基于JPEGXR的高清圖像壓縮技術(shù)研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展與普及，人們對(duì)圖像的需求進(jìn)一步加大，而圖像數(shù)據(jù)一般都較大，這就為目前有限的信道傳輸帶寬和存儲(chǔ)空間帶來(lái)了挑戰(zhàn)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮是解決這個(gè)矛盾的有效方法。而變換編碼是圖像壓縮中一種非常有效且常用的方法。圖像壓縮目前有三大國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，聯(lián)合圖像專家小組在2007年發(fā)布了最新的靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)是JPEG XR，其核心變換算法是重疊雙正交變換(Lapped Biorthogonal Transform, LBT)，

2、與現(xiàn)在應(yīng)用范圍最廣的 JPEG圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比，JPEG XR克服了JPEG在低碼率下的方塊效應(yīng)，提升了壓縮后的圖像質(zhì)量；與 JPEG2000圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比，它壓縮后獲得的圖像質(zhì)量與JPEG2000相當(dāng)，然而其算法復(fù)雜程度相對(duì)較低，消耗的資源數(shù)目卻與JPEG相近。JPEG XR支持對(duì)感興趣區(qū)域的編解碼，支持縮略圖的提取。文中JPEG XR壓縮標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，主要從以下幾個(gè)方面做了深入研究：
　　1.針對(duì)在感興趣區(qū)域壓縮編碼中的手動(dòng)

3、選取感興趣區(qū)域所帶來(lái)的不足，文中提出了一種基于自動(dòng)提取感興趣區(qū)域的壓縮編碼。利用邊緣檢測(cè)算子以及膨脹腐蝕操作提取感興趣區(qū)域邊，根據(jù)邊緣塊中屬于感興趣區(qū)域的變換系數(shù)所占的比例，確定邊緣塊是否屬于感興趣區(qū)域塊。通過權(quán)重法可以進(jìn)一步確定對(duì)于既含有感興趣區(qū)域的信息也含有背景區(qū)域信息的塊是否應(yīng)該被分配更多的碼率，這能很好的削弱在邊緣感興趣區(qū)域中背景的圖像信息。
　　2.針對(duì)目前大型網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)中人臉圖像的傳輸以及存儲(chǔ)問題，文中評(píng)估了 JPE

4、G XR、JPEG2000、JPEG對(duì)既定人臉識(shí)別算法的影響。通過使用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，可以去除圖像中所包含的一些多余信息，需要更少的存儲(chǔ)空間和更少的時(shí)間來(lái)傳輸。文中對(duì)不同人臉庫(kù)中的人臉圖像進(jìn)行高倍壓縮，并在多個(gè)識(shí)別算法上進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明對(duì)高倍壓縮的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別率測(cè)試，在選定的多個(gè)識(shí)別算法中，以 SIFT較好，測(cè)試數(shù)據(jù)表明三種壓縮算法對(duì)壓縮后的識(shí)別率都有一定的影響。通過綜合分析比較，我們最終得出JPEG XR在復(fù)雜度和性能方面對(duì)識(shí)別率