基于JPEG2000的彩色图像实时压缩系统研究

基于JPEG2000的彩色图像实时压缩系统研究

论文摘要

彩色CCD或CMOS图像包含的信息量大,内容更加丰富,对军事、航空航天、天文等领域的作用更是不言而喻,但是海量的数据传输负担成了空间彩色相机广泛应用的瓶颈,因而研究高效的图像压缩系统成为必然。本文针对彩色CCD/CMOS采集到的Bayer图像的特点,提出先滤波,再压缩,最后插值恢复成全彩色图像的处理方法,避免了数据冗余,减轻了信道传输的压力。JPEG2000是一种新的图像压缩标准,具有高压缩率、低失真度和灵活高效的特点。本文重点研究基于JPEG2000的彩色图像实时压缩技术。针对绝大部分彩色图像传感器中应用最为广泛的是Bayer CFA,本文提出了基于Bayer图像的滤波和复原算法,在准无损压缩的条件下信噪比可以达到50dB,为后续小波变换和编码提供了有利条件。在深入研究提升小波算法的基础上,根据提升小波的框架结构,提出了基于JEPG2000的二维提升小波变换核的FPGA设计。采用分时复用和流水结构,充分利用FPGA片内存储资源,实现了行列变换的并行执行。整个模块采用VHDL语言进行设计,并在QuartusⅡ下进行了编译和仿真,与Matlab下仿真得到的结果相同,验证了设计结构的可行性。搭建了整个压缩系统的硬件平台,完成了小波变换的硬件实现,并通过了系统验证。实验证明,该系统工作稳定,使用Altera FPGA EP2S60对128×128×8bit的图像进行处理,系统时钟可以达到20M以上,具有实时处理的能力,基本满足了设计要求。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 引言
  • §1.1 研究背景和意义
  • §1.2 国内外研究现状
  • §1.3 本文主要工作与组织流程
  • 第二章 BAYER图像处理算法的研究
  • §2.1 BAYER图像的原理与特点
  • §2.2 BAYER图像的滤波和复原算法
  • §2.2.1 直接法
  • §2.2.2 子图分裂法
  • §2.3 BAYER图像算法的FPGA结构设计
  • §2.3.1 直接法的FPGA结构设计
  • §2.3.2 子图分裂法的FPGA结构设计
  • 第三章 JPEG2000规范及编解码结构
  • §3.1 JPEG2000标准的特征
  • §3.2 JPEG2000编解码系统
  • §3.2.1 预处理
  • §3.2.2 小波变换
  • §3.2.3 量化
  • §3.2.4 熵编码和码流组织
  • §3.3 本章小结
  • 第四章 小波变换理论与提升格式
  • §4.1 连续小波变换
  • §4.2 离散小波变换
  • §4.3 多分辨率分析和MALLAT算法
  • §4.3.1 多分辨分析
  • §4.3.2 Mallat算法
  • §4.4 提升小波变换
  • §4.4.1 提升格式的小波构造方法
  • §4.4.2 提升分解
  • §4.5 JPEG2000提升小波变换构造
  • §4.5.1 5/3整数小波变换
  • §4.5.2 9/7浮点小波变换
  • 第五章 高效实时提升小波变换核的研究
  • §5.1 总体设计
  • §5.1.1 数字集成电路的设计流程
  • §5.1.2 系统结构
  • §5.2 提升小波变换核设计中的若干技术问题
  • §5.2.1 边界延拓
  • §5.2.2 移位—加操作
  • §5.2.3 流水线技术
  • §5.3 逐行处理小波变换核的设计
  • §5.3.1 行列变换流程
  • §5.3.2 提升框架的实现
  • §5.3.3 多级并行
  • §5.3.4 仿真结果
  • §5.4 双行并行小波变换核的设计
  • §5.4.1 行变换框架
  • §5.4.2 列变换框架
  • §5.4.3 多级变换
  • §5.4.4 仿真结果
  • §5.5 本章小结
  • 第六章 实时图像压缩系统的硬件设计
  • §6.1 总体方案
  • §6.2 图像信号发生处理板的设计
  • §6.2.1 设计目的及系统参数
  • §6.2.2 硬件设计
  • §6.3 图像压缩处理板简介
  • §6.3.1 图像压缩板系统结构
  • §6.3.2 系统试验参数及试验流程
  • 第七章 系统仿真及结果
  • §7.1 实验设备
  • §7.2 实验流程及结果
  • §7.3 结论
  • 总结与展望
  • 参考文献
  • 发表或录用学术论文情况
  • 致谢
  • 附录
  • 相关论文文献

    • [1].复杂背景下彩色图像目标精细识别仿真[J]. 计算机仿真 2018(09)
    • [2].基于DWT和DCT的彩色数字水印算法[J]. 科学家 2017(02)
    • [3].基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法[J]. 自动化与仪器仪表 2020(02)
    • [4].基于深度学习的彩色图像去马赛克[J]. 计算机应用研究 2020(S1)
    • [5].多维彩色图像印刷缺陷快速检测仿真[J]. 计算机仿真 2017(06)
    • [6].彩色图像色彩一致性的过程控制[J]. 广东印刷 2015(03)
    • [7].一种基于FPGA的彩色图像实时增强方法[J]. 液晶与显示 2016(12)
    • [8].多维彩色图像特征快速抽取方法仿真研究[J]. 计算机仿真 2017(02)
    • [9].彩色图像的四元数径向矩仿射不变量[J]. 激光与红外 2012(04)
    • [10].基于集合映射的彩色图像边缘检测[J]. 四川兵工学报 2012(10)
    • [11].向量空间的彩色图像边缘检测方法[J]. 电脑知识与技术 2009(03)
    • [12].彩色图像可见水印的网络算法[J]. 计算机应用 2009(S1)
    • [13].四元数引导滤波彩色图像细节增强[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2017(03)
    • [14].一种彩色图像的量子描述方法及应用[J]. 控制与决策 2017(03)
    • [15].基于总变分彩色图像恢复问题的有效算法[J]. 河南科学 2017(08)
    • [16].基于色彩对比最大化的彩色图像边界检测[J]. 电子技术 2015(10)
    • [17].基于彩色图像的柑橘糖度无损分析[J]. 林业科学 2013(10)
    • [18].采用局部差分模型描述的彩色图像配准技术[J]. 西安交通大学学报 2011(10)
    • [19].两种典型彩色图像增强算法的比较与研究[J]. 电子设计工程 2019(23)
    • [20].保持边缘的低照度彩色图像增强算法[J]. 计算机技术与发展 2018(01)
    • [21].基于FPGA的彩色图像实时采集显示系统设计[J]. 微型机与应用 2016(03)
    • [22].基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法[J]. 量子电子学报 2016(02)
    • [23].基于动态阈值的彩色图像边缘检测与分析[J]. 信息技术 2015(08)
    • [24].彩色图像渐变的插值方法[J]. 计算机应用 2011(01)
    • [25].彩色图像非参数变换立体匹配研究[J]. 计算机工程与应用 2009(02)
    • [26].基于归一化曲率项的单幅运动模糊彩色图像盲复原[J]. 青岛大学学报(自然科学版) 2018(02)
    • [27].一种改进的暗通道先验水下彩色图像复原算法[J]. 扬州大学学报(自然科学版) 2018(04)
    • [28].一种新的彩色图像碎片全自动拼接算法[J]. 包装工程 2017(17)
    • [29].彩色图像快速检索方法的改进研究与仿真[J]. 计算机仿真 2016(08)
    • [30].一种彩色图像的同步去噪增强算法[J]. 小型微型计算机系统 2014(03)

    标签:;  ;  

    基于JPEG2000的彩色图像实时压缩系统研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢