文档介绍：基于信号稀疏分解的图像压缩编码算法的研究天津理工大学研究生学位论文昵胨妒垦学科专业::图像处理作者姓名:朱俊学学科分类号:中图分类号:密级:
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导师签名:学位论文作者签名:臻气互孽≯月哆日独创性声明学位论文版权使用授权书学位论文作者签名:突廾签字日期:训钐年露呷签字日期:≯勰月衫日墨洼墨兰盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨盗墨兰太望天津理工大学签字日期:训≯年本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。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作了明确的说明并表示了谢意。本学位论文作者完全了解可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编,以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得
摘要稀疏表示是近些年发展起来的信号与图像处理工具,可以将信号和图像分解为非常简洁的表示形式。图像压缩技术在图像处理中有着重要的作用,被广泛的应用于图像处理的各个领域中。目前常用的图像压缩技术通常都是基于正交变换的方式,但是在低比特率条件下这种方式往往不能得到理想的恢复效果。而信号稀疏分解使用过完备原子库技术打破了基的正交性,因此本文将信号稀疏分解的思想引入到低比特率图像压缩领域,研究了以下内容:大,而微分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索方法,具有种群多样性好、鲁棒性优、全局寻优能力强等优点。本文将匹配追踪算法和微分进化算法有机融合,提出了实现图像稀疏分解的优化算法。该算法在贪婪算法的每一步中,使用微分进化算法实现了在过完备库中最佳原子的选取,进而实现图像的稀疏分解与重建,并通过实验证实了基于微分进化算法重建的图像质量相对于基于遗传算法的方法能得到明显提高。谕枷裣∈璺纸獾难顾醣嗦胧嵌韵∈璺纸夂蟮脑硬问拖嘤Φ耐队跋凳进行压缩编码,而在总的编码流中原子的位置信息和投影系数占较大的比例,因此有效地对这两部分进行量化编码是实现压缩的关键。本文使用分块的思想将基于原子位置和基于原子投影系数编码的方案相结合,利用率失真最优化准则找到最优的块大小。每个实验对本文提出的基于稀疏分解的图像压缩编码方案进行了验证,并与进行比较,结果表明相同比特率条件下本文方法重建图像的峰值信噪比优于基于原子投影系数顺序的编码方案,且在低比特率条件下优于。关键词:稀疏分解;微分进化算法;率失真最优化壳坝糜谕枷裣∈璺纸獾钠ヅ渥纷偎惴ㄊ且恢纸霞虻サ奶袄匪惴ǎḿ扑懔拷块内的原子基于投影系数大小顺序编码,而块与块之间则基于位置顺序编码,最后通过图像压缩:
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第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯:.⋯.图像压缩的发展历程及研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯本文的研究目标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章基础知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数字图像压缩理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...∈璺纸狻第三章基于微分进化算法的图像稀疏分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯图像的稀疏分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..微分进化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于微分进化算法的稀疏分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图像质量的评价标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验及结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第四章基于稀疏分解的图像压缩编码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于的图像稀疏分解编码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯常用的稀疏分解编码方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于率失真最优化的稀疏分解编码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..录目
本章小结⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯第五章总结与展望⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..工作展望⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯发表论文和科研情况说明⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致洹本文工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
第一章绪论图像压缩的发展历程及研究现状人类主要使