开题报告图像压缩技术研究报告及应用 .docx

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1、精品名师归纳总结毕业设计 论文）材料之二 开题报告题目：图像压缩技术的争论及应用Research and Application of Image Compression课 题 类 型： 科研 论文 模拟 实践 学 生 姓 名：丁 云 凤学号：3060202101专 业 班 级：电子 061 班系别：电气工程系指 导 教 师：朱 世 东开 题 时 间：2021年 4 月2021 年 04月 15日可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结一、毕业设计内容及争论意义设计的内容：本论文的主要争论内容是图像压缩技术。具体框架是第一介绍了图像压缩的基本原理以及其相关压缩方法分类等理论学问，并且说

2、明白对图像进行压缩的必要性与重要性，然后针对目前图像压缩现状和进展趋势，着重介绍了小波变换，并以其为基础来进行数字图像的压缩处理，这或许会成为图像数据压缩的主要技术之一。接着又依据相关学问编写了一些简洁的图像处理程序，对前面的理论进行试验、分析、论证。最终，对整篇论文进行总结，发觉自身争论的不足，并展望其将来进展前景争论意义：图像信息给人们以直观、生动的形象，正成为人们猎取外部信息的重要途径。然而，数字图像具有极大的数据量，在目前的运算机系统的条件下，要想实时处理，如图像信息不经过压缩，就会占用信道宽，是传输成本变得昂贵，传输速率变慢。这对图像储备、传输及使用都特别不利，同时也阻碍了人们对图像

3、的有效猎取和使用。另外，相伴着运算机科学技术的进展，图像压缩技术在通信系统和多媒体系统中的重要性也越来越高，在我们的学习、生产、生活以及国防事物中等的作用越来越显著。为此，人们赐予了图像压缩技术广泛的关注，如何用完量少的数据量来表示图像信息， 即对图像进行压缩，越来越成为图像争论领域的重点课题。二、毕业设计争论现状和进展趋势争论现状：第一代图像压缩编码的争论工作是从上个世纪50 岁月提出电视信号数字后开头的，至今己有 60 多年的历史。主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。1966 年J.B.Neal 对比分析了差分编码调制 DPCM 和脉冲编码调制 PCM 并提出了用于电视的试验 数据 ，

4、1969 行了 线 性预 测编 码的 实际 试验 。 同年 举办 首届 图像 编码 会 PictureCodiSymP0sium，在这次会议之后，图像压缩编码算法的争论有了很大进展。由于 DCT 压缩算法具有编码成效较好、运算复杂度适中等优点，目前己经成为国际图像编准 JPEG的核心算法。为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不抱负等 1985 年Kunt 等人充分利用人眼视觉特性提出了其次代图像压缩编码的概念。上世纪 80 岁月中后期，人们相继提出了在多辨论率下表示图像的方案，主要方子带压缩编码、金字塔压缩编码等。这些方法均在不同程度上有如下优点: 多辨论率的信号表示有利于图

5、形信号的渐输，不同辨论率的信号占用不同的频带，便于引入视觉特性。1987 年， Mallat 次奇妙的将运算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，统一了在之前各种小波的构造方法之后，他又争论了小波变换的离散形式，并将相应的法应用于图像的分解与重构中，为随后的小波图像压缩编码奠定了理论基础。1988 年 Barnsly 和S1an 共同提出了分形图像编码压缩方案，之后，各国学者提出各种各样的改进方法， 从而掀起了分形图像编码的新高潮。但由于在分形压缩编码过程中，运算量大，从而造成编码时间过长，且提高压缩比同减小失真度之间的冲突始终存在，从而局限了它的有用性。上个世纪 90 岁月后，又取得

6、了一系列图像压缩编码争论的阶段性新成果，基于零 树的编码法第一由 A.5.Lewis 和 G.Knoes 提出，其特点是依据小波系数在同方向子带中 的相像性，即如一个小波系数较小，就很可能高一级 频率更高 同方向子带中相应位可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结置的小波系数也较小，利用一种称为小波树的树形结构来组织小波系数，使其能便利的去除频域和空间域中的相关性。接着Shapir 结合比特平面编码方法设计了更好的零树编码方法， Shapri 提出的嵌入式零树小波算法是迄今为止最有效的方法，它有效的利用了小波系数的特性，实现了图像的可分级编码，但是不同程度的存在算法时间复杂度和空间复杂

7、度过高的弱点。目前，小波变换的图像压缩编码算法已成为图像压缩争论领域的一个主要方向，基于小波变换的图像编码技术正逐步显示出它的优越性， 其中小波变换己被 JPEG-2000国际标准采纳。进展趋势：随着数字化技术的快速进展，数字图像也被越来越多的运用在我们的日常学习、生活、工作当中，图像压缩技术将会特别的重要。从国际数据压缩技术的进展特殊是MPEG 的进展可以看出，基于内容的图像压缩编码方法是将来编码的进展趋势。它不仅能满意进一步获得更大的图像数据压缩比的要求，而且能够实现人机对话的功能。另外，任意外形物体的模型建立的关键问题仍没有解决，这严峻影响其应用的广泛性。因此，图像编码将朝着多模式和跨模

8、式的方向进展。通过元数据进行编码也是今后编码的进展方向。元数据是指具体的描述音/ 视频信息的基本元素，利用元数据来描述音视频对象的同时也就完成了编码，由于此时编码的对象是图像的一种描述而不再是图像本身。从另一个角度来说，进一步提高压缩比，提高码流的附属功能码流内容的可拜访性、抗误码才能、可伸缩性等）也将是将来的编码的两个进展方向。三、毕业设计争论方案及工作方案1、争论方案此次论文撰写拟从图像数据压缩的必要性动身，阐述本课题的争论义，然后简洁介绍了图像压缩编码技术的进呈现状，最终对本文的主要工作以及各章的内容编排做了说明。接下来对数字图像压缩的必要性、重要性以及现今国内外对于这一技术领域的争论现

9、状介绍开头，进而系统并简明的述说图像压缩理论学问。紧接着将对为何要选用小波变换为基础，来进行数字图像的压缩处理进行具体且具体的论述，并且介绍了小波变换对静止的图像进行编码的技术，阐述了Matlab 算法，最终附上相关程序， 通过试验来验证本论文所选方法的优越性。最终是对此次论文的总结。具体有以下几方面的工作：1）、介绍图像及图像压缩的相关学问，弄清晰图像定义、基本概念及压缩编码的基本过程，并且重点争论几种传统的、在图像压缩中被广泛采纳的编码方法及其基本原理。2）、通过分析比较小波变换和传统变换方法，发觉小波变换在图像压缩技术领域的优越性。同时，从小波基的挑选、原始信号的边界延拓、小波系数的量化

10、、熵编码、小波分解 / 重构级数来逐步分析小波编码的基本思想、理论。3）、量化和编码间的关系是小波变换压缩的关键所在。本论文中将用EZW 与 SPIHT算法来处理这种关系，即争论该算法的主要思想、实现步骤，并阐述、编写基于Matlab 软件的相关程序，通过程序的运行来验证所用方法的优越性。2、重点和难点此次论文的重难点是，对为何要选用小波变换为基础，来进行数字图像的压缩处理进行：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结1）要介绍小波变换的背景及基本理论、函数，其中包括对于传统变换方法的局限性对瞬态和局部信号重量的分析、时频和空频局部化）的论述，小波变换的分类及其它。2）分析小波参数的挑

11、选及其对图像压缩前后的质量的影响，以及怎样利用小波系数的分布特点和小波图像特点，对系数进行组织和编码，实现数字图像的压缩。3）介绍两种经典的基于小波变换的图像压缩编码算法即EZW 算法和 SPIHT 算法， 并争论其主要思想、具体实现步骤，同时，仔细分析各种算法的优点和缺点试图查找可以改进的的方。最终阐述了Matlab 算法，利用小波变换理论进行相关程序的编写， 通过试验来验证所选方法的优越性。3、工作方案同学姓名丁云凤专业电子信息工程可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结13 AnalogDeviees.ADV-JP2000JPEG2000Co-ProeessorJ.Prelimi

12、naryTeehniealData，2001.14 TAYLOR W F. The Geometry of Computer GraphicsM. Wadsworth Inc, 199215 A.J.Patti, M.I.Sezan A.M.Tekalp. Superresolution Video Reconstruction with Arbitrary Sampling Lattices and Nonzero Aperture Time. IEEE Trans, 199716 Elad M Feuer A. Restoration of a Single Superresolution

13、 Image from Several BlurredNoisy and Undersampled Measured Images. IEEE Trans, 199717 J.K.Paik, A.K.Katsaggelos. Iamge restoration using a modified Hopfield network. JIEEE Transactions on Image Processing, 199218 闫阳, 张正炳. 基于小波变换的图像压缩编码 J. 现代电子技术 ,2005 ，28319 王晓 辉, 朱光 喜, 朱耀庭. 图像的 一种 分形 特性 表示 法及其应用 J.

14、电子 学报,1997,25l020 练华, 宋宝瑞. 基于小波变换的分形图像编码 J. 上海交通高校学报 ,2004,421 张兢 , 路彦 和. 具有感爱好区域 的静止 图像压缩编码 算法研 究 J. 运算 机应用,2005,622 JOEL AM,Larsson C,Charilaos C.Region of Interest Coding in JPEG 2000J.Signal rocessing:Imag Communication,2002,17可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结附：一篇引用的外文文献Analysis of Compression Encoding a

15、bout Digital Image YufangGao Yang LiuBeijingUniversity of Posts and Telecommunications,Beijing,PRC,100876Abstract :This paper mainly investigate the theory of image pressing encoding,two parts,the technologyand process of encoding,are included.In the technology of encoding,we give a deep study in th

16、etraditional methods and the use of those methods in the image compression,for exampleestimationcoding,DCTtransform,dataquantization,entropycoding.Estimation coding lowers thetime relativity of image data.DCT transform lowers the space relativity of image data.Dataquantization makes use of the redun

17、dancy of mentality and vision.Entropy coding brings downthe redundancy ofcoding.Afterthose process,image data willbe effectivelycompressed.Basedon the coding technology,this paper examplified MPEG-2 standard discussesthe processof the serial of motion image,which includes frame and field coding mode

18、.This paper particularlyexpounds the fieldcoding ofmotion compensation combined with DCT transform,introduces thetheory of motion compensation and the count of motion vector.Motion compensation makes better use of relativity of field data and increases the compensation ratio.Key words:estimation cod

19、ingDCT transform motion compensation motion estimation MPEG-21.IntroductionDigital images have many advantages, but the digital image of the massive amount of data hinders the development of digital image technology. In recent years, image compression coding have made rapid development,the sign is I

20、nternational research on image compression coding drawn up a series of compression standards, such as: JPEG, H.26X series, MPEG series。At the same time the development of VLSItechnology makes high-performance image coding special chips as possible, which led to the golden age of digitalimage communi

21、cation development.Digitalcolor television image signal commonly used component encoding ,luminance signal sampling frequency is 13.5MHZ, color difference signals of the sampling frequency 6.75MHZ. After component encoded, The rate of which composed of three component signals TDM stream is: the role

22、 of the waveletfunction has a high pass filter G, the role of image wavelet decomposition for the equivalent of the horizontal and vertical filtering and sub-sampling, the reverse process of the image shall reconstruction 3.2.3 Image Compression using Matlab programming stepsCompressed image using w

23、avelet transform under the following three steps: The discrete wavelet transform image is decomposed into low frequency and high frequency components similar to the level of high- frequency vertical and diagonal details of the high frequency componen。tExtract low frequency, high-frequency part of th

24、e set 0。Using the inverse wavelet transform of the reconstructed image .3 ResultsIn this study,we use MATLAB 6.5 programming.Using wavelet decomposition to remove the high frequency part of the image while only retaining the low frequency part of the image as asimple compression method. Function tha

25、t is used with wavedec2 bior3.7 waveletdecomposition of the image layer, then in low frequency coefficients appcoef2 function, and finally quantified with wcodemat function code. The results are as follows:Original imageThe first compressed imageThe second compressed image可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结Image size before compressionName Size Bytes ClassX 256 256 524288 double arrayGrand total is 65536 elements using 524288 bytesThe first compressed image sizeNameSize Bytes Classca1 128128 131072 doublearrayGrand total is 16384 elements using 131072 bytesAfter the second compres