基于变换域的多描述图像编码

论文摘要

在多媒体技术应用日益广泛的今天,通过基于包的网络(互联网以及无线信道)来传输多媒体数据的需求越来越大,在这种环境下,噪声干扰、网络拥塞等问题很容易造成视频数据包的丢失或破坏,使得重建视频质量严重下降,甚至造成承载的视频业务无法正常地进行。这使得编码技术不但要考虑如何使视频流适合网络的波动性,还要考虑如何克服信道中出现的数据差错与丢失。多描述编码(MDC)作为一种可以使视频和图像进行可靠传输的重要源编码方法,能够很好地对抗突发干扰,在实现错误隐藏和错误复原方面性能优良。本文在多描述已有成果的基础上,进一步研究了基于变换域的多描述图像编码方法。本文首先介绍多描述编码的原理,以及现有的多描述图像编码的主要方法。然后,介绍两种基于变换域的高效编码方法:嵌入式零树编码(EZW)和集合分裂多级树分割算法(SPIHT),这些编码方法与多描述编码相结合,既能拥有多描述抗突发干扰的特性,同时也可以得到嵌入式码流。多描述与嵌入式编码方法相结合后,在图像传输过程中有丢包或者是错误出现的情况下,图像的重建质量要比未加入多描述重建的图像质量有不少提高。考虑到DCT与小波变换相比,具有实现简单,在工业界拥有成熟的硬件实现等优点,与主流的图像或视频国际压缩标准,如MPEG、JPEG等也相兼容。于是我们便在原有基于DWT变换的SPIHT多描述算法上改进,利用DCT变换取代DWT,实现了基于DCT的多描述SPIHT算法,实验结果表明这样做可以使编码的速度得到提高,而且效果也可以与原算法相当。本文最后给出了论文总结和将来的研究重点。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 国内外研究现状及分析
• 1.3 本课题的研究内容和意义
• 1.4 本文的结构安排
• 第2章 多描述图像编码
• 2.1 多描述的基本思想
• 2.2 多描述编码的性能指标
• 2.3 多描述图像编码的主要方法
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于小波变换的多描述图像编码
• 3.1 小波理论概述
• 3.2 小波变换
• 3.2.1 连续小波变换
• 3.2.2 离散小波变换
• 3.2.3 二维小波变换
• 3.2.4 多分辨率分析
• 3.2.5 图像的小波变换
• 3.3 零树结构与嵌入式图像编码
• 3.3.1 零树结构
• 3.3.2 嵌入式零树编码
• 3.3.3 SPIHT编码
• 3.4 基于SPIHT的多描述编码
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于DCT域的多描述图像编码
• 4.1 引言
• 4.2 离散余弦变换（DCT）
• 4.3 DCT的快速算法
• 4.3.1 效仿FFT实现快速算法
• 4.3.2 代数分解法
• 4.4 基于DCT变换的嵌入式多描述编码
• 4.5 算法优缺点
• 4.6 本章小结
• 第5章 实验结果分析
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢