49、小波方法在图像压缩中的应用

小波方法在图像压缩中的应用

多尺度双色聚类算法

多尺度双色聚类算法旨在将图像分离为前景和背景。它的每一次迭代并非朝着黑白两色收敛，而是朝着上一次迭代中找到的两种主色收敛。具体操作步骤如下：
1. 初始化 ：对于每个小方块 b ，确定其所在的上一次迭代中的大方块 B ，并将 b 的背景色和前景色初始化为 B 的相应颜色。
2. 像素标记 ：遍历整个图像，将每个像素的颜色与所在方块的背景色和前景色进行比较，根据距离较近的颜色标记该像素。
3. 颜色更新 ：对于每个小方块 b ，通过以下加权平均计算新的背景色：
- 标记为背景的所有像素颜色的平均值，权重为 80%。
- 本次迭代中 b 使用的背景色，权重为 20%。
新的前景色以类似方式计算。
4. 迭代收敛 ：重复步骤 2 和 3，直到背景色和前景色收敛。之后，将每个小方块 b 进一步划分为更小的方块，并重复上述过程。

为了进一步优化分离效果，还会对各个前景区域应用各种滤波器，以找出并消除前景部分识别中的明显错误。

WSQ 指纹压缩

背景与需求

指纹数据量巨大，美国联邦调查局（FBI）自 1924 年开始收集指纹卡片，目前约有 2 亿张，且每天新增 3 - 5