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基于三维小波变换的视频图像压缩算法的研究

作　者: 马宣
导　师: 马海武
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 小波三维小波变换视频编码阈值量化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 174次
引　用: 4次
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内容摘要

随着现代通信和网络技术的极速发展,视频编码技术越来越显示出其重要性。视频编码技术在多媒体,高清晰电视(HDTV),可视电话,视频点播(VOD),电视会议等视频服务中起着至关重要的作用,因而具有广阔的应用前景和巨大的市场价值。小波变换在视频图像编码中,是一种非常有效的方法。小波变换同时具有良好的空间分辨率和频率分辨率的特性,可以更好的捕捉到视频图像的非平稳信息而获得更高的压缩比,并且它的多分辨率特性更接近HVS(human visual system人类视觉系统)的视觉特性。更重要是它能更好地提供可分级编码的能力,有效地防止误码传输问题,减低复杂度。本文介绍了一些用三维小波变换进行的视频压缩算法,并提出了一种时域加强的基于三维小波变换的视频图像序列的编码。同一般的三维小波变换编码相比,该算法根据人类视系统的特性对视频图像对不同频率的数据进行粗细不同的量化,特别是以均方误差(MSE)为准则的阈值量化方法对时间高频域的量化,解决了当图像运动变化较大时所产生的大数据量的问题。该算法无运动估计和补偿环节,降低了算法的复杂度。仿真实验表明该算法的有效性和可行性。

全文目录

第一章绪论  8-14
  1.1 数据压缩简介  8-10
  1.2 视频压缩编码技术概述  10-12
    1.2.1 视频压缩编码技术的必要性  10-11
    1.2.2 视频图像编码的标准化进程  11-12
    1.2.3 视频压缩编码技术的基本结构和分类  12
  1.3 小波变换用于图像压缩  12-13
  1.4 本文的主要内容  13-14
第二章人类视觉特性和小波理论  14-34
  2.1 人的视觉感知特性  14-18
    2.1.1 亮度的感知特性  14-16
    2.1.2 空间频率的感知特性  16-18
    2.1.3 视觉的视域特性  18
    2.1.4 视觉对失真的感知特性  18
  2.2 小波理论基础  18-34
    2.2.1 小波的定义  19-20
    2.2.2 小波变换的时—频域分析  20-22
    2.2.3 离散小波变换及其频带特性  22
    2.2.4 多分辨率逼近和正交小波基  22-27
    2.2.5 离散小波变换的快速算法——Mallat算法  27-29
    2.2.6 双正交小波变换  29-30
    2.2.7 小波包分解  30-32
    2.2.8 多维空间的小波变换  32-34
第三章小波视频编码的基础——小波图像编码  34-47
  3.1 数字图像的小波编码方法  34-40
    3.1.1 离散小波图像变换的数学分析  34-36
    3.1.2 小波基的选择  36-37
    3.1.3 小波变换系数的量化和编码  37-40
  3.2 嵌入式小波零树编码(EZW)  40-43
    3.2.1 零树的定义和表示  40-42
    3.2.2 EZW具体算法  42-43
  3.3 SPIHT编码算法  43-47
第四章三维小波视频变换编码方法  47-58
  4.1 三维小波变换  47-51
    4.1.1 三维空间中的小波基  47-49
    4.1.2 三维小波的S.Mallat算法  49-51
  4.2 三维小波的视频编码算法及其应用  51-54
    4.2.1 基于三维小波变换的视频编码系统  52-53
    4.2.2 三维分级零树编码算法  53-54
  4.3 三维小波的SPIHT算法  54-58
    4.3.1 三维小波时一空方向树  55-56
    4.3.2 三维SPIHT算法的实现  56-58
第五章基于三维小波变换的视频压缩的改进算法  58-64
  5.1 视觉阈值曲线  58-60
  5.2 新的三维小波变换视频压缩的算法  60-64
    5.2.1 三维小波基的选取  60-61
    5.2.2 阈值量化法  61-62
    5.2.3 新算法的具体实现  62-63
    5.2.4 仿真试验  63-64
第六章结束语  64-65
  6.1 结论  64
  6.2 展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-68
作者在读期间的研究成果  68

基于三维小波变换的视频图像压缩算法的研究

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