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数字图像压缩技术的研究及进展(1)

2015-09-06 02:04
导读:计算机应用论文论文,数字图像压缩技术的研究及进展(1)样式参考,免费教你怎么写,格式要求,科教论文网提供的这篇文章不错: 摘 要:数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速
摘 要:数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法:JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩,总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状,并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。
关键词:JPEG;JPEG2000;分形图像压缩;小波变换;任意形状可视对象编码
Abstract: Digital image compression technology is of special intrest for the fast transmission and real-time processsing of digital image information on the internet. The paper introduces several kinds of the most important image compression algorithms at present: JPEG, JPEG2000, fractal image compression and wavelet transformation image compression, and summarizes their advantage and disadvantage and development prospect. Then it introduces simply the present development of coding algorithms about arbitrary shape video object, and indicates the algorithms have a high compression rate.
Key words: JPEG; JPEG2000; Fractal image compression; Wavelet transformation; Arbitrary shape video object coding
一、引 言
随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,也给现有的有限带宽以严峻的考验,特别是具有庞大数据量的数字图像通信,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。
图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法,特别是到了80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,图像压缩技术得到了前所未有的发展,其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述,讨论了它们的优缺点以及发展前景。
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二、JPEG压缩
负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。
1.JPEG压缩原理及特点
JPEG算法中首先对图像进行分块处理,一般分成互不重叠的 大小的块,再对每一块进行二维离散余弦变换(DCT)。变换后的系数基本不相关,且系数矩阵的能量集中在低频区,根据量化表进行量化,量化的结果保留了低频部分的系数,去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织,然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点如下:
优点:(1)形成了国际标准;(2)具有中端和高端比特率上的良好图像质量。
缺点:(1)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50[2]。
JPEG压缩图像出现方块效应的原因是:一般情况下图像信号是高度非平稳的,很难用Gauss过程来刻画,并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要,用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的[3]。
2. JPEG压缩的研究状况及其前景[2]
针对JPEG在高压缩比情况下,产生方块效应,解压图像较差,近年来提出了不少改进方法,最有效的是下面的两种方法:
(1)DCT零树编码
DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带,然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下,其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下,方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。
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