基于MATLAB的图像压缩处理研究及其实现文献综述

 2022-05-25 21:31:47

摘要: 随着计算机处理越来越多的图像及多媒体信息,人们对信息的处理和交流的要求越来越高,为了节省更多的资源,对图像进行更好的压缩已经成为当前的研究热点。由于图像的数据量十分庞大,非常难存储及传输,因此需要在达到很高的质量下能使图像以较小的比特率传输,这种技术就是图像压缩编码技术。本文介绍了当今世界图像压缩领域国内外研究现状,具有代表性的主流方法JPEG和JPEG2000的算法流程以及优缺点,并借此构建出本论文的研究方向。

关键词:图像压缩 jpeg jpeg2000 编码技术

1.课题研究的背景

1.1可行性

随着经济的增长, 人们对生活质量的要求也越来也高, 智能机已经入到寻常百姓家, 大街小巷随处可见举着智能机拍照的人们, 人们已经习惯于将生活中的点点滴滴以照片的形式记录下来。人们总希望图片的像素更高、手机能存储的数量更多, 因此图片的压缩和存储变成了一个炙手的话题。为了更好的理解图像压缩的必要性,考虑使用720*480*24比特像素阵列来描绘2小时的标准清晰度(SD)电视电影所需的数据量。数字电影是一个视频帧序列,其中每一帧是一幅全彩色静止图像。因为视频播放必须以近于30帧\每秒的速率连续显示这些帧,经过计算,则必须以 30帧/秒*(720*480)像素/帧*3字节/像素=31104000字节/秒的速率访问SD数字视频数据。2小时的电影由3110400字节/秒*(60*60)秒/小时*2小时=2.24*1011字节,为224GB,这显然和现实生活中的容量不匹配,这样的状况更不适合应用在Web网页中,因此,对于数字图像的压缩压缩是至关重要的。

1.2国内外研究状况

图像作为传递信息的一种重要手段,在许多领域上都有着广泛的应用。但是这些图像包含的数据过多,使其存储成本也很高,而近几年随着网络的普及,网络上对于传输视频图像等信息的需求巨大,所以视频图像压缩技术就得到很大的发展。

伴随着计算机技术的发展和普及,图像技术也在蓬勃发展中,图像压缩发展至今,已有五十多年的历史。在上世纪的五六十年代,由于客观条件不允许,图像压缩技术仅在对帧内预测法和业取样内插复原法的研究取得了进展;1958 年 J.T.Orential对比研究了 PCM(Pulse Code Modulation,脉冲编码调制)和 DPCM(Differential PulseCode Modulation,差分脉冲编码调制)并提出了了线性预测编码的实际试验;1968年 H.C.Andrews 等人提出了采用二维离散傅里叶变换的变换编码;进入 90 年代以后,ITU-T 和 ISO 制定了一系列图像编码国际标准。其中 JPEG 标准【1】的提出为图像领域的发展做出了很大贡献,并且该标准获得了广泛的应用,但 JPEG 在高压缩比情况下会产生方块效应,解压图像较差。近年来提出了小少改进方法,最有效的是 DCT 零树编码【2】和层次 DCT 零树编码【3】

上述提到的压缩算法称为第一代编码技术,它的理论基础是信息论和数字信号处理技术,是以去除图像数据中的线性相关性作为最终目的的编码技术。这些技术存在这一些不足,比如说图像压缩比不高、图像复原质量不尽人意。为了解决这些第一代编码技术的缺点,人们提出了第二代图像压缩编码的概念,第二代编码技术在第一代的基础上综合人类视觉特征、心理特征等,同时也不仅仅局限于信息论的框架,而是采用模型编码,取得了更高压缩比,一般在三十至七十比一之间,特别的可以达到一百比一的压缩比,相较于第一代编码技术进步非常大。具体的来说,第二代编码技术包括:基于分形的编码、基于区域分割的编码、基于模型的编码、基于神经网络的编码等。利用小波子带间的相关性,用树的数据结构表达和编码使得这两种基于小波树的编码具有较低的算法复杂度和很高的 PSNR 性能。需要注意的是,该类算法存在整树扫描和动态列表管理等缺陷。因为编码速度不够快、内存使用量偏高的问题,使得这类算法不能得到广泛的应用。JEPG2000 与 JEPG 不同,采用 EBCOT【4】 编码算法。该算法是用编码块的形式来组织小波系数,算法的性能上有所提高,内存占用少,但编码时间长,复杂度高。并且这种算法没有考虑到子带间的相关性。以上种种原因导致JPEG2000 没有得到广泛的推广和应用。

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