基于小波变换的低码率图像编码研究

基于小波变换的低码率图像编码研究

论文摘要

光学成像系统广泛地应用于航天和国防领域中,随着成像系统分辨率的提高,成像系统获取的图像数据量变得非常大。因此,对光学成像系统获取的图像进行编码的研究越来越重要,二维图像编码和三维高光谱图像编码已成为光学领域中新的研究方向。二维图像编码的研究是开展高光谱图像编码研究的一个重要的前期基础阶段,对高光谱图像编码的研究具有很大的指导意义。本论文以二维图像编码为主题,研究低码率的小波变换图像编码方法,主要解决图像编码中的复杂度、运算存储空间、编码性能和抗误码性能等核心问题。本论文的主要研究内容包括下面四个部分: (1)以双正交小波的对称分解提升为基础对SCLA9/7进行了拓展,给出了二维矩阵的空间组合提升框架和可逆整数变换框架,并且通过计算给出了两组低运算量的9/7-3和9/7-4提升系数。把空间组合提升方式和重叠块变换方式结合起来,有效地减少乘法运算量及运算存储空间。 (2)构造显著性树结构来紧凑地描述小波分解后的系数,根据显著性树分裂编码的思想提出了嵌入位平面编码的四种实现算法,包括使用链表的深度优先扫描编码、使用链表的广度优先扫描编码、无链表的深度优先扫描编码和无链表的广度优先扫描编码。其中,使用链表的编码方法具有较好的编码性能,无链表的编码方法具有低复杂度和低存储的优点。 (3)对感兴趣区域编码中的位平面组织形式和具体编码算法进行了研究。引入感兴趣区域因子和位平面因子来进行多级位平面交错处理,采用显著性树分裂位平面编码和多级位平面交错相结合的方法,实现了低复杂度的感兴趣区域编码,有效地协调图像各区域的质量和码率之间的关系。 (4)把“Holographic”描述和零树保留划分编码结合起来提出了一个容错编码方法。在解码部分,采用基于样本匹配的图像修描方法对完全受损的图像块进行差错掩盖处理,从视觉上能够获得较好的图像重建效果。该编码方法不仅具有较强的抗误码特性,而且在低码率编码时能够保持良好的率失真特性。 本论文主要提出了一个基于小波变换的低码率图像编码方法,该方法具有低复杂度、低存储和适合硬件实现的特点。另外,本论文把该方法扩展成三维的编码方法对高光谱图像进行编码,能够获得较好的编码性能。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 1 绪论
  • 1.1 论文的研究目的及意义
  • 1.2 图像编码的发展与现状
  • 1.3 论文的主要研究工作
  • 2 低码率图像编码的基本原理
  • 2.1 低码率图像编码
  • 2.1.1 正交变换与量化失真率
  • 2.1.2 高码率图像编码
  • 2.1.3 低码率图像编码
  • 2.2 嵌入位平面编码
  • 2.2.1 逐次逼近量化
  • 2.2.2 优化的嵌入原则
  • 2.2.3 嵌入位平面编码过程
  • 2.3 图像质量的评价方法
  • 2.4 本章小结
  • 3 空间组合提升重叠块小波变换
  • 3.1 空间组合提升小波变换
  • 3.1.1 双正交小波的对称分解提升
  • 3.1.2 二维矩阵的空间组合提升框架
  • 3.1.3 空间组合提升9/7小波变换
  • 3.2 重叠块SCLA9/7小波变换
  • 3.2.1 低存储的小波变换方式
  • 3.2.2 重叠—保存方式的块小波变换
  • 3.2.3 空间组合提升重叠块9/7小波变换
  • 3.3 本章小结
  • 4 嵌入显著性树分裂位平面编码
  • 4.1 零块分布与四叉树描述
  • 4.1.1 小波系数的特点
  • 4.1.2 四叉树分裂编码
  • 4.2 显著性树分裂编码
  • 4.2.1 量化和反量化
  • 4.2.2 显著性树的构造
  • 4.2.3 使用链表的基本编码算法
  • 4.2.4 无链表的低存储编码算法
  • 4.2.5 上下文模型
  • 4.2.6 快速自适应算术编码
  • 4.2.7 码流的组合
  • 4.3 测试结果及分析
  • 4.4 本章小结
  • 5 多级位平面交错的感兴趣区域编码
  • 5.1 多级位平面交错
  • 5.1.1 感兴趣区域掩模
  • 5.1.2 位平面的交错
  • 5.2 感兴趣区域位平面编码
  • 5.2.1 显著性树节点掩模
  • 5.2.2 位平面编码算法
  • 5.3 测试结果及分析
  • 5.4 本章小结
  • 6 基于Holographic描述的容错编码
  • 6.1 图像的抗误码编码方法
  • 6.1.1 基于树和块的容错编码
  • 6.1.2 多描述编码
  • 6.2 Holographic描述与容错编码
  • 6.2.1 Holographic描述
  • 6.2.2 低码率的容错编码方法
  • 6.3 基于图像修描的差错掩盖
  • 6.3.1 图像修描技术
  • 6.3.2 样本匹配的图像修描
  • 6.4 测试结果与分析
  • 6.5 本章小结
  • 7 全文总结
  • 攻读博士学位期间发表的论文
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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