杨锃[1]2008年在《JPEG2000标准核心算法的研究及DSP实现》文中研究指明JPEG2000是新一代静止图像压缩国际标准,具有优越的图像压缩性能和高的图像质量,不仅克服了传统JPEG静止图像压缩标准在高压缩时出现方块效应的缺点,还提供了图像渐进传输、图像质量可伸缩及感兴趣区域编码等特性,可以应用于数码相机、医疗图像、数字图书馆、网络传输等方面。JPEG2000的这些特性主要来源于小波变换、基于优化截断的嵌入式块编码(EBCOT)技术。由于这些技术的引入,JPEG2000的算法复杂度也相应提高,且在一定程度上限制了JPEG2000的应用。在对静止图像压缩编码的必要性、理论依据及技术标准的发展做了较全面论述的基础上,本文对JPEG2000标准的编码流程、所使用的算法、码流语法和文件格式等进行了较深入的分析,重点对决定编码器性能的核心算法离散小波变换(DWT)和EBCOT算法进行了研究。首先选用提升算法在VC6.0环境下用C语言实现了离散小波变换,其次针对8bit灰度图像编码对原有标准的EBCOT算法中的位平面编码进行了两点改进:第一,低位平面清除通道扫描省略;第二,高位平面一次扫描。并基于PC机在VC6.0环境下完成C代码的实现。在P4/2.4G/512M上,对512×512的barbabra、lena等图像进行了有损编解码测试,在较低码率下,重构图像主观视觉良好。在保证图像质量的前提下,压缩编码时间缩短8%到12%,解码时间缩短2%到5%。最后以TI公司的新型数字多媒体处理器TMS320DM642为硬件平台,将代码移植到DM642EVM评估板上并进行了相应的结构调整和代码优化。
张立保[2]2005年在《基于整数小波变换的静止图像编码算法研究》文中提出本文研究了基于整数小波变换的静止图像编码算法,分析了导致整数小波变换在有损图像压缩中低效的主要原因并给出了相应的解决办法,探讨了针对复杂感兴趣区及多感兴趣区的静止图像编码方案。论文主要内容如下1. 针对内插双正交整数小波变换(IB-IWT)在静止图像压缩中的低效问题,提出一种新的设计方案——基于优化缩放因子的整数小波变换(OSF-IWT)。通过调整IB-IWT 中的缩放矩阵系数,提高了IB-IWT 在有损图像压缩中的编码效率。2. 针对IB-IWT 提出了自适应多子带分解与多子带提升框架(AMSD-MSL),在不改动IB-IWT 结构的前提下,不仅降低了图像编码的计算复杂度,而且提高了图像编码的有损压缩效率。3. 在SPECK 算法基础上提出一种在整数小波变换中更为高效的图像编码策略。采用聚类操作调整内置整数小波分解后的子带系数分布,并用单一的四叉树分割取代SPECK 中的集合分割与倍频分割,降低了编码环节的计算复杂度,提高了SPECK 在整数小波变换中的效率。4. 给出两种针对任意形状感兴趣区(ROI)的图像编解码方式——向上向下部分位平面偏移方式(UDPBShift)与杂位平面偏移方式(HBShift)。两种方式均无需存储传输ROI形状、大小及位置信息即可实现任意形状ROI的编解码,减少了编解码过程的存储消耗,降低了编解码复杂度。本文的主要工作不仅可以直接应用于图像从有损到无损的渐进编码与传输中,而且对今后静止图像压缩算法的研究也具有一定的理论与实际意义。
裘陆君[3]2011年在《静止和活动图像一体化压缩编码算法及硬件实现研究》文中提出随着信息技术的快速发展,人们对于多媒体通信提出了更高的要求。在很多场合中往往需要一个系统能同时处理低分辨率的视频图像和高分辨率的静止图像,然而不同类型的图像必须采用不同的压缩方式才能获得最优的压缩效果,这对有限的硬件资源提出了严峻的考验。本文结合国内外图像压缩技术的发展趋势,在已有的图像压缩理论基础上,深入研究了静止和活动图像一体化压缩编码算法,提出并完成了一套静止和活动图像一体化压缩算法的硬件实现方案。本系统采用JPEG2000专用编解码芯片ADV202负责基于小波变换的静止图像压缩,采用高处理性能芯片ADSP-TS201负责活动图像压缩中的运动估计,结合静止图像压缩和活动图像压缩的特点,实现了在同一个系统中支持静止和活动图像的实时压缩编码处理。系统支持静止图像的无损和有损压缩,且压缩比在线可调,同时支持活动图像压缩的码率精确可控。
许磊[4]2009年在《静止图像压缩码率控制算法研究》文中指出随着移动通信、多媒体计算机和互联网的发展,图像的需求越来越大,给有限的传输带宽和存储空间带来了困难,因此有必要对图像数据进行处理和压缩。传统的静止图像压缩技术JPEG标准已经不能满足人们对图像压缩质量的要求。JPEG2000压缩标准是采用较为先进的DWT和EBCOT技术,使得该压缩标准在恢复图像质量方面相比于其他压缩算法具有很大的优势,此算法势必会成为未来图像压缩领域的主导者。率失真理论是图像压缩编码重要的理论方法,此方法讨论了在图像压缩给定的失真条件下,能达到最大的编码率。在给定的编码率的条件下,用率失真算法计算图像编码使之达到最小的失真。JPEG2000用PCRD算法进行压缩后率失真优化截断。本文详细讨论了EBCOT算法、PCRD算法理论以及码率控制理论,在EBCOT Tier-1部分因为MQ算法占用大量的时间和资源,难以实现对实时性要求高和资源有限方面的应用。结合相关理论,提出一种基于码率反馈型自适应算法,自适应的减少进入MQ的编码通道数,相应的提升了编码效率。
杨春玲, 高文瑞, 曹端武[5]2010年在《结构信息最优的静止图像压缩算法研究》文中研究说明JPEG2000是基于小波变换的新一代静止图像压缩标准,与以往的压缩标准相比,其具有很多优点。但是JPEG2000以MSE作为图像失真评价标准,而MSE不能很好的符合人眼主观评分,进而很大地影响了JPEG2000的压缩性能。该文在JPEG2000标准框架下,提出了以结构相似度作为失真评价标准的静止图像压缩算法(SJPEG2000)。该算法以系数对图像结构信息贡献量的大小作为准则来截取码流,使压缩后的图像尽量保存原图像的结构信息。实验结果表明,该算法压缩得到的图像很好地保留了图像结构信息,压缩图像的主观质量得到提高,结构相似度值较原JPEG2000也有一定提高。
周志勇[6]2004年在《JPEG-2000静止图像压缩算法研究》文中认为静止图像压缩技术一直是信号处理方面的一个重要课题，因为随着信息技术的发展以及应用的扩展，人们对信息量的要求越来越大，特别是随着计算机处理能力的提高和网络技术的发展，人们都期望有更强的压缩技术出现，这种技术除了能够在有限的空间和带宽资源下存储与传播更多的图像数据外，还要求具有许多新的特性，如渐进编解码、ROI等，同时算法还应具有更广泛的可适用范围，如包括网络、医学、遥感等各种图像应用领域。 在过去的叁十年里，JPEG专家组一直是这个领域标准的主要制定者，而JPEG标准也是上个世纪使用最广泛的标准之一。但随着技术的发展和应用的需要，JPEG已经不能适应现代网络以及信息处理技术上的要求，因此，JPEG专家组在2000年制定了新一代图像压缩标准系列——JPEG-2000。随着新一代图像压缩标准——JPEG-2000的制定，静态图像编码技术进入了一个新的时代，利用第二代小波变换以及丰富的编码技术，图像的压缩效率不仅得到了进一步的提高，更重要的是，新的标准具有更大的灵活性和更多的选择，从而适应了以上提到的趋势和要求；另外，新标准系列不仅制定了静止图像的压缩标准，还包括了运动图像、动画等其它一系列与图像相关的标准，应该说，标准基本涵盖了各种图像(如二进制、彩色图等)、各种应用方式(如运动图像、动画等)和各个应用领域(如医学、网络等)。 介于JPEG-2000标准的重要性以及本身所包含的技术对于现代通信以及图像压缩理论的影响，包括其思想对其它应用领域所起到的借鉴作用，本论文对该标准进行了深入的讨论，特别是对其核心技术——小波变换和编码部摘要分—做了重点的探讨:针对算法在时间上所存在的缺陷，我认为主要是时间和复杂度上的缺陷，当然也包括码流组织中存在的一些效率问题，我们利用现代小波变换系数编码中刚刚提出的SPECK算法，结合比特平面编码，提出了一种新的算法，新算法在保持较高压缩率的情况下，在编程、运算复杂度、运行时间上都要有效得多，同时该算法相对过去的压缩标准还具有一定的优势;另外，针对JPEG一2000在应用上所蕴涵的价值，我们对其在运动图像中的应用进行了分析，并给出了一定的结论。 本文主要可以分为叁部分。第一部分主要对图像压缩编码理论基础作一简单的介绍，主要是编码技术的发展以及相关基础理论;第二部分重点介绍JPEG一2000标准算法及其相关技术，包括小波变换，EBCOT编码以及算法中包含的多种特性及其实现原理，另外对该算法进行了一些分析、比较和测试，说明了该算法相比其它算法的优点;第叁部分则介绍了我们对编码过程进行的改进以及一些设想，主要包括SBCA算法以及JPEG一2000在运动图像(也可以是视频图像)中的一个应用。关键词:JPEG一2000小波变换提升算法EBCOT(优化截取的嵌入式编码) sBeA(基于sPEeK的编码算法)
李琳[7]2010年在《基于小波变换的JPEG图像压缩算法研究》文中研究指明小波变换具有时域和频域双重局域性的特性,有利于信号的时频特性分析,因此小波变换在图像压缩编码领域得到广泛的研究和应用。基于小波变换的图像压缩相对于传统的图像压缩而言,压缩效率更高,且能够实现压缩信号的渐进传输。小波变换的多分辨率分析特性提供了利用人眼视觉特性的良好机制,而且小波变换后图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构,为进一步去除图像中其他形式的冗余信息提供了便利。本文在学习JPEG和JPEG2000图像压缩标准的基础上,系统分析小波图像的分解与重构,重点研究基于离散余弦变换和小波变换的图像压缩算法,并用MATLAB7.0进行了仿真实验,比较两者的实验结果,对图像进行了测试与分析。结果表明:小波变换压缩算法的压缩比大、压缩效率高、能量损失小。最后,对小波变换图像压缩中小波基的选取问题进行研究。讨论影响图像压缩效果的小波基的叁个选取因素,并且选取五种不同的小波基函数,对测试图像mandrill采取相同的方法进行压缩,对比所得压缩数据,DMeyer小波基下压缩图像效果相对较好。
李动节[8]2011年在《嵌入式图像压缩编解码研究》文中提出随着网络技术和多媒体技术的不断发展,图像信息交流越来越广泛,人们对图像的浏览和传输有了更高质量的要求。由于存储空间和网络带宽的限制,在存储和传输之前需要对图像信息进行压缩处理。近年来,基于小波变换的嵌入式编码算法不断涌现,它能够实现一次压缩,而解压重建出多幅不同质量要求的图像。因此,在研究现有的嵌入式压缩算法基础上,研究高性能的嵌入式图像压缩编解码算法有很大的现实意义。本论文中,主要包括以下几方面的研究：1、研究JPEG2000标准中的基于码块的嵌入式优化截断EBCOT算法,对该算法的关键技术进行了深入的研究。2、在研究传统EBCOT算法的基础上,考虑人的视觉感知特性,本文提出一种基于对象的嵌入式优化截取编码方法。该算法将图像分割成具有不同视觉兴趣的对象,对不同视觉对象可以采用不同的嵌入式编码策略进行独立编码,生成各自独立的码流。仿真实验结果显示提出的改进算法是有效的。3、基于对象基嵌入式编码的要求,将EBCOT算法中的PCRD码率控制思想应用于基于对象的嵌入式编码算法中,初步实现了码率控制过程。然后,研究人眼视觉感知特性,提出一种面向对象基嵌入式编码的码率控制算法。该算法结合人眼视觉感知特性,基于平均熵理论估计各对象的重要性并确定编码优先级,基于率失真优化理论在给定码率下对对象码流进行优化截取和重装。仿真实验结果表明,与PCRD算法相比,新算法能提高重构图像的整体视觉效果。
洪英杰[9]2004年在《新一代静止图像压缩算法JPEG2000的研究与实现》文中研究表明JPEG2000正在逐渐成为业界数据压缩的主流技术之一。作为新一代静态图像压缩标准的JPEG2000，如今已被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案，其在各个方面都明显优于传统的静止图像压缩算法。本文首先简要介绍了JPEG2000标准的原理和优越性，以及小波变换原理。接着详细叙述JPEG2000的关键技术小波变换和EZW编码算法，利用提升方案实现的第二代小波对图像进行小波变换，并分别举例说明小波变换和EZW算法的实现过程。最后使用C++语言实现小波变换和EZW算法，并在TMS320C6701开发板上仿真，根据本文程序可以实时进行图像的编码—解码。利用本文程序只要对woman图像进行5次编码一解码，就可以得到质量很高的重构图像，压缩比达到25：1。
杜会斌[10]2006年在《基于小波变换的静止图像编码技术研究》文中进行了进一步梳理本文是以海上军事情报侦察为背景，研究静止图像压缩传输的信源编码问题。由于海面上风高浪急船体不稳，给点对点的微波通信造成困难，而超短波通信也存在传输距离有限的缺点。这样一来，利用短波信号传输距离较远的特点进行静止图像传输成为了一种有效选择。但短波的信道太窄，因此如何有效的对大数据量的图像进行压缩编码便成为一个关键问题。所谓图像压缩就是在保证一定的图像质量和满足一定要求的前提下，减少图像原始数据量的一种过程。早期静止图像压缩的研究多集中在离散余弦变换上，近期则更多集中在小波变换技术上。 小波变换是一种信号时频分析方法，它具有多分辨率分析的特点，而且在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力。原始图像经过小波变换后，绝大部分能量便集中在少数低频系数上，而极小部分能量分散在高频小波系数上。因此如何有效的组织小波域系数是提高图像压缩效果的关键。本文结合研究课题，主要完成了以下工作： (1)在实现了5／3和9n小波提升算法的基础上，对EZW、SPIHT和EBCOT等叁种比较典型的小波编码算法进行了研究。JPEG2000标准的核心算法EBCOT是利用同一子带相邻系数的相关性，构造一种良好的上下文模型进行高阶自适应算术编码，而EZW和SPIHT这两种算法则充分利用不同子带小波变换系数的的相关性，构造零树进行编码。 (2)对SPIHT压缩输出的串行码流分别用霍夫曼(huffman)编码和算术(arithmetic)编码实现了再压缩，并对基于SPIHT算法的图像压缩技术的信道传输抗误码能力进行了认真分析研究，提出了提高误码保护能力的处理方法； (3)在SPIHT算法上实现了图像感兴趣区域ROI(regions of interest)编码，并和JPEG 2000标准感兴趣区域编码的性能做了对比。 (4)最后，提出了一种基于提升算法的二维离散5／3小波变换DWT(discrete wavelet transform)高效并行超大规模集成电路VLSI(very large scale integration)结构设计方法。该方法使得行和列滤波器同时进行滤波，采用流水线设计方法处理，在保证同样的精度下，大大减少了运算量，提高了变换速度，节约了硬件资源。该方法已通过了Verilog HDL行为级仿真验证，可作为单独的IP，核应用在JPEG 2000或SPIHT图像编、解码芯片中。该结构可推广到9／7小波提升结构。 本文的试验结果以及算法改进对于静止图像压缩系统的硬件化和实用化具有实际指导意义。
参考文献：
[1]. JPEG2000标准核心算法的研究及DSP实现[D]. 杨锃. 西安科技大学. 2008
[2]. 基于整数小波变换的静止图像编码算法研究[D]. 张立保. 吉林大学. 2005
[3]. 静止和活动图像一体化压缩编码算法及硬件实现研究[D]. 裘陆君. 西安电子科技大学. 2011
[4]. 静止图像压缩码率控制算法研究[D]. 许磊. 西安电子科技大学. 2009
[5]. 结构信息最优的静止图像压缩算法研究[J]. 杨春玲, 高文瑞, 曹端武. 电子与信息学报. 2010
[6]. JPEG-2000静止图像压缩算法研究[D]. 周志勇. 四川大学. 2004
[7]. 基于小波变换的JPEG图像压缩算法研究[D]. 李琳. 西安科技大学. 2010
[8]. 嵌入式图像压缩编解码研究[D]. 李动节. 郑州大学. 2011
[9]. 新一代静止图像压缩算法JPEG2000的研究与实现[D]. 洪英杰. 南京理工大学. 2004
[10]. 基于小波变换的静止图像编码技术研究[D]. 杜会斌. 山东大学. 2006
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