1. 本选题研究的目的及意义
图像压缩技术旨在在尽可能保留原始图像信息的同时，减少图像的存储空间和传输带宽。
随着信息技术的快速发展，图像数据量呈爆炸式增长，对图像压缩技术提出了更高的要求。
小波分析作为一种新兴的数学工具，具有良好的时频局部化特性，非常适合处理非平稳信号，在图像压缩领域展现出巨大潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像压缩技术一直是图像处理领域的研究热点，传统的压缩方法如JPEG等已经取得了显著的成果，但仍然存在一些局限性。
近年来，随着小波分析理论的不断发展，其在图像压缩领域的应用越来越受到重视。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.小波变换理论：深入研究连续小波变换和离散小波变换的原理，分析不同小波基函数的特性及其对图像压缩的影响。
2.图像压缩基本框架：分析图像压缩的流程，包括图像变换、量化、编码和解码等步骤，并介绍常用的压缩标准和评价指标。
3.基于小波分析的图像压缩算法：研究基于小波变换的图像分解方法，探讨小波系数的量化和编码策略，并设计图像压缩的重建算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析等方法，具体步骤如下：1.文献研究：广泛查阅国内外相关文献，了解小波分析和图像压缩的最新研究进展，为研究奠定理论基础。
2.理论分析：深入研究小波变换的基本原理、不同小波基函数的特性以及图像压缩的评价指标，为算法设计提供理论指导。
3.算法设计：基于小波分析理论，设计图像压缩算法，包括图像分解、系数量化编码和图像重建等关键步骤，并分析算法的复杂度和性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对特定类型的图像，研究不同小波基函数对压缩效果的影响，并提出一种自适应选择小波基函数的方法，以提高压缩效率。
2.结合深度学习技术，探索基于深度神经网络的小波系数量化编码方法，以进一步提高压缩性能。
3.将小波分析与其他图像处理技术相结合，例如图像去噪、图像增强等，以提高压缩后的图像质量。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张春田, 苏立, 熊伟. 小波分析及其在图像压缩中的应用[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(08): 2241-2246.
2. 李世中, 朱秀丽. 基于小波分析的图像压缩算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(13): 173-178.
3. 王丽娟, 刘利斌. 基于提升小波变换的图像压缩算法[J]. 计算机工程与设计, 2020, 41(05): 1389-1394.
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