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1、碩士論文簽于幾何多尺度方向分析的感知圖像編碼算法研究摘要圖像編碼是多媒體信息處理的核心技術(shù)。圖像編碼的目的是通過(guò)消除圖像中象素間冗余、統(tǒng)計(jì)冗余和視覺(jué)冗余,以較少的比特?cái)?shù)達(dá)到圖像高視覺(jué)質(zhì)量壓縮的目的。壓縮比和視覺(jué)質(zhì)量是衡量圖像編碼算法的兩個(gè)基本性能指標(biāo)同時(shí),質(zhì)量可分級(jí)性、分辨率可分級(jí)性和支持隨機(jī)訪問(wèn)等也是圖像編碼的應(yīng)用要求。如何設(shè)計(jì)符合上述要求的高性能編碼器是眾多研究者關(guān)注的問(wèn)題。首先,小波以其時(shí)一頻局部化特點(diǎn)和多尺度特性,使得它在圖像處
2、理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。雖然小波能有效的表示信號(hào)的點(diǎn)狀奇異性,但是由于小波基各向同性并且方向選擇性較差,因此難以表達(dá)二維圖像中的邊緣和紋理等高維幾何特性,故它并不是圖像稀疏表示的最優(yōu)基。其次,圖像有損編碼的目的就是盡可能地消除圖像中那些對(duì)感知不重要的視覺(jué)信息以提高壓縮比或盡可能地使編碼失真被圖像本身所掩蓋,以提高重構(gòu)圖像的感知質(zhì)量。目前的研究表明,結(jié)合人類視覺(jué)系統(tǒng)的特性是提高圖像壓縮算法性能的有效途徑。因此,本文基于以COntourle
3、t為代表的幾何多尺度分析的圖像編碼為研究主線,對(duì)幾何多尺度方向分析進(jìn)行了深入的分析和研究,并且在Coniourlet變換的框架下,建立了定量的人類視覺(jué)系統(tǒng)OJvs)感知可計(jì)算模型,形成了最終的圖像的感知編碼算法。在幾何多尺度方向分析的研究方面,本文以COntourlet變換為例,采用矩估計(jì)和極大似然估計(jì)的方法對(duì)Contourlet變換系數(shù)的邊緣分布和聯(lián)合分布進(jìn)行擬合,并通過(guò)擴(kuò)假設(shè)檢驗(yàn)的方法驗(yàn)證了擬合的結(jié)果,證明了Conio址let變換系
4、數(shù)的非高斯性和非獨(dú)立性。隨后,通過(guò)分析Contourlet變換的特點(diǎn),給出了定量可計(jì)算的在C。爪。urlet變換域下的HVS模型,給出了Contourlet變換域中準(zhǔn)SPIHT算法,最后將該視覺(jué)模型應(yīng)用于基于Contourlet變換的圖像編碼算法。最后,考慮到Contourlet變換帶來(lái)的冗余對(duì)編碼的不利影響:本文將Contourlet變換中的LP分解換成了小波變換,并在這種新的變換下結(jié)合HVS模型提出了基于該變換的圖像感知編碼算法。通
5、過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明:對(duì)于一般圖像,該算法略優(yōu)于護(hù)EG200壓縮算法而對(duì)于紋理圖像,該算法則要明顯優(yōu)于JPEGZO0的算法。關(guān)鍵詞:圖像編碼,Contourlet變換,統(tǒng)計(jì)模型,人類視覺(jué)系統(tǒng),方向?yàn)V波器組M叫盯丁七esis處朋肛比onPCra即tUalllnag心Codi目gAlgi山叮IB翻蛇donMulli義水C.me權(quán)y人naly,15陰aly藝ingthePrO詳成lesinContourlettraJ”fon刀,wepropose
6、acompu七lble,quantltatlvemodelofllvsandasPIHT1淞algorithmUndertheContourlettr出”允n力dom田幾胡dPutthellvsmodelintoourunage印codersuccess徹ly.Fillall乳foru力。gecod噸algorithi幾consideringthedrawbacksofredUndancyresuItedfromContourlet讓山
7、拙允口氏werepl暇theLPdecompositionwith研avelettraJ”forynandputfor,刀田danew皿agePerCePtoalcodingalgithmcomb面ngwithHVSmodelunder以snewtr田”formdoma喊whichis口UedWDFBtransform,Alargen切舊berofexpe幻unentalresultsshowthat,forth??辡enera】哪ge
8、s,ouralg。五由misslightlybeterth田IJPEG2000codingmethodwhileforthoseunages側(cè)thP壇ntifultex奴叮es,ouraPProacbismuchSUpenorto」PEG2000coding功ethod.Keywords:Imagecoding,contourlettransfonn,statisticalmodel,humanvisualsystem,directio
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