（电路与系统专业论文）基于压缩感知的井下图像压缩.pdf

u n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g yo fc h i n a ad i s s e r t a t i o nf o rm a s t o r sd e g r e e d a t ac o m p r e s s i o no fd o w n h o l ei m a g e b a s e do nc o m p r e s s e d s e n s i n g a u t h o r s sn a m e s p e c i a l i t y ： s u p e r v i s o r ： f i n i s h e dt i m e ： z i x i a ny a n g c i r c u i t sa n ds y s t e m s a s s op r o fj i e c h e n gl u m a y 5 “2 0 1 2 中国科学技术大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导f 进行研究工作所取得的成 果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写 过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确 的说明。 作者签名：扬丕监签字同期：型2 圭2 墨 中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者授权中因科学技术大学拥 有学位| 仑文的部分使用权，即：学校有权按有关枷定向囡家有天部门或机构送变 论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据 厍进行检索，町以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、? r 编学位论文。本人 提交的电子文档的内容和纸质论文的内窬相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 呵公开口保密( 年) 作者签名：捡左竖 签字日划：量旦2 互2 5 一 别一签名：益墩 签字日驯： f ! ：- ! i 一一 摘要 摘要 石油是全世界最重要的资源对石油进行有效的勘探和丌采，一直都是各国 的重大研究课题之一。石油测井系统是一种帮助人们探测油气分布，生产中监测 井下油气状态的技术，对石油的勘探和7 1 ：采都有着重要的指导意义。从测井方式 上石油测井系统可以分为温度测井、压力测井、电视图像测井等。其中电视图像 测井有着直观可视的优势，在油气的开采生产中，能准确的渗断井f 的问题并以 此进行指导，保证油气开采的稳定和提高生产效率，因此得到了国内外广泛的重 视和研究。 随着电视罔像测井技术的发展，新型的仪器小断涌现，在这些更精确的仪器 的帮助下，人们叮以得到更准确、清晰的图像信息，但这样必然会导致测井数拂 量的增加，f r u 由十深井开采的特蛛性，不论足成本高昂的i u 缆传输，还是正处 丁研究阶段的无线传输，杠长距离的地层中因为信号的衰减，井下系统功耗的限 制等，都刁i 能高教的传输数据。所以神这种条件f ，为了得到皿力精确的测井数 据，保证得到图像的实时性，就必须刘图像进行j 1c 缩，以满足系统的传输要求。 小文根槲电视图像n j r - 系统的特点，即数槲传输牢低，功耗要求低等，对井 f 罔像的压缩研究做了以f t 作： ( 1 1 采川了种新的信息处理理论址缩感知理论来对井f 电视图像进 行压缩，首先，将n n 的井下图像进行m 交小波稀疏，然后通过m n 高斯随 机矩阵对稀疏后的图像进行观测，获得少量观测值，母后使用征变匹配追踪( o m p ) 算法从观测值中重构罔像。通过在m a t l a b 平台卜进行实验，并分析对比传统 的图像爪缩技术得知，这种理论柱满足测”系统的要求的同叫，0 有效的对图像 进行握缩枉逃到较高的压缩比的同时依然何很好的效粜，小会影n 向蚓像对于系 统的作用。 ( 2 1 针埘压缩感知丁井下图像握缩的些缺陷，进行了改进，将原始图像 分块后，即将n x n 的井下阁像甲均分为s xs 大小的r 块，再分 ；| j 对每，块， 进行，t 缩感知这样就使得爪缩感知的缺陷得到了一定的改善。但是，分块之后 会导致重构扁的图像质量下降，于是义纠刘井f 蚓像的特点提出了种改进方 法。在测井同像 ：我们需要的信息的位符始终在个l 蔓域范围内，耐超出这个k 域的大部分信息郝是我t f 4 = 需要的，因此，将井下图像分块以后，例如e 分成 了kx k = n 2 s 块，把整幅图像看成是以k2 个块构成的矩阵，则通过分析| 割像特 点，找出我们需要n 勺信息主要存许帅】毛峨的像块，例如其中个第 气( l ， 1 ，2 ，女 1 块，则列，块进仃胍缩- 匕低，- f i - 阳效果商的址缩感知；而其 【 摘要 余不在该区域的块则进行压缩比高，重构效果低的压缩感知。通过实验对比可以 看到，用此方法后，整体图像峰值信噪比( p s n r ) 虽然没有什么提高但是对于 包含有用信息区域的p s n r 有很大的提升达到了既定研究目标。 关键词：电视图像测井图像压缩压缩感知图像分块 a b s t r a c t o i li st h ew o r l d km o s ti m p o r t a n tr e s o u r c e e f f e c t i v ee x p l o r a t i o na n d e x p l o i t a t i o n o fo i lh a sb e e nc u s t o m a r ya m a j o rr e s e a r c ht o p i co fe v e r yc o u n t r y o i lw e l ll o g g i n g s y s t e mi saw a y t oh e l pp e o p l et od e t e c to i la n d g a sd i s t r i b u t i o na n dm o n i t o rd o w n h o l e o i la n dg a ss t a t ei np r o d u c t i o n ，w h i c h p r e s e n t si m p o r t a n tg u i d i n gs i g n i f i c a n c eo no i l e x p l o r a t i o na n de x p l o i t a t i o n i nt h ew a yo fl o g g i n g ，o i ll o g g i n gs y s t e mc a nb e c l a s s i f i e di n t ot e m p e r a t u r el o g g i n g ，p r e s s u r el o g g i n g , t e l e v i s i o n i m a g el o g g i n g , p ta ， t e l e v i s i o ni m a g el o g g i n gh a sa d v a n t a g e so fi n t u i t i o na n d v i s i b i l i t y , w h i c hg i v e s a c c u r a t ed i a g n o s i so fd o w n h o l ep r o b l e m sa n dp r o v i d e sg u i d a n c e t e l e v i s i o ni m a g e l o g g i n ge n s u r e st h es t a b i l i t ya n di n c r e a s e st h ep r o d u c t i o ne f f i c i e n c yo fo i la n d g a s e x p l o i t a t i o na n dp r o d u c t i o n ，t h e r e f o r e ，i tg e t sw i d e l ya t t e n t i o na n dr e s e a r c ha th o m e a n da b r o a d w i t ht h ed e v e l o p m e n to ft h et e l e v i s i o n i m a g el o g g i n g t e c h n o l o g y , n e w i n s t r u m e n t sa r ee m e r g i n gi nt h eh e l po fm o r ea c c u r a t ei n s t r u m e n t s ，c a nb em o r e a c c u r a t e ，c l e a ri m a g e s ，b u tt h i sw i l li n e v i t a b l yl e a dt ot h ei n c r e a s ei nl o g g i n gt h e a m o u n to fd a t a , a n d d u et ot h es p e c i a ln a t u r eo f d e e pm i n i n g ，r e g a r d l e s so ft h eh i g h c o s to fc a b l eo rw i r e l e s st r a n s m i s s i o ni si nt h er e s e a r c hp h a s e ，b e c a u s eo f s i g n a l a t t e n u a t i o n ，u n d e r g r o m a dp o w e rr e s t r i c t i o n si nt h el o n g d i s t a n c ef o r m a t i o nc a nn o tb e e f f i c i e n tt r a n s m i s s i o no f d a t a u n d e rt h e s ec o n d i t i o n s ，i no r d e rt og e tam o r e a c c u r a t e l o g g i n gd a t a ，g u a r a n t e e dr e a l - t i m ei m a g e ，i t ：i sn e c e s s a r yf o ri m a g ec o m p r e s s i o n ， t r a n s m i s s i o nt om e e tt h es y s t e m r e q u i r e m e n t s b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h et e l e v i s i o ni m a g el o g g i n g s y s t e m ，n a m e l yd a t a t r a n s m i s s i o nr a t ei sl o w , a n dl o w p o w e rr e q u i r e m e n t s ，t h eu n d e r g r o u n di m a g e c o m p r e s s i o nr e s e a r c hd o n et h ef o l l o w i n gw o r k ： ( 1 ) an e wi n f o r m a t i o np r o c e s s i n gt h e o r y - c o m p r e s s e ds e n s i n gt h e o r yi sa p p l i e d t oc o m p r e s su n d e r g r o u n dt e l e v i s i o ni m a g e f i r s to f a 1 1 t h enxnd o w n h o l ei m a g e u n d e r g o e so r t h o g o n a lw a v e l e ts p a r s ep r o c e s s ，t h e nt h es p a r s ei m a g ei so b s e r v e db y m ng a u s s i a nr a n d o mm a t r i xw i t has m a l ln u m b e ro fo b s e r v e d v a l u e sa c q u i r e d ， a n d f i n a l l yt h ei m a g ei s sr e c o n s t r u c t e df r o mt h eo b s e r v e dv a l u e sw i t ht h eo r t h o g o n a l m a t c h i n gp u r s u i to m p ) a l g o r i t h m t h r o u g ht h ee x p e r i m e n t so nm a t l a b p l a t f o r m t h i s ：t h e o r yc o m p r e s s e st h ei m a g ee f f e c t i v e l yw h i l em e e tt h er e q u i r e m e n t so ft h e l o g g i n gs y s t e m , a n ds t i l lh a v ev e r yg o o de f f e c ti nh i g h e rc o m p r e s s i o nr a t i i d c o m p a r i n g i i i a b s # a c t w i t ht h et r a d i t i o n a li m a g ec o m p r e s s i o nt e c h n o l o g y ( 2 1t oi m p r o v et h ed e f e c to f c o m p r e s s e ds e n s i n gf o rd o w n h o h ii m a g e c o m p r e s s i o n ，t h en x no r i g i n a l i m a g e i se q u a l l y d i v i d e d i n t oj ss u b b l o c k t h e nc o m p r e s s e ds e n s i n gi sp e r f o r m e df o re a c hs u b b l o c kt h i sm a k e ss o m e i m p r o v e m e n ta tt h ed e f e c to f c o m p r e s s e ds e n s i n gh o w e v e r , t h ed i v i d i n gw i l il e a dt o r e c o n s t r u c t e di m a g ed e g e n e r a t i o n ，s oa l li m p r o v e dm e t h o di sp r o p o s e df o rt h e c h a r a c t e r i s t i c so f t h ed o w n h o l ei m a g ew en e e dal o c a l i z e dr e g i o no f i n f o r m a t i o ni n t h el o g g i n gi m a g e ，r a t h e rt h a nm o s to f t h ei n f o r m a t i o nb e y o n dt h i sa r e a ，t h e r e f o r e ， a f t e r t h ed i v i d i n g o f t h ed o w n h o l e i m a g e ( eg k x = n 二s ：b l o c k s ) t h e w h o l e i m a g e sc a l lb el o c a t e db ya n a l y z i n gi m a g ee h a r a c t e r i s t i c s ( ego n eo f t h e ( f ，j f 1 ，2 ，q ) b l o c k ) t h e n ，p e r f o r mc o m p r e s s e ds e n s i n g w i t h l o w c o m p r e s s i o nr a t i o ，h i g hr e c o n s t r u c t i o ne f f e c to nt h ex 、| b l o c k ，a n dp e r f o r m c o m p r e s s e ds e n s i n gw i t hh i 曲c o m p r e s s i o nr a t i o ，l o wr e c o n s t r u c t i o ne f f e c t0 no t h e r b l o c k st h r o u g he x p e r i m e n t a lc o n t r a s t ，t h eo v e r a l li m a g ep e a ks i g n a l t o n o i s er a t i o ( p s n r ) h a sn o ts e e n m u c h i m p r o v e m e n t ，b u t t h ep s n ro f t h ea r e ac o n t a i n i n g u s e f u l i n f o r m a t i o nh a sb e e ng r e a t l yi m p r o v e dw i t ht h i sm e t h o d ，w h i c ha c h i e v e de s t a b l i s h e d g o a l s k e y w o r d s ：t e l e v i s i o ni m a g el o g g i n g ，i m a g e sc o m p r e s s i o n ，c o m p r e s s e ds e n s i n g ， i m a g eb l o c k 目录 目录 第1 章绪论1 1 1课题研究背景及意义l 1 2 国内外研究现状和发展趋势2 1 2 i电视图像测井2 1 2 2 图像压缩3 1 2 3 压缩感知3 1 3 本文研究对象和内容安排4 1 3 1 研究对象。4 1 3 2 内容安排4 第2 章图像压缩基础及几种常用的压缩算法7 2 1图像压缩理论7 2 1 i图像压缩的必要性7 2 i 2 图像压缩的可能性7 2 i 3 图像压缩过程。8 2 2 图像压缩算法分类8 2 2 i 预测编码8 2 2 2 变换编码1 0 2 2 3 统计编码1 2 2 2 4 子带编码。1 3 2 2 5 分形图像压缩编码1 5 2 2 6 其他编码算法1 6 2 3 本章总结1 6 第3 章压缩感知理论1 7 3 - 1 压缩感知理论的提出1 7 3 2 压缩感知的理论基础一一1 8 3 3 压缩感知的关键要素一1 9 3 3 1 信号的稀疏表示一一一，1 9 v 目录 332 观测矩阵 3 32 i 观测矩阵必须满足的条件 3 3 22 观测矩阵的分类 333 信号重构 3 3 3i 凸松弛法 3 3 32 匹配追踪算法 3 3 33 正变匹配追踪算法 3 3 34 其他重构算法 34 压缩感知的应用 35 本章小结 第4 章基于压缩感知的井下图像压缩 4i 井下电视图像 42 图像压缩质量的评价 42 l 客观保真度准则 422 丰观保真度准则 43 传统图像压缩方法压缩井下图像 43 ld c t 压缩 432 小渡变换压缩 44 基于压缩感知的井下图像压缩 44i 压缩感知用于井下图像压缩的优势 442 压缩感知算法的设计 443 基于压缩感知的井下翻像压缩 45 本章总结 第5 章改进的基于压缩感知的井下图像压缩 5i 压缩感知的缺陷 52 图像的分块压缩感知 5 2i 图像分块 522 扑f 豳像的分块压缩感知 5z3 与普通压缩感知效果的比较与分析 53 对分块压缩感知的改进 53 1 井下电视图像的特点 v i 趵加 乳 船 恐 1 3 阱孔拈 盯 盯霉号ls凹蓦；弛弘科踮踮弘 珀 蚰蚰 蛇蛇蛆 目录 5 3 2 改进的井f 图像的分块压缩感知一4 3 5 3 3 与分块压缩感知效果的比较与分析4 5 5 4 本章总结4 5 第六章总结和展望4 7 6 1 总结4 7 6 2 展望。4 8 参考文献4 9 致谢5 3 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果5 5 v i i ， i r 一 _l 薹辫誊 j i i ：， i 。 ，。，i 、 。- ：一 餮誊 _ 。 ， k 。r-|每j。 _ ， _ 聿0_0。 ，鼍0一： 一一i一_ _ v ， 一一 f - 第1 章绪论 11 课题研究背景及意义 第1 章绪论 纵观整个测井技术的发展史，可以将其归结为以下几种技术的发展【1 。在 数据传输方式上，从jr 始的电缆线传输到现在的无线传输：在数据类型卜，从起 初的模拟数槲测井到后来的数宁测井；往测井方式卜，从爪力测井、温度测井到 最新的电视罔像测井f 2 1 。i 乜视罔像测井由于有着直观可视的优势，在油气的开 采生产中，能准确的渗断井下的问题并以此进行指导，保证汕气开采的稳定和提 高生产效率，得到了田内外广泛的重视和研究； 随着打油工业的发展，地表附近的油气甲已被发现和外采殆尽，剩下的未被 丌采的也是深埋于地下或者舰模较小的，这样刈 f | 气的勘探1 f | ；| 开采提出了更大的 挑战，肘测井技术也提出了坐高的要求3 1 。洲井深度的增力，小仅刘系统功耗 要求更j 丌严格，而目由1 一信号随距离增k 产生的衰减，也更加限制了奉柬就不高 的数据传输速度。对于电视蚓像测井来| 兑，由j 一数字图像数据量较大，如果不对 下图像进行处理，在低传输速率下，几于没有实l 时性町者，这就会使得测井变 得毫无意义。所以必颁剥井卜幽像进行压缩，减小其数据量，同时迹要求保汪削 像质量，以免对测井结果造成影响。 图像压缩随着数字多媒体技术和通讯技术的发展阿在发展5 1 但是出于 各种处理器j ：| 勺性能越来越强，储存器的容骚越柬越大，图像压缩发展的方向大多 都是为了获得高效的爪缩，算法越束越复杂，没有考虑器件的功耗问题。而且传 统的图像脏缩方法，例如d c t ，小波变换等，都是在信源直接进行变换、编码， 从而得到压缩后的图像，然后进行传输和处理。这种方法如果要墩得较高的压缩 比，变换和编码的复杂度则会进步提高，进i 仃会增加系统晌功耗负手日。对于需 要高j 1 、缩比低功耗的电视图像测井系统米醯，并小是很合适。所以如何找到一种 适合洲井系统特点的图像爪缩方法，是电桃图像测井技术的关键之f 6 1 。 本文卉上述背景下使j ； j 一种新型的信号处删方法压缩感知理4 1 论对井 下图像进行压缩，3 f t f 州其存在的缺陷进行定的改进，通过实验对比、分析， 取得了较好的压缩效果，存储数据鞋小，提高丁传输效率。 第1 章绪论 12 国内外研究现状和发展趋势 2 1 电视图像测井 上世纪四十年代，第一代井下电视系统产生了，当时只能得到黑白的静态图 像，仪器直径较大，测井深度很小。到了六十年代，同轴电缆线用于测井技术使 得井下电视技术取得了很大的发展，可以得到运动的图像。九十年代，光纤技术 使得电视图像测井又取得了进步发展 7 。随着数字技术的发展，数字测井系 统兴起，数字图像使得电视图像测井更加清晰、处理更加方便、准确，测井深度 也随着软硬件水平的提高在不断增加。 f 乜视图像测井技术除了- u 毗直观的雌测井下套管、油管的实时情况，还可以 利j = | 图像分割原理、成像原理、图像的旋转、拉伸等数字图像处理技术来计算油 管中的台油率、测得井内落物的大小尺寸等。 虽然i u 视图像测井什处很大，仳是它的发展却一直比较缓慢，目前荚固拥有 世界最岛水平的电视图像测井技术，而且得到了非常成功的应j ； j 。f 町我国近年柬 卅丌始逐渐重视电视罔像洲j # ，对其的研究相对落后不少，大多数系统都离油j j l ： 的实际应用要求有相当的距离8 1 。 1 7 前电视图像测井急需解决儿个关键技术难点： 首先就是罔像传输的问题。电视图像测井系统归根结底就足利用图像来测 井，所以图像是最重要的元索。虽然光纤系统有较高的i 期像传输率，但是其成本 太高、而且使用环境还受到限制，国内也还不具备生产光纤测井1 乜缆的能力。而 随着测井深度增人，传统测井电缆进行电视图像测井的成本电在h 益增加，而1 4 其传输速率奉身就较低，而无线测井系统山丁受到人地的衰减，传输速率更低， 再加之数字图像本身数据量较大，所以现在f 日视剧像测井系统研究的一个关键技 术就是找到压缩比高、且滞后剧像效果好、适合测非系统的数字图像j e 缩方法。 其次就是井下系统的仪器问题。地卜深度越深，其压力和温度就越高，特别 是现在深井采油义较多，温度对仪器的影响! - a 得尤为突出。一般电子器件的工作 温度不会超过1 2 0 度，而微多井f 温度都超过了1 5 0 度，t i 加上j t - i , f 都是液体， 压力很大，所以能直接用于井下的器件很少，需要妒门制秆= 。而小能直接f 井的 器件则需要对其采取保温瓶技术，即对其隔热、密剿、抗压等，使其能在圳：下丁| = ! 常上作。 最后就是井r 油污刚题。汕井巾充满了油珂，n i 井f 4 1 视的摄像头如果沾满 r 这些油污就无法发扦应起的作丌3 。为了舫止这种情1 兕的发生，现在人们一般使 j 一种表面滑陡制，这种活性荆可以防j 台测外过程l _ f 1 摄像头的镜头柑if | i | 污， 第1 章绪论 这种活性剂，也是电视图像测井的关键。 由上可以看出，研究如何改善井下电视图像的j 幂缩和传输问题，是一个十分 有意义的课题。 22 图像压缩 图像雎缩的起源同样可以追溯到_ 十世纪四 年代，香农在其经典著作通 信的数学原理首次提到了信息率失真函数的概念，随后又建立了失真率理论 9 】。在香农定理的基础上，人们提出了各种数榭编码方法，如h u f f m a n 编码、 算术编码、游程编码等来对信号进行压缩和处理。而同样在四十年代电视信号的 线性p c m 理沧的挺出，产生了后来的图像压缩理论的预测编码。随着预测编码 的发展，到一十世纪八| _ 年代，陆续出现了d p c m ( 差分脉冲编码1 、a d p c m ( 白 适应差分脉冲编码) 、帧问预测编码和运动补偿预测编码等技术。但是山于预测 编码的最小方筹不能剐人的视觉特件忭h 反映，并h 压缩比较低，于是被后来出 现肝得到快速发展的变换编码所取代。 变换编码跟预测编码不l 司，它小是直接坩空剌域的图像信号进行编码，而是 首先将间域的图像信号变换映射刮另一个正交矢量空叫( 变换域或频域) ，得到 一些变换系数，然后对这些系数进 ，编码处理f 1 0 1 。变换编码是一种m 接编码方 法，在卜世纪六r 年代被提山，最初采用的是二维离散傅早叶变换。以后变换编 码义发展了在睹如k l 变换、d c t ( 离散余弦变换) 等基础上的罔像压缩方法。特 别足d c t ，在目前仍然是很多图像压缩技术的重要环节，如j p e g 、m p e g 、h2 6 l 等 1 1 。 随着理论的不断完善，再加上各种新的数学理论的并起，继而h j 现了许多新 颖高效的罔像压缩方法，例如r 带编码、分彤型像蚯缩、小波变换、人上神经元 劂络等。这些新方法充分利州了刖像的固有特性和人类视觉的特点，取得了极佳 的效果。比如小波变换就是最新静态图像压缩标准j p e g 2 0 0 0 的摹础。 近年来，图像压缩的发展方向多为小波变换和分彤刚像雎缩，由于并个方法 固有的一螋不足，混合编码算法电是当前的硎宄热点2 1 。 123 压缩感知 现代信号处理的个关键基础是香农采样定理济即奈奄斯特采样定理) ： 个信号耍无失真的重建则采样率必须不小j 。其最高步砸率的曲倍。儿乎所有的信号 或图像的处理过程都受到该定理的限制。虽然它对信号处理提供了理| 它基础，但 是也成为目时信息坝域进步发展的主要瓶颈之一。n 实际应川中对誓个情号或 第l 章绪论 图像，这种采样方法成本昂贵、效率低下，还可能无法实现：而由该方法获得的 数据量大，必须进行压缩然后再储存和传输，造成了资源的浪费。 近年来，由dl d o n o h o 、t t a o 、ej c a n d e s 等提出了一个新的采样理论， 即压缩感知理论，它可以在远小于香农采样定理的条件f 获取信号的离散样本， 而且保证信号的无失真熏建f 1 3 1 。因此，在信号处理的过程中，使得低速采样成 为可能，并且节省了大量存储和传输守间。压缩感知理论经提出，就引起了学 术界和工业界的广泛关注。 压缩感知理论的核心思想主要有三点：信号的稀疏结构、信号的线性测量和 信号的重构。作为一个新颖的理论体系，压缩感知目前还主要侧重于理论上的完 善和证明，并且在各方面都取得了很大的进展，由于应用前景十分广阔，其应用 研究已经涉及到众多领域，包括c s 雷达、分布式压缩感知理论、成像设备研究、 视频图像址缩、无线传感网络、医学影像系统等【1 4 1 5 【1 6 。例如在成像方面美 国r i c e 大学已经研制出了“单像素相机”1 7 1 。 1 3 本文研究对象和内容安排 31 研究对象 本文针对测井系统的特殊性，采用压缩感知理论对井r 蹦像进行压缩，通 过m a t l a b 平台的仿真、与其他图像压缩算法的对比得到了更好的压缩效果。 并且在此基础i 。引埘其缺陷进q r t 改进，不仅使_ ! = i ；更加符合测井系统的特点，而 且性能也更好。 132 内容安排 第一章，绪论，介绍课题研究背景驶意义，以及电视图像测井系统、图像压 缩、压缩感知等的国内外情况，提出本课题设计的原因、构架及意义。 第二章图像压缩的基础理论及常算法。介绍了图像压缩的原理以及一 些常用的刚像压缩算法，并对它们从各方面进行了比较，从而为后而选择井下图 像的胍缩算法做好铺垫。 第三章，压缩感知理论。i 嘲述了爪缩感知理沦的产生和意义，说明了基本 原理，洋细地介绍了压缩感知理论的三个关键要素，以及压缩感知理论的应用和 广阔前景。 第四章，基j 一压缩感知的井r 图像脏缩。介纠了圈像聪缩效果的评价标准， 第1 章绪论 通过对比两种传统图像压缩算法( d c t 、小波变换1 和压缩感知理沦对井下图像的 压缩效果说明压缩感知用于井下图像r k 缩的释方面优势。 第五章，提出了基于压缩感知的井卜图像压缩的改进。先是针对压缩感知 的缺陷使用了图像分块对其进行改进；再对图像分块产生的问题根据井下图像自 身的特点进行了改进。 第六章，结沦。总结概括了本课题的研究成果，总结出本文的创新之处和 有待改进的地方及改进的方向，分析其应用前景和广阔的发展空间。 塑! 垩堕堡 第2 章图像压缩基础及儿种常川的压缩算法 第2 章图像压缩基础及几种常用的压缩算法 21 图像压缩理论 211 图像压缩的必要性 随着数字化的发展，图像和视频信号的数字化具备了许多模拟信号所不具备 的优点【1 8 】，例如：数字传输质量显著高于模拟传输质量；易于采用信逆编码技 术提高传输的可靠性；可以通过时分复用技术与其他的通信业务相结合；更易于 加密，以增强信息的安全性；数字信号可以很方便的使用计算机进行储存、处理、 分配和管理；而且数字电路的大规模集成发展很快：数字产品的维护简单、可靠 性高等。然后，数字化在拥有众多优点的时【王存在一些问题，其中个丰耍问 题就是把信号进行数字化以后的数据量很大，因为根据香农粟样定理，采样频率 必须是信号频率的两倍以上才能不失真的恢复信号。闵此导致了信号的数字信息 数据量太大，数码率高，如果直接传输这种信号，会造成很不经济的利用信道， 甚至有蝗是信道容纳不了的，而且储存需要巨大的存储窬量。例如，以幅高分 辨率真彩色图像( 1 0 2 4 7 6 8 ，2 4 比特像素) 为例，其大小为 1 0 2 4 7 6 8 2 4 = 1 88 m b ，约占用卒阃23 6 m b ，这样一个g b ( 1 0 0 0 m b ) 容量的硬盘 只能存储这种图像4 0 0 多张，而该图片若以2 5 帧秒的速度显示，其传输率要求 高达5 9 m b s 。这样就给处理信号的计算机不论是传输速率、数据存取、变换速 率还是网络传输速率带来了极大的压力，几乎是普通情况f 不可能实现的。所以 图像必须经过数据压缩处理，来提高信息储存、传输效率，降低其对存储量和信 道带宽的要求。而数据压缩是一种信源编码，它通过对信号进行种或几种有效 的编码米达到其压缩的目的。图像编码是在所需要的图像质量达到要求的前提 f ，降低其数码率而使用的一种信源编码。 21 2 图像压缩的可能性 图像信号之所以自j 以被压缩，一是因为在图像信号中，有犬晕的冗余信息司 以被压缩，m i 阻这些冗余信息在解码后可以无失真的恢复：二是从人类的视觉特 性出发，在视觉可以容怨的范围内，通过减少信号的精度，以一定客观失真束换 取数据的压缩 1 9 j 。 蹦像信号神一空问 ：舸| 【l 、j 问1 的相关。卷成了h 结构i 的冗余度，而信号概牢 第2 章图像压缩基础及几种常用的f e 缩算法 密度分布的不均匀则带来了图像信号统计上的冗余度，采用合适的技术处理信 号，消除这些冗余度，就压缩了图像。 人类的视觉对图像再个方面的精度都只能达到某限度，超过这个限度即无 意义而乩在特定的情况下人们对图像的要求也不尽相同，例如，我们在关注一 幅运动员比赛的罔片的时，只需要看到运动员比赛的情况即可，而其他背景，看 台的观众即使完全没有也无关紧要。所以利用人类的视觉特性，也可以对图像进 行压缩。 213 图像压缩过程 图像压缩的过程可以看成f 面三个步骤完成。如图21 所示，即压缩过程分 为映射量化统计编码。其中映射是对图像信号的表示形式进行某种映 射，改变信号的表示方式，而这种映射r 以达到解除或削弱信睁内部的相关性， 降低其结构上的冗余度，从而减少i 哥像的数据量，是可逆过程。而量化是在对图 像质量的定要求f ，减少表小信号的精度，这通常都是利用人类视赏特性来实 现，是不可逆过程。统计编码则是用柬消除被编码的符号的统计冗余度，最终通 过这三步实现对刚像信号的压缩，也是可逆过程。 ，顽射一酊一苏两i 诘_ ! 算码输 陶2i 图像压缩的一般过程 爪缩比表现了图像压缩算法的压缩能力，即压缩前后图像信息存储量之比 压缩比越高则该算法的压缩能力越强。 22 图像压缩算法分类 剧像压缩算法町以根据艇缩对象、压缩过程有无信息损失、鹾缩算法中有无 自适应技术等进行不同的分类，最常用的是技照压缩算法的碌理进行分类。 下面分别介绍几大类常用图像雎缩算法以及其中最常用的方法。 2 21 预测编码 预测编码利用的是图像信号在局部的空间和时间范围内的高度相关性，以前 面传出的近邻像素值米作为参考，预测当前像素值，然后对其量化和编码预测误 差。所以预测编码，不会直接传输图像信号本身，而是将实际的样值与其预测值 8 苎! 童型堡堡塑茎型丝! ! 堂堂旦! ! 堡堕塑整 之问的误差来进行编码和传输 2 1 ，这一误差称为预测误差。其中最常用的是差 分脉冲编码调制( d p c m ) ，它是对预测误差量化后再编码传输的，存客观信息允 许的损失范围内，利用人跟的主观特性，来获得更高的压缩比。其编解码系统如 下图所示。 叫预测器 l 期22 预测编码的般过程 解豫5 器h 对输入信号每一个像素值晶，由预测器产生个预测值j 。，它是m 预测公 式 晶l 晶l4 - a 2 s m4 - 4 - 吼s ( 21 ) 来计算的，即通过晶之前的几个相邻像素位来得到，其中q ，a ：，口。为预测系数。 如果传输过程不受到其他影响，那么接收端可以同样的方法计算出相同的莹， 则发送端经过编码器发送的是编码后的预测误差 e v = s v s qt 2 2 、 接收端通过解码器扶得后，则可咀霞新得到s 。 8 = + 晶f 23 ) 山于在实际叫j 受到量化器的影响，编码器编码后发送的实际上是量化后的 预测误差8 ；，商量化误差“是造成p ：的原因 n = 一( 2 4 ) 脂山j 接收端受到的足e ：，则得到的像素值为 s j 。- 4 , + i 。 目有 s ：一晶= e i 一= q , v 所以由于量化误差的影响，预测公式变为 晶= d ，瓯】+ d ：5 ：。2 十口。晶。( 25 ) 9 “+ 凡o 。 + ， 端撇 籼1 r 晶 第2 章图像压缩基础及几种常片j 的压缩算法 由上可知，在d p c m 系统中影响其压缩效率的关键部件是预测器和量化器。 预测编码可分为非自适应预测编码和自适应预测编码 2 2 1 。非自适麻预测编 码中，假设图像中各个局部部具有相同的统计特性，这样就能得到同定的预测系 数，便于计算、容易实现，在图像的平坦区具有较好的性能，但在轮廓、边缘及 纹理区往往造成大的预测误差。自适应预测编码是根据图像的局部变化自适应地 调整预测系数，以适应局部统计特性的需要，从而提高预测的准确性，减少预测 误差。 在静止图像中，预测编码常用于无损压缩，容易实现，表现出较好的压缩性 能，但其对信道误码敏感，传输误码容易积累，形成差错扩散，所以该算法不适 台井下图像的压缩。 2 22 变换编码 变换编码是将图像进行正交变换，降低其像素值空间的相关性，使得得到的 变换系数能量集中与一小部分，对其他能量少的部分采用量化等方式处理掉就 实现了对图像的有效压缩 2 3 1 。图23 为变换编码的基奉构成。首先，把出入的 数字图像信号分割成n x n 个像素所构成的块，然后对各块进行- 父变换，所得 到的变换系数经过量化后进行传输，解码端基于收到的变换系数进行正交反变换 来恢复图像信号。 数字图 像信号 图2 ：；变换编码的般过程 变换编码的性能和效率主要取决于选取的f 交变换的方式，其中主要的几种 方式有离散傅里叶变换( d f t ) 、离散余弦变换( d c t ) 、沃尔什哈达玛变换( w a r ) 、 特征向量变换( k l ) 变换等，其中应用最广泛的是离散余弦变换。 d c t 是目前所有正交变换中性能最接近最佳变换k l 变换的，它是将偶函 数的傅_ 卑叶级数( 只包含余弦项) 离散化导出的余弦变换 2 4 1 。而且d c t 有快速算 法，大大降低了其运算复杂度，软硬件e 都容易实现。 若 x ( m ) l 卅= 0 ，i ，n 一1 是对带宽有限信号x ( f ) 采样得到的维数据序 列则其d c t 定义为 1 0 绷黼姚 - 博嗡峰一 舞型 块分割 h l 第2 章幽像压缩基础及儿种常川的压缩算法 m ) - c ( “) 糜m ) c o s 学，u = 1 , 2 , - , n - 1 仁s ) 其中 其逆变换i d c t 定义为 ) = f l 翁1 m ) = 糜c m ) c o s ( 2 m i _ + 1 ) u r ，删，_ 1 ( 2 7 ) 可见一维d c t 诈反变换的变换核部崖 。( m ) = c ( “) v f j - ( 2 m 2 + 1 ) u t