多小波视频图像压缩算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着数字化时代的到来，视频图像数据越来越重要，它的运用已渗透到社会的各个方面。然而，这种大数据的增长也给存储、传输和处理视频图像数据带来了巨大的挑战。为了有效地利用带宽和存储资源，需要对视频图像进行压缩。而小波视频图像压缩算法是其中一种比较先进的图像压缩算法，它能够提高图像质量和压缩效率。因此，本文选择“多小波视频图像压缩算法研究”作为研究主题，探索更加高效的视频图像压缩算法。二、研究内容和方法（一）研究内容1、多小波视频图像压缩算法的理论分析与方法设计；2、多小波视频图像压缩算法的实现与优化；3、多小波视频图像压缩算法的性能评估与对比分析。（二）研究方法1、理论分析：通过对多小波视频图像压缩算法的理论研究，对其进行深入分析和总结，为算法的实现和优化提供理论基础。2、算法设计：根据理论分析的结果，设计一种多小波视频压缩算法，实现高效的视频图像压缩和还原。3、算法实现和优化：使用MATLAB等软件实现算法，并针对算法进行优化，提高算法的效率和精度。4、性能评估与对比分析：对所设计的算法进行评估和比较实验，评估其压缩效率、还原质量等指标，并与其他视频压缩算法进行比较分析。三、预期结果和创新点1、预期结果通过多小波视频图像压缩算法的深入研究，本文将形成一套高效的视频压缩算法，能够满足现有视频处理的需求，具有较好的压缩效率和图像质量。2、创新点本研究主要创新点在于：（1）提出一种基于多小波的视频图像压缩算法，不仅能够保持原始图像的质量，而且压缩效率较高；（2）使用MATLAB等软件实现算法，并针对算法进行优化，提高算法的效率和精度；（3）实验评估算法的性能，并与其他视频压缩算法进行比较分析。四、研究进度及计划安排（一）研究进度1、文献调研和相关理论学习：1个月；2、算法设计和实现：3个月；3、算法优化和性能评估：2个月；4、论文撰写和答辩准备：2个月。（二）计划安排1、第1-2个月：完成文献调研和学习多小波视频图像压缩算法相关理论知识；2、第3-5个月：设计和实现多小波视频图像压缩算法，并进行初步评估；3、第6-7个月：针对算法进行优化，并完成对比实验；4、第8-9个月：撰写论文并进行修改；5、第10个月：准备答辩。五、参考文献1.Lim,J.S.(1991)‘Anewapproachtolinearfilteringandpredictionproblems’,IEEETransactionsonInformationTheory,6(1),pp.9-18.2.马克思（2015）《小波分析原理》（第2版），北京：机械工业出版社。3.Vetterli,M.,LeGuludec,I.andLeBoudec,J.(1992)‘Imagecompressionusingwavelettransform’,IEEETransactionsonImageProcessing,1(2),pp.244-250.4.Mallat,S.(2008)‘Awavelettourofsignalprocessing:thesparseway’,NewYork:AcademicPress.5.Strang,G.andNguyen,T.(1996)‘Waveletsandfilterbanks’,Wellesley,MA:Wellesley-CambridgePress.