基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究

基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究

论文摘要

近年来随着电脑网络和多媒体的普及,图像数据的需求大量增加,如何有效的储存和传输图像成为重要的课题。PEG委员会于1997年开始为新一代的图像压缩技术标准努力,并于2000年底将此标准定案。该标准称为JPEG2000,一方面是表示此标准是2000年制定的,另一方面有助于和JPEG区别。JPEG采用的核心技术是离散余弦转换(Discrete Cosine Transform,简称DCT);JPEG2000所采用的核心技术为离散小波转换(Discrete Wavelet Transform,简称DWT)。近年来,离散小波转换普遍受到工程研究人员的重视,目前已成功地应用在各种领域,包括数值分析、信号分析、图像编码、统计学与生物医学等。由于离散小波转换具有极佳能量集中的特质和与生俱来可分阶的特性,使得它在图像和视频压缩编码系统中受到极高的重视。虽目前存在许多的图像压缩方法,但这些方法皆以去除图像中的统计相关冗余为主,甚少考虑人类的视觉冗余,因此无法达到更高的压缩效果。小波变换的多分辨率表示法为公认的符合人类视觉的模型,它可以由粗略到精细的描述物体,且可有很好的压缩效果。整数小波变换除了具有小波变换的特性,更具备了方便计算以及快速处理的优点。由Jayant提出JND(Just-Noticeable-Distortion)的视觉编码概念,由此概念延伸出一个图像信号视觉上的阀值,如果低于该阀值则为人类视觉无法查觉的信号。根据人类视觉系统和离散小波变换的特性,本文提出了整数小波变换的图像压缩方法。通过实验分析,本文在相同的情况下,通过对比参考文献中的方法,本文算法可以获得更好的压缩编码效果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究背景
  • 1.2 图像压缩概述
  • 1.3 图像压缩性能评价
  • 1.3.1 图像质量评估
  • 1.3.2 压缩效果评估
  • 1.4 论文的结构安排
  • 第二章 JPEG2000图像压缩标准
  • 2.1 离散小波变换
  • 2.1.1 一维离散小波变换
  • 2.1.2 二维离散小波变换
  • 2.2 JPEG2000标准概述
  • 2.2.1 JPEG2000的结构
  • 2.2.2 JPEG2000的优点
  • 2.3 JPEG2000的编解码系统
  • 2.3.1 预处理
  • 2.3.2 分量变换
  • 2.3.3 小波变换
  • 2.3.4 量化
  • 2.3.5 第一层编/解码器
  • 2.3.6 第二层编/解码器
  • 2.3.7 码率控制
  • 2.4 JPEG2000中的EBCOT算法
  • 2.4.1 EBCOT编码概述
  • 2.4.2 Tier 1和Tier 2的功能
  • 2.4.3 四种编码方式
  • 2.4.4 算数编码方法
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于视觉的图像压缩研究
  • 3.1 视觉冗余
  • 3.2 整数小波变换
  • 3.3 区域特性的视觉编码
  • 3.4 视觉模型
  • 3.5 信息编码
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 本文提出的方法
  • 4.1 本文算法概述
  • 4.2 方向性视觉模型
  • 4.2.1 水平运算算法
  • 4.2.2 垂直运算算法
  • 4.2.3 双斜交叉算法
  • 4.3 量化步骤
  • 4.4 实验结果与分析
  • 4.4.1 整数小波变换
  • 4.4.2 量化步长的影响
  • 4.4.3 本文算法的性能比较
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 结论与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于人类视觉系统和离散小波变换的图像压缩算法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢