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《吉林大学》 2011年
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基于多维矢量DCT正交矩阵变换及熵编码算法的研究

沈鹏  
【摘要】:随着数字通信和网络技术等信息产业的飞速发展,多媒体通信在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。图像信息的存储、传输变得越来越频繁,应用范围日益扩大。图像具有直观、具体、生动的特点,并包含丰富的信息而被人们作为获取信息的主要手段,而彩色图像具有丰富多彩的颜色结构,更为逼真地反映了现实世界。因此,如何对包含海量信息的彩色图像进行有效的压缩编码是现今研究的主要技术之一。对于彩色静止图像,目前较普遍的研究方法是将R、G、B信号转换成Y、U、V信号后再对每个分量独立地采用相同或相近的灰度图像编码方法进行处理。实际研究表明,R、G、B各颜色分量间存在强相关性,进行Y、U、V转换后亮度及色度各分量之间的相关性有所削弱,但仍存在大量的视觉冗余。对彩色图像的R、G、B分量分别进行编码并未对彩色图像中各种冗余信息通盘考虑,从而发挥不出彩色图像内在的压缩潜力,压缩效率并不理想。 众所周知,在一幅彩色图像的像素点阵中,三基色(RGB)出于同一物理模型,各分量之间不仅具有相同的纹理、边缘和灰度变化梯度,且几乎都可以反映除颜色之外的全部信息,它们之间存在很强的视觉相似性,即色空间冗余。而传统的压缩编码方法是将各分量分别进行压缩,不能去除各分量之间的这种相关性。因此我们认为,适用于彩色图像的压缩编码方法的关键应是用一个模型来表达彩色图像中的全部信息,在去除冗余的过程中充分考虑到彩色图像在结构空间上以及各分量之间所存在的冗余信息,从而使得压缩比和峰值信噪比等性能有所提高。 针对传统彩色图像压缩编码过程中存在的以上问题,本文借鉴实验已有研究成果,采用彩色图像的三维矩阵模型表示方法,将彩色图像的R、G、B分量构筑在同一模型中,使得图像的空间结构关系与各分量间的关系统一起来,降低各分量内部和分量间的相关性,以便充分利用彩色图像的这些特点,从而更有效的去除各种冗余。接下来对彩色图像的三维矩阵进行分割,将其划分为8×8×3子阵,然后对分割后的子阵进行四维矢量DCT正交矩阵变换,得到变换后的系数矩阵。经研究表明,图像信息的主要方面由低频分量决定,图像的细节由高频分量决定,因此根据变化后系数矩阵中数据的分布规律,采用线性非均匀标量量化方式对系数矩阵进行量化,在保证一定主观保真度的前提下去除不影响视觉效果的冗余信息。在量化后,为了更进一步地提高压缩倍数,结合量化后系数矩阵的分布特点,对其进行扫描,以期扩大连零系数的长度,为后续处理做准备。扫描后的数据连零系数较多,因此采用游程编码对扫描后的数据进行编码,获得了较好的压缩效果。最后采用Huffman编码和算术编码对得到的数据进行熵编码,实验结果表明,经过本实验算法编码后图像的压缩比和峰值信噪比均有一定程度的提高,也验证了本实验的有效性。 最后本文在Windows操作系统下采用Visual C++6.0软件,对本文算法进行了编程实现,将实验所得结果与现行标准JPEG基本方法进行对比,结果优于JPEG基本方法。在一定程度上说明了本算法的有效性,同时也说明了多维矢量矩阵理论在图像压缩编码处理应用中具有一定的优势和潜力。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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