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基于全变分修补模型的多尺度图像编码系统

作　者: 史晶
导　师: 彭进业
学　校: 西北大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像全变分修补模型 多尺度图像 Canny算法 曲率加权梯度模值 预测编码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 70次
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内容摘要


图像编码压缩技术在图像存储、处理和传输中占据核心地位。目前,利用离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的图像编码技术已得到广泛应用,它们均属于基于波形的第一代图像编码。为了开发性能更优的图像编码技术,从上世纪后期,基于对象的第二代图像编码已成为图像处理的热点之一。由于近二十年来,偏微分方程(PDE)方法在图像处理中取得了令人瞩目的发展,人们也正将这一新技术应用于第二代图像编码,其中,V.Caselles等人(1998)提出的基于图像水平集的“绝对最小Lipschitz延拓”(AMLE)的图像重构方法和T.Chen等人(2002)提出的全变分修补模型的图像重构方法,就是在这一研究方向上的重要成果。本文以全变分修补模型为理论基础,提出了一种多尺度图像编码压缩系统方案,文中详细讨论了各组成模块的功能和算法,分析了系统的主要性能。方案的核心技术是将预测编码与TV模型相结合,这样不仅可以形成嵌套式码流,以适用不同信道容量用户的需求,而且也有效地提高了编码和解码效率。本文还提出了一种以曲率加权梯度模值为判据的改进的Canny边缘提取算法,以适应基于边缘的图像编码的需要。采用典型图像对本文方案进行的仿真实验表明,系统各功能模块的算法是可行的,能够达到令人满意的编码效率。因而它可以作为进一步开发实用的高压缩率图像编码系统的基础。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-15
  1.1 图像数据编码压缩的必要性与可能性  7-8
  1.2 图像编码的分类  8-11
    1.2.1 无损编码和有损编码  8
    1.2.2 第一代图像编码与第二代图像编码  8-11
  1.3 图像编码的评价准则  11-12
  1.4 本文的主要创新点  12-13
  1.5 本文主要内容及其组织安排  13-15
第二章 全变分图像复原模型的原理及其应用  15-23
  2.1 全变分图像复原模型  15-18
    2.1.1 传统的图像复原方法  15-16
    2.1.2 全变分复原模型的基本原理  16-18
  2.2 全变分复原模型的数值实现  18-20
    2.2.1 显式方案  19
    2.2.2 固定点算法  19
    2.2.3 改进的显式算法  19-20
  2.3 全变分模型应用于图像修补  20-21
  2.4 全变分模型应用于图像放大  21-22
  2.5 本章小结  22-23
第三章 基于边缘的图像编码  23-37
  3.1 边缘检测  23-27
    3.1.1 边缘的重要意义  23
    3.1.2 边缘的定义  23-24
    3.1.3 Canny边缘检测和Marr边缘检测  24-25
    3.1.4 一种改进的Canny边缘提取算法  25-27
  3.2 基于二进小波变换的图像编码  27-32
    3.2.1 二进小波的分解与重构算法  27-28
    3.2.2 具有微分功能的二进小波  28-30
    3.2.3 基于边缘的二进小波图像编码方法  30-32
  3.3 基于图像水平集的图像编码  32-34
  3.4 基于全变分修补模型的图像编码  34-35
  3.5 本章小结  35-37
第四章 基于全变分修补模型的多尺度编码系统  37-51
  4.1 系统总体构架  37-38
  4.2 多尺度分辨率图像的获取  38-39
  4.3 多级边缘图的获取  39-40
  4.4 预测编码及其在本系统中的应用  40-42
    4.4.1 预测编码的基本原理  40-41
    4.4.2 预测编码在本文系统中的应用  41-42
  4.5 系统的性能分析  42-44
    4.5.1 压缩比的估算  42-44
    4.5.2 编码和解码的时间开销  44
  4.6 仿真实验  44-48
    4.6.1 单尺度实验结果  44-46
    4.6.2 多尺度实验结果  46-48
  4.7 方法的分析比较  48-50
    4.7.1 编码数据量  49
    4.7.2 时间开销  49-50
  4.8 本章小结  50-51
结论  51-53
  本文的主要工作  51
  展望  51-53
参考文献  53-57
攻读硕士学位期间取得的科研成果  57-59
致谢  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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