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高性能图像编码研究

在图像编码领域中,更高性能的压缩算法一直是人们不懈追求的目标。而面向不同的应用领域和场合,选择适当的编码方法是图像编码技术走向实用的关键。本文系统地介绍了作者近年来在图像编码领域的主要研究工作和成果,重点对当前流行的小波图像编码进行了细致的理论分析和算法研究,以及对矢量量化编码在卫星遥感图像领域中的应用进行了深入的探索。作为调和分析的一个分支,小波理论所具有的广泛工程内涵使之成为目前最为活跃的应用研究方向,也为图像编码研究建立了良好的框架。论文首先阐述了小波理论的一些基本概念,包括小波变换、多分辨率分析、Mallat算法和等效滤波器组等,在此基础上考察了小波基的各种时频特性,提出了图像编码中最优基的选取原则。图像小波分解后所呈现的能量集中特性、尺度间明显的相似性都为后期高性能编码提供了巨大的潜力,作者分别研究了基于双正交小波变换的分类矢量量化编码方案和内嵌编码方法,并提出了新的跨频带矢量构造方法和改进的SPIHT算法,实验结果表  (本文共106页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
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高性能的可伸缩图像编码研究

目前,数字图像已在诸多领域有着广泛的应用。日益增长的海量数据,给存储器的容量,通信信道的带宽以及计算机的处理速度带来了前所未有的极大压力。如何有效地组织、存储、传输和恢复图像数据,或探索和研究压缩比更高,质量更好,复杂度更低的图像编码技术是现代信息处理的关键任务之一。随着因特网在全球范围的日益普及,各种新兴多媒体业务的相继出现,传统的编码方法面临巨大的挑战。除了应具有好的压缩效果外,图像编码还需要适应多变的应用环境,如用户的不同需求,异构网络支路的不同传输条件和终端的不同处理能力等等。本论文以探索满足上述要求的高性能图像编码方法为目标,围绕图像压缩的变换、量化和编码等几个主要环节而展开研究,重点开发了基于小波变换和基于稀疏分解的两类高性能的可伸缩图像编码器。论文的创新性研究的主要内容为:1.系统深入地研究嵌入式小波图像编码技术,对当前先进的小波系数组织和编码方法进行分类总结和探讨。2.深入研究小波系数集合划分的原理和方法,提出一...  (本文共196页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学技术大学
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基于大规模视觉模式学习的高性能图像表示

随着数字媒体设备和智能手机的普及,以及社交网络和网络共享的流行,网络上的图像数据规模越来越大,相应的识别需求越来越多。大规模图像数据为图像识别领域中的识别、分类、检索等问题带来了更多的挑战,也孕育着更多的机遇。在过去几年里,物体检索是大规模图像检索中的热门问题。大规模词表产生的稀疏图像表示是检索中快速查询的保证,高性能图像表示是检索性能的保证。本文通过对局部特征空间中视觉模式学习和图像表示的研究,可以快速产生高性能的图像表示,提升大规模图像检索系统的性能。为了解决大规模图像的识别问题,视觉属性和中层图像表示最近几年成为研究热点。本文通过研究视觉属性学习和中层图像表示的产生,可以快速学习大规模视觉属性、产生可用于识别和检索的高性能表示。本文的主要研究工作和创新之处如下:(1)提出了一种快速构造高性能大规模视觉词表的算法。针对当前大规模图像检索系统的性能瓶颈,本文提出了一种快速构建高性能大规模视觉词表的算法。大规模图像检索系统依赖于...  (本文共114页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学技术大学
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矢量量化码书设计与矢量量化应用研究

伴随着信息与通信等领域的迅速发展,大量的语音、图像等多媒体信息要进行存储、处理与传输,需要很大的存储空间和信道带宽。为了提高存储效率和减小存储空间,在允许的失真条件下,应尽可能地消除媒体信息中的冗余信息。矢量量化技术作为一种有效的有损压缩技术,具有压缩比大、解码算法简单的特点,而成为语音、图像压缩编码的重要技术之一。矢量量化(VQ)技术不单是用于信息压缩,现已发展到说话人识别、数字水印、语音识别、图像识别、文献检索等领域。因此,矢量量化技术具有重要的研究价值。矢量量化有三个方面的关键技术:码书设计、码字搜索和码字索引分配,其中码书设计是首要问题。码书设计的主要目标是找到训练矢量的一个最佳分类,即将M个k维的训练矢量分成N个类别的最佳方案。压缩编码,基于矢量量化的说话人识别,和基于矢量量化的数字水印都需要一个性能良好的码书。本文重点分析了经典的码书设计算法,研究了改进方案和码书优化算法。在此基础上,进一步地结合语音信号处理和图像处...  (本文共156页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科学技术与工程》2011年01期
科学技术与工程

一种新的矢量量化码书设计算法

矢量量化(Vector Quantization,VQ)是20世纪70年代后期新发展起来的一种有效的有损压缩技术,其理论基础是香农的速率失真理论。矢量量化的基本原理是用码书中与输入矢量最匹配的码字的索引代替输入矢量进行传输与存储,而解码时仅需要简单地查表操作。其突出优点是压缩比大、解码简单且能够很好地保留信号的细节。矢量量化在图像压缩领域中的应用非常广阔,如卫星遥感照片的压缩与实时传输、数字电视与DVD的视频压缩、医学图像的压缩与存储以及图像识别等。因此矢量量化已经成为图像压缩编码的重要技术之一[1—3]。码书的设计是矢量量化的关键技术之一,码书的好坏直接影响到图像压缩的质量。1980年Linde、Buzo和Gray提出一种有效的LBG码书设计方法,该方法由于其物理概念清晰、算法理论严密以及算法实现容易,已经成为矢量量化码书设计的经典方法,是矢量量化技术发展的里程碑。但是LBG算法有其固有的缺点,即算法容易陷入局部最优,对初始码...  (本文共5页) 阅读全文>>

《计算机辅助设计与图形学学报》2005年10期
计算机辅助设计与图形学学报

改进的基于主分量分析的码书设计算法

1引言矢量量化是一种有效的数据压缩方法,由于其可以获得较高的压缩比和可以接受的压缩质量,目前已广泛应用于语音编码、图像和视频压缩系统中[1-2]·矢量量化可以定义为从k维欧氏空间Rk到其有限子集C的映射,其中码书C由n个k维矢量,即码字组成·矢量量化的过程通常分为三个阶段:码书设计、编码和解码·矢量量化的编码过程如图1所示:从原始图像中抽取不重叠的区块展开组成k维矢量,在码书中寻找与此矢量欧氏距离最近的码字,并将该码字的索引值存入索引表;编码结束后,将索引表存储或者通过网络进行传输·在解码阶段,根据此索引表在同一本码书中找到相应的码字,并用其替换原始图像中相应矢量构成的区块,恢复图像,从而达到数据压缩的目的·在矢量量化的应用中,由于码书设计会对压缩性能产生十分重要的影响,因此是一个关键阶段·码书设计方面的研究主要集中于两个方向:如何有效地生成一本具有代表性的码书,以及如何降低生成码书时的计算复杂度·目前存在很多优化的码书设计算法...  (本文共6页) 阅读全文>>

《电视技术》2001年02期
电视技术

采用通用码书实现存储受限矢量量化

1引言1.1矢量量化原理矢量量化(VQ)是指将一组采样值量化成有限个数组状态中的一个。按山农(Shannon)的率失真理论,矢量量化具有很大的优越性,其编码性能可任意接近失真函数的理论极限,其方法是增加矢量的维数K。当K趋于无穷大时,其码率与失真的关系可达到率失真界。矢量量化总是优于标量量化,这是因为矢量量化有效地利用了矢量中各分量间的4种相关性(线性依赖性、非线性依赖性、概率密度函数的形状和矢量维数)来去除多余度。矢量量化是标量量化的多维扩展。矢量量化的主要特点有:(1)只需传输和存储矢量的地址,因此能大大降低数码率;(2)解码器非常简单,只需进行查表计算;(3)矢量量化的关键问题是设计性能好的码书。矢量量化的工作过程非常简单:在编码端,输入矢量x与码书①中的所有或部分码字进行比较,分别计算它们的失真,搜索其最小失真码字yi,将序号i(或码字在码书中的地址)的编码信号通过信道传送到解码端(或存储);在解码端,先将信道传来的编码...  (本文共3页) 阅读全文>>