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小波域图像与视频压缩算法及应用研究

毛玉星  
【摘要】:多媒体技术的发展,促进了数字图像在互联网、数字电视、可视电话、网络电影、远程监测、医疗影像、家用电器、公共安全等领域的广泛应用。图像的大数据量与有限容量的存储媒体和传输带宽的矛盾日益突出,图像压缩技术的研究成为科研人员的一项艰巨任务。随着二十年来在数学等领域诸多理论成果的取得,图像压缩技术取得了许多重大的突破,以传统的无损压缩和有损压缩方法为基础,推出了基于小波变换、分形方法、神经网络等新的图像压缩方法,在压缩比和图像质量上有了很大的提高。新的压缩方法也带来了计算复杂性问题,为实时应用带来了困难,算法的实时性研究和硬件实现也成为图像压缩的一个重要研究方向。 以ISO/IEC的JPEG(联合摄影专家组)和MPEG(活动图像编码专家组)及ITU-T的VCEG(视频编码专家组)为主,总结了全球范围内最新、最有效的研究成果,针对一些具体应用颁布了多种图像压缩国际标准,推荐了标准算法和数据格式,同时也为图像压缩领域的科技人员改进和研究新算法指名了方向。 本论文对图像压缩的一般方法进行了综述,分析了最新的国际标准,尤其对基于小波变换的图像压缩方法进行了研究,讨论了目前典型的小波域图像压缩方法,提出了几种小波变换的视频图像压缩方法并给出了仿真结果。论文还对分形和神经网络图像压缩方法进行了探讨。最后介绍了基于ADV611的实时视频图像压缩板的设计与实现方法。 第一章绪论对图像压缩的一般方法和发展方向进行了综述。 第二章分析讨论了MPEG-4、H.264和JPEG2000图像压缩国际标准。 第三章介绍了小波分析一般方法和其最新发展,包括多分辨率分析与Mallat算法、双正交小波、小波包和多小波分析方法,还探讨了提升小波——第二代小波的原理和实现方法。第四章讨论了几种国际上最具影响力的基于小波变换的图像压缩方法,包括嵌入式零树小波编码(EZW)图像压缩算法、多级树集合分裂算法(SPIHT)和优化截取的嵌入式块编码方法(EBCOT)。 第五章对小波域矢量量化方法进行了分析,对LBG和SOFM矢量分类搜索算法进行了对比,在此基础上探讨了一种新的小波域矢量量化图像压缩方法,在较小影响编码效果的前提下大大加快了算法速度;本章还探讨了一种基于运动补偿的视频图像压缩新方法,重点描述了图像块运动矢量的快速搜索算法;最后提出了一种新的小波域矢量编码的视频压缩方法,首次将运动补偿和矢量分类相结合,仿真结果表明具有很快的速度和良好的压缩效果。 第六章探讨了分形图像压缩编码原理,分析了简库恩全自动分形图像压缩编 重庆大学博士学位论文 码方法,并介绍了一种小波域分形图像压缩编码方法。 第七章介绍了基于ADV6n的实时视频图像压缩板设计方法。将ADV6n的 静态图像压缩与活动图像的帧相关技术相结合,采用DSP+FPGA的框架结构,实 现了视频图像的实时压缩。 第八章对论文工作进行了总结,对图像压缩技术发展和自己今后的努力方向 进行了展望。


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