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特征保持下的图像压缩编码

作　者: 刘晓倩
导　师: 马社祥
学　校: 天津理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 边缘提取特征保持 WBCT IEEIC IFPIC 混合编码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 17次
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内容摘要

随着通信技术、图像传输及存储需要的高速发展,图像压缩编码技术在人类生活中所占的地位越来越重要。因为所有信息化的发展都需要较高的传输率,并且可以根据人们实际应用的需要使用尽量少的空间和带宽来存储与传递大幅图像,从而获得不同分辨率或是更高质量的重建图像。以上这些都需要我们不断地改进图像压缩技术,使之不仅具有良好的人们所需的压缩效率,而且还可以根据实际情况更加灵活的处理压缩码率,最终实现高压缩率和高保真率。另外根据实际应用的情况,人们发现在图像压缩过程中我们需要花费较多的比特表示图像中感兴趣的区域(ROI),而只用较少的比特表示图像的其他部分。而由于图像的大部分信息都是由图像的几何特征如边缘和纹理表示的,所以提取并保持图像的边缘及纹理信息成为图像压缩的新要求。本文就是在将图像压缩和特征保持结合起来的思想基础上提出了三种不同的特征保持图像压缩编码算法,分别为：(1)基于WBCT的边缘增强图像编码算法(IEEIC)。它首先使用边缘检测器SUSAN对图像进行边缘提取,然后采用WBCT对图像进行变换并由类SPIHT对变换系数进行编码,最后在解码端增强图像边缘,有效的保留了边缘的清晰度,但由于边缘信息只用在增强阶段,会产生一定的冗余。(2)基于WBCT的特征保持图像编码算法(IFPIC)。它首先将图像分为边缘、纹理及与纹理相关的细节三部分,并将提取的边缘应用在变换域进行编码来完成对第一种算法的改进。通过对三部分信息分别编码保留了图像的大部分边缘及纹理信息,同时在信噪比方面也明显优于第一种算法。(3)基于混合编码的纹理保持图像压缩算法。它也是首先通过使用边缘检测器SUSAN对图像进行边缘提取,不同与以上两种算法的是它将提取的边缘信息映射到了变换域,然后再根据变换后低频与高频子带系数的特点,分别对其采用不同的编码算法。实验证明这种算法在保留了图像绝大部分边缘及纹理信息的同时达到了较高的信噪比,只是在速度方面稍慢了一些。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第一章绪论  8-14
  1.1 研究的背景和意义  8-9
  1.2 图像压缩技术国内外研究现状及发展趋势  9-12
  1.3 图像压缩性能的评价  12-13
  1.4 本文的主要研究内容  13-14
第二章图像的边缘特征提取与小波变换理论  14-26
  2.1 图像边缘特征提取  15-18
  2.2 小波变换理论  18-26
第三章基于WBCT的边缘保持图像压缩算法  26-43
  3.1 Contourlet变换  26-32
  3.2 基于小波变换的Contourlet变换(WBCT)  32-33
  3.3 基于WBCT的低比特率边缘保持图像压缩算法  33-42
    3.3.1 改进的边缘增强图像编码算法(IEEIC)  33-38
    3.3.2 改进的特征保持图像编码算法(IFPIC)  38-40
    3.3.3 仿真实验结果与结论  40-42
  3.4 本章小结  42-43
第四章基于WBCT的纹理保持图像压缩算法  43-55
  4.1 基于改进的SPIHT的纹理保持图像压缩算法  43-45
  4.2 基于混合编码的纹理保持图像压缩算法  45-54
    4.2.1 位平面编码  48-49
    4.2.2 SPECK图像编码  49-50
    4.2.3 仿真结果及结论  50-54
  4.3 本章小结  54-55
第五章总结与展望  55-57
参考文献  57-61
发表论文和科研情况说明  61-62
致谢  62

特征保持下的图像压缩编码

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