基于上下文的低码率图像可重用技术的研究

论文摘要

如何高质量地编解码多媒体文件,以应对不稳定的网络和无线信道传输是个充满活力的研究课题。一直以来,多媒体算法的研究目标是在相同质量的条件下追求更高的压缩比,以适应低容量终端存储器和窄带传输的需求。经典的多媒体压缩算法,主要以信息论为指导,取得了较好的主观和客观质量。但是这些传统的压缩方法受其固有性质的限制,在低码率下易产生块效应和振铃效应。本文首先从计算机视觉的角度出发,提出了基于基元图的图像压缩可重用系统,充分挖掘了图像之间的可重用信息,达到了在相同码率下提升主观质量的目的。其次,对于压缩,一直以来较多的关注投入在前端去除空间和时间冗余上。对于去除统计冗余的熵编码阶段,由于其数学建模的困难性,一直关注较少。为了适应低码率下文件的传输或存储,本文以可执行文件为研究对象,提出了基于上下文的熵编码模型,设计了面向算术编码的建模方案和压缩系统。再次,在传输中,信源编码后得数据流存在高依存度,导致抗错性差,易于误码传播。本文面向H.264 CABAC提出了基于上下文的二进制算术编码错误检测机制,该机制充分挖掘了对象文件的上下文关系,从而有针对性地加入冗余,达到检测的目的。与之相对应,(1)本文从计算机视觉的角度出发,提出了基于基

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 基于计算机视觉的图像压缩研究
• 1.2.1 研究目的
• 1.2.2 关键背景知识概述
• 1.2.3 本文的创新点
• 1.3 基于上下文的熵编码研究
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 关键背景知识概述
• 1.3.3 本文的创新点
• 1.4 基于上下文的差错控制研究
• 1.4.1 研究目的
• 1.4.2 关键背景知识概述
• 1.4.3 本文的创新点
• 第二章 基于基元图的图像压缩系统
• 2.1 概述
• 2.2 JPEG2000 中采用的编码算法简介
• 2.2.1 JPEG2000 标准的背景及其主要目标
• 2.2.2 JPEG2000 标准的技术特征
• 2.2.3 JPEG2000 与其他现有标准的比较
• 2.3 基于计算机视觉的图像压缩系统概述
• 2.4 基于基元图的图像压缩系统设计
• 2.4.1 整体框架概述
• 2.4.2 基于基元图的映射
• 2.4.3 基于素描轮廓选择的证明
• 2.4.4 基于轮廓的学习和映射
• 2.5 素描轮廓学习的关键技术
• 2.5.1 插值技术
• 2.5.2 边缘检测
• 2.5.3 Graph-Cut 处理
• 2.6 试验结果
• 2.6.1 训练图集
• 2.6.2 实验结果
• 2.7 总结
• 第三章 基于上下文的熵编码技术研究
• 3.1 概述
• 3.2 算术编码技术简介
• 3.2.1 算术编码原理
• 3.2.2 算术编码难点
• 3.2.3 建模的重要性
• 3.3 可执行文件的分析
• 3.3.1 可执行文件的结构分析
• 3.3.2 text 段格式分析
• 3.4 基于上下文的熵编码模型建立
• 3.4.1 基于上下文的熵编码模型系统概述
• 3.4.2 基于字节的压缩方法（Byte Compressor）
• 3.4.3 基于指令的熵编码模型建立
• 3.4.4 基于比特的算术编码
• 3.5 基于上下文的模型组合
• 3.5.1 神经网络简介
• 3.5.2 神经网络用在模型间的组合
• 3.6 试验结果
• 3.7 总结
• 第四章 基于上下文的错误检错机制
• 4.1 概述
• 4.2 错误检测方法分析
• 4.2.1 原理介绍
• 4.2.2 实现细节
• 4.2.3 冗余因子方案总结
• 4.3 H.264 CABAC 分析
• 4.3.1 二值化
• 4.3.2 上下文建模
• 4.3.3 上下文模型内部索引关系
• 4.3.4 上下文模型估计类型
• 4.4 H.264 CABAC 内基于上下文的错误检测机制
• 4.4.1 框架概述
• 4.4.2 CABAC 里的算术编码
• 4.4.3 标记位的选择
• 4.4.4 标记符号位的选择
• 4.4.5 理论分析
• 4.5 试验结果
• 4.5.1 不同内容的图像的增长大小比较
• 4.5.2 不同网络传输环境下该算法与其他算法的比较
• 4.6 总结
• 第五章 本文工作总结及对未来的展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 附录 A