基于内容特征的图像自适应压缩研究

论文摘要

图像压缩是数字图像传输和存储以及多媒体技术中的关键问题,自适应压缩算法是提高压缩率的一种有效方法。本文研究基于内容特征的图像自适应压缩方法,旨在根据图像不同区域的内容特征,采用不同的压缩方法,使图像在恢复效果和压缩率上都有一定的改善和提高。主要研究内容包括自适应分块,自适应位分配以及自适应分块后的块效应处理。提出基于SUSAN算子的自适应分块方法。在自适应分块时,图像的内容特征用图像分块区域内的边缘信息量来表示,根据边缘信息量的多少将图像区域划分为平滑块和非平滑块两种类型。自适应分块的目的是对平滑块采用大尺寸分块压缩,对非平滑块采用小尺寸分块压缩,本论文最大分块尺寸为64*64大小,最小分块尺寸为8*8大小。自适应分块采用四叉树结构,四叉树分块的原则是基于SUSAN算子的边缘信息量提取。实验证明图像内容特征越平滑,基于SUSAN算子的自适应分块方法对图像压缩率提高的贡献就越大。提出基于DCT变换域重要系数的自适应位分配方法。重要系数是指幅值大的DCT变换系数。对于平滑块采用对量化表修正的方法实现重要系数的自适应位分配,对非平滑块采用量化表排序方法实现对重要系数的自适应位分配,对自适应量化时产生的地址信息采用地址聚类的编码方法。实验证明对非平滑块采用地址聚类编码方法减少DCT变换域重要系数的地址信息量,整个图像压缩率相对于标准JPEG提高大约20%-25%。基于SUSAN算子的自适应分块后图像会产生明显的块效应,采用基于人类视觉系统的块效应去除算法进一步提高图像的恢复质量。实验证明采用本论文的自适应压缩方法与标准JPEG压缩方法相比,在PSNR（峰值信噪比）的改善和压缩率的提高方面都有很好的表现。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 自适应压缩的目的和意义
• 1.2 静态图像压缩编码的国际标准
• 1.3 图像编码压缩的技术指标
• 1.4 自适应压缩的国内外发展现状
• 1.5 本人主要工作及论文组织结构
• 1.5.1 本人主要工作
• 1.5.2 论文组织结构
• 第2章 基于内容特征的图像自适应压缩方法
• 2.1 JPEG有损压缩标准
• 2.2 基于内容特征的图像自适应压缩流程
• 2.2.1 自适应分块
• 2.2.2 DCT变换
• 2.2.3 自适应量化
• 2.2.4 熵编码
• 2.2.5 解码
• 2.3 本章总结
• 第3章 基于SUSAN算子的自适应分块
• 3.1 自适应分块原理
• 3.1.1 四叉树结构
• 3.1.2 自适应分块原则
• 3.2 自适应分块算法
• 3.3 实验结果
• 3.4 本章总结
• 第4章 基于DCT变换域重要系数的自适应位分配
• 4.1 自适应量化
• 4.1.1 非平滑块自适应量化表制定
• 4.1.2 平滑块自适应量化表制定
• 4.2 基于聚类的地址编码方法
• 4.2.1 非平滑块重要系数聚类特性
• 4.2.2 非平滑块重要系数地址聚类方法
• 4.3 实验结果
• 4.4 本章总结
• 第5章 自适应分块的块效应去除
• 5.1 图像“块效应”的原因和表现
• 5.2 图像后处理技术的发展现状
• 5.3 基于人类视觉系统的去块效应算法
• 5.3.1 基于人眼视觉特性的块效应可见度函数
• 5.3.2 去除块效应算法
• 5.4 实验结果
• 5.5 本章总结
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 附录1
• 附录2
• 致谢
• 研究生履历