将进行不同字典和变换域的选择实验,分析它们对图像压缩效果的影响,最后实现一个基于稀疏表示的图像压缩算法,进行实验验证。(1)研究稀疏表示原理和优点,6月10日之前完成;(2)研究变换域和字典学****两种稀疏表示方法在图像压缩中的应用效果,7月10日之前完成;(3)实验探究最优字典和变换域选择,8月10日之前完成;(4)实现基于稀疏表示的图像压缩算法,9月10日之前完成;(5)实验验证,论文撰写,10月10日之前完成。
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