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基于分类的图像压缩算法研究

作　者: 马锐
导　师: 张敏瑞
学　校: 西安科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像压缩 图像分类 图像属性 统计特性 JPEG
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 208次
引　用: 6次
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内容摘要


随着多媒体技术和数据通信技术的不断发展,数字图像的数据量越来越大,而存储容量和传输带宽总是有限的,图像压缩技术已成为解决存储和传输问题的关键,对于卫星遥感来说更是如此。因此,研究更有效的图像压缩算法,具有重要的理论意义和实用价值。目前图像压缩算法已经有多种,大部分工作都集中在对压缩算法本身的研究和改进上,而结合图像分类对压缩算法进行研究相对较少。图像特征不同,算法压缩的效果也不同,为了使图像特征与压缩算法更好地匹配,提高压缩算法的适应能力和质量,本文提出了一种基于图像分类的图像压缩新算法。算法通过对已有图像压缩算法(JPEG算法和JPEG2000算法)的性能仿真和比对,结合图像的统计特性以及表征图像边缘的梯度,提取对算法性能和图像质量评定比较敏感的特征——梯度作为分类特征,建立了一种根据图像分类来选择最优算法的自适应图像压缩算法模型。在图像压缩时,可根据图像平均梯度的大小或图像的类别选择不同的压缩方法或确定相关参数。大量的实验数据表明,该图像压缩新算法具有良好的效果,和不经图像分类而直接压缩的常规算法相比,有效地提高了压缩性能。从宏观角度来看,该算法对数量较多的一批图像,能显著提高平均压缩率;从微观角度来看,对一幅图像经分块得到的各子图像,采用分类压缩同样具有很好的效果。总之,本文以图像压缩为目标,提出利用图像梯度对图像进行某种意义下的分类处理,并将它引入图像压缩领域,达到了预期目的。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-10
1 绪论  10-20
  1.1 图像压缩编码概述  10-11
  1.2 图像压缩编码的发展与研究现状  11-17
    1.2.1 图像压缩编码的历史与发展  11-12
    1.2.2 图像压缩编码的国际标准  12-14
    1.2.3 图像压缩编码的典型方法  14-17
  1.3 目前图像压缩算法研究存在的问题  17-18
    1.3.1 各种编码方法的缺点和不足  17-18
    1.3.2 压缩算法研究中存在的一些问题  18
    1.3.3 基于图像分类的压缩算法新思路  18
  1.4 本文的主要内容和结构安排  18-20
2 图像信息的基础理论  20-34
  2.1 图像的数学特征  20-25
    2.1.1 图像的数字化表示  20-21
    2.1.2 图像的空域统计特性  21-23
    2.1.3 图像的频域统计特性  23-24
    2.1.4 图像的边缘和梯度  24-25
  2.2 图像的信息量和熵  25-28
    2.2.1 信息的度量  25-26
    2.2.2 离散信源的平均信息量  26
    2.2.3 离散图像的信息熵  26-27
    2.2.4 最大熵定理和图像噪声  27
    2.2.5 熵在图像处理中的应用  27-28
  2.3 图像的质量和评价  28-30
    2.3.1 主观评价方法  29
    2.3.2 客观评价方法  29-30
    2.3.3 新的质量评价方法  30
  2.4 图像的数据文件结构  30-33
    2.4.1 图像文件的数据存储结构  30-31
    2.4.2 常见的图像文件格式  31-33
  2.5 本章小结  33-34
3 JPEG 和JPEG2000 图像压缩算法  34-49
  3.1 基于离散余弦变换的JPEG 压缩编码算法  34-38
    3.1.1 基本工作模式的JPEG 图像压缩基本模型  34-35
    3.1.2 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform）  35-36
    3.1.3 基于DCT 的JPEG 压缩编码算法流程  36
    3.1.4 基于DCT 的JPEG 压缩编码算法详述  36-38
  3.2 基于小波变换的JPEG2000 压缩算法  38-45
    3.2.1 JPEG2000 图像编解码系统  39-40
    3.2.2 JPEG2000 编码过程详述  40-44
    3.2.3 JPEG2000 中的关键技术  44-45
  3.3 JPEG 与JPEG2000 压缩性能  45-48
    3.3.1 压缩效率与运算处理量的关系  45-46
    3.3.2 JPEG 与JPEG2000 的有损（不可逆）压缩特性  46-47
    3.3.3 JPEG 与JPEG2000 图像压缩实例  47-48
    3.3.4 大量图像压缩仿真结果说明  48
  3.4 本章小结  48-49
4 基于属性的图像分类压缩算法  49-63
  4.1 引言  49
  4.2 图像的基本属性与分类方法  49-52
    4.2.1 图像的基本属性  49-50
    4.2.2 图像的边缘与梯度算子  50-51
    4.2.3 数字图像的分类方法  51-52
  4.3 基于图像梯度特征的图像分类  52-57
    4.3.1 图像熵、梯度与压缩算法的关系  52
    4.3.2 分析流程与实现  52
    4.3.3 实验结果与分析  52-57
  4.4 基于图像特征的图像压缩新算法  57-62
    4.4.1 新算法描述  57
    4.4.2 基于图像整体特征分类的图像压缩新算法及仿真  57-60
    4.4.3 基于图像分块特征分类的图像压缩新算法及仿真  60-62
  4.5 本章小结  62-63
5 结论  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-68
附录  68-88
  攻读学位期间参与的科研项目  68-69
  附录1  69-79
  附录2  79-88

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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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