圖像集壓縮算法研究.pdf

1、隨著圖像獲取技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像的分辨率不斷提高，數(shù)據(jù)量也不斷增加，因此如何對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行有效的壓縮依然是一個(gè)非常嚴(yán)峻的問(wèn)題。傳統(tǒng)的圖像壓縮方法如JPEG、JPEG2000等主要利用了單幅圖像之間的像素冗余、編碼冗余和視覺(jué)冗余進(jìn)行壓縮。但是由于大量的圖像是在相同或者相似的場(chǎng)景下獲得，因此它們之間也存在一定的集合冗余信息，如果有效地利用這些冗余信息，將會(huì)進(jìn)一步提高壓縮比，節(jié)省存儲(chǔ)空間。圖像集壓縮算法就是針對(duì)由多幅相似圖像組成的圖像集的

2、壓縮問(wèn)題，在單幅圖像壓縮技術(shù)的基礎(chǔ)上利用集合冗余信息，有效地實(shí)現(xiàn)高效壓縮。
　　本文針對(duì)傳統(tǒng)的圖像集壓縮編碼中存在的分組問(wèn)題、復(fù)雜度問(wèn)題和高效壓縮問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，主要包括:
　　(1)從基于代表性信息的圖像集壓縮算法和基于圖(Graph)的圖像集壓縮算法兩個(gè)方面總結(jié)了圖像集壓縮算法的整個(gè)發(fā)展歷程，并簡(jiǎn)要地介紹了幾種圖像集壓縮算法;
　　(2)針對(duì)無(wú)損圖像集壓縮中存在的分組問(wèn)題，本文提出了一種基于相關(guān)系數(shù)平均值的圖像

3、集劃分算法。此算法利用圖像集相關(guān)系數(shù)的平均值擬合出一個(gè)二次曲線(xiàn)并根據(jù)此曲線(xiàn)得到圖像集劃分方案。在對(duì)圖像集壓縮之前先進(jìn)行劃分處理，將一個(gè)大的圖像集劃分為若干子集之后再進(jìn)行壓縮編碼，以保證圖像集總的壓縮增益最大;
　　(3)針對(duì)有損圖像集壓縮中存在的復(fù)雜度較高的問(wèn)題，本文提出了一種基于無(wú)向加權(quán)圖的圖像集壓縮算法。該算法首先對(duì)圖像集中所有圖像的Y分量下采樣，并使用相關(guān)系數(shù)作為邊的權(quán)值函數(shù)構(gòu)建一個(gè)無(wú)向加權(quán)圖。然后使用Kruskal算法計(jì)算