文档介绍：┟尘牛┟蟊要基于分类的图像压缩算法研究摘论文题目:专业:硕士生:指导教师:信号与信息处理马锐张敏瑞度,提取对算法性能和图像质量评定比较敏感的特征——梯度作为分类特征,建立了一关键词:图像压缩;图像分类;图像属性;统计特性;研究类型:理论研究随着多媒体技术和数据通信技术的不断发展,数字图像的数据量越来越大,而存储容量和传输带宽总是有限的,图像压缩技术已成为解决存储和传输问题的关键,对于卫星遥感来说更是如此。因此,研究更有效的图像压缩算法,具有重要的理论意义和实用价值。目前图像压缩算法已经有多种,大部分工作都集中在对压缩算法本身的研究和改进上,而结合图像分类对压缩算法进行研究相对较少。图像特征不同,算法压缩的效果也不同,为了使图像特征与压缩算法更好地匹配,提高压缩算法的适应能力和质量,本文提出了一种基于图像分类的图像压缩新算法。算法通过对已有图像压缩算法法和算法男阅芊抡婧捅榷裕岷贤枷竦耐臣铺匦砸约氨碚魍枷癖咴档奶种根据图像分类来选择最优算法的白适应图像压缩算法模型。在图像压缩时,可根据图像平均梯度的大小或图像的类别选择不同的压缩方法或确定相关参数。大量的实验数据表明,该图像压缩新算法具有良好的效果,和不经图像分类而直接压缩的常规算法相比,有效地提高了压缩性能。从宏观角度来看,该算法对数量较多的一批图像,能显著提高平均压缩率;从微观角度来看,对一幅图像经分块得到的各子图像,采用分类压缩同样具有很好的效果。总之,本文以图像压缩为目标,提出利用图像梯度对图像进行某种意义下的分类处理,并将它引入图像压缩领域,达到了预期目的。
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川年敲厝学位论文作者签名:蚴要料技太学日期:∥指导教师签名:承赦缔学位论文独创性说明学位论文知识产权声明书本人郑重声明:所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及其取得研究成果。尽我所知,除了文中加以标注和致谢的地方外,论文中不包含或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解学校有关保护知识产权的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安科技大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西安科技大学。保密论文待解密后适用本声明。学位论文作者签名:其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西安科技大学
髀图像压缩编码概述龋。若刻焓占组照片,则每天的总比特数为×,每随着科学技术和现代通信业务的发展,世界已经进入数字化时代。每天都有大量的原始数据需要人们进行处理和传送,这些数据里有许多是图像数据,图像数据作数字存储时,所需的存储量特别大。以地球资源卫星若每组照片包括龉馄锥蔚幅照片,每幅照片有×个像素,而每个像素若用线性嗦相当于龌叶,则每组照片的比特数为年的总比特数为恕6哂懈嗟墓馄锥魏透叻直媛实腖磕杲提供×的图像信息。如此庞大的天文数字,对存储、保管以及传输带来了极大的困难和不方便。因而,图像数据的压缩比其它数据的压缩具有更为迫切的需求,具有更为重要的实用价值和商业意义。图像信息的压缩编码,是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的【。图像信号固有的统计特性表明,其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间,都存在较强的相关特性。利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性,便可实现图像信息的数据压缩。这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息,属于信息保持持有效信息难顾醣嗦搿A硪恢挚悸鞘牵枷褡钪帐怯扇搜刍蚓鄄庖瞧骼垂劭椿判决的。根据视觉的生理学、心理学特性,可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真,只要这种失真是一般观众难以察觉的。这种压缩编码属于信息非保持编码,因为它使图像信息有一定程度的丢失。由此可见,图像压缩编码的研究重点是:怎样利用图像固有的统计特性,以及视觉的生理学、心理学特性,或者记录设备和显示设备等的特性,经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息,尽量去除那些无关的冗余信息,并且在保证质量艽诱庑┦葜谢指闯鲇朐枷癫畈欢嗟耐枷的前提下,用最低的数码率或最少的存储容量,实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传图像的冗余信息主要有以下几个方面:占湫匀哂啵涸谕枷裰校嗔诘牧礁鱿袼鼐哂薪辖幕叶戎怠峁剐匀哂啵河捎谙妊橹J叮嗣侵5劳枷裰械囊徊糠中畔ⅲ涂赏浦A硪徊分信息。睦