网络传输中的ROI图像编码算法研究

论文摘要

随着信息技术的发展,人们通过计算机、网络来使用越来越多的信息。网络中传输的图像和视频往往受限于网络环境,网络拥塞和带宽不稳定等因素都会影响图像恢复。在有特殊要求的领域里,有时一点点的图像缺陷都将导致不可挽救的后果。比如,医学图像中,各种的医学影像是客户端进行远程医疗会诊的直观诊断依据,此领域对影像的真实、准确以及完整性提出了较高的要求。目前,针对感兴趣区域编码的研究只停留在感兴趣区域的提取上,往往导致编解码器复杂度增加,传输效率低。本文针对大容量的医学图像传输过程很容易受网络环境影响的问题,提出了多优先级多ROI图像渐进传输算法,在EBCOT编码的基础上,利用编码块、质量层、封装包的定义,对全部感兴趣区域进行n+1次小波变换,将感兴趣区域和背景区域中的数据包进行重新排列,在比特平面中插入一些额外的质量层,按照优先级的顺序将相应数据包放在不同的质量层中,将表示背景区域的包最后进行编码。如果解码端只接收到了码流中的高质量层,意味着只接收到了感兴趣图像的数据包,没有接收到背景区域的数据包,所以此时恢复显示的图像只有ROI部分而没有背景,由于采用了优先级的划分,最高优先级的感兴趣区域优于其它优先级区域被最先解码,它可实现基于优先级的渐进传输过程,感兴趣区域也按照优先级顺序渐进显示。基于Matlab数字图像处理工具箱的仿真实验,将本文所提多优先级多ROI图像渐进传输算法与Maxshift以及无ROI的算法进行对比研究,在恢复时间上进行了单个ROI和多个ROI图像的详细比较,实验结果表明,本文所提的MPMR算法,能实现ROI部分在解码端按照优先级的顺序快速恢复,并且本文所提算法MPMR,能实现图像ROI的高清晰度。由于MPMR算法改进图像数据包的顺序,所以本算法的复杂度没有增加。另外,通过实验证明,ROI占全图面积的百分比对MPMR算法影响很大,MPMR算法在ROI面积占全图40%以下的时候效果很明显。对于不同面积的ROI,选择合适的编码传输算法,实现最优的图像编码和解码。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景、来源及意义
• 1.2 ROI编码国内外研究现状
• 1.3 本文的研究内容
• 1.4 论文的组织结构
• 第2章 图像编码的多种表示能力概述
• 2.1 图像的渐进传输方式简介
• 2.1.1 评判图像好坏的标准
• 2.1.2 多种表示能力的编码简述
• 2.2 图像渐进传输算法实现
• 2.3 渐进次序算法
• 2.4 本章小结
• 第3章 ROI图像编码概述与分析
• 3.1 小波图像系数特点
• 3.2 多分辨率分析与小波变换优势
• 3.3 ROI图像编码概述
• 3.3.1 JPEG2000标准中的ROI编码
• 3.3.2 ROI掩模的基本原理
• 3.4 本章小结
• 第4章 多优先级多ROI图像渐进传输算法
• 4.1 EBCOT内嵌编码概述
• 4.2 MPMR算法优先级的确定
• 4.3 MPMR算法ROI掩模的生成过程
• 4.4 MPMR算法的实现步骤
• 4.4.1 MPMR多过程平面编码
• 4.4.2 MPMR多过程策略
• 4.4.3 算术编码
• 4.5 本章小结
• 第5章 MPMR的仿真实验与分析
• 5.1 Matlab7.0图像处理工具箱简介
• 5.1.1 Matlab7.0概述和特点
• 5.1.2 Matlab图像处理工具箱简介
• 5.1.3 Matlab在遥感图像处理中的应用
• 5.1.4 Matlab在医学图像处理中的应用
• 5.2 MPMR渐进传输算法的实现
• 5.2.1 图像预处理模块
• 5.2.2 离散小波变换（DWT）模块
• 5.2.3 基于Matlab的ROI掩模
• 5.3 仿真实验与结果分析
• 5.3.1 普通领域的ROI图像变换
• 5.3.2 医学领域的ROI图像变换
• 5.3.3 验证MPMR传输ROI的时间优势
• 5.3.4 不同ROI比例对图像恢复的影响
• 5.3.5 MPMR在模糊搜索中的应用
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢