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静止图像压缩技术JPEG的分析与应用,获取更多毕业论文/毕业设计,请登录360毕业设计网,,或加qq:604664738量身定做！

内容简介：

静止图像压缩技术 JPEG的分析与应用1 引言图像是对客观事物的一种相似性的、生动的描述，是对客观对象的一种比较直观的表示方式。它包含了被描述对象的有关信息，是人们最主要的信息源。据统计，一个人获得的信息大约有 75%来自视觉，这更进一步说明了图像在信息传递中的独特效果。图像可分为模拟图像和数字图像。对图像进行一系列操作，以达到预期目的的技术称为图像处理。图像处理也可分为模拟图像处理和数字图像处理。随着电子计算机技术的进步，数字图像处理得到飞速发展，成为我们研究图像处理的主攻方向。在我们接触的现实世界中图像多为模拟图像，但是计算机只能只能处理数字信息，因此必须将其数字化，转换成合适计算机表示的形式，才能进行计算机处理，这也是进行数字图像处理的前提。图像处理内容很多具体可以包括以下几个研究方面：图像获取、表示和表现；图像复原；图像增强；图像分割；图像分析；图像重建；图像压缩编码等 1 。2 课题研究意义图像数字化后的数据量是很大的，如何快速有效的存储或传输数据成为当前信息社会的一个热点。例如，一幅 1024*768 的 24 位 BMP 图像，其数据量约为 2.25MB。如此庞大的数据量无疑会给存储容量、传输带宽和计算机处理能力提出了更高的要求。虽然图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时；又不会损害图像有效信息。数字图像的冗余主要表现在以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余1。图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。因此针对图像的特点对其数据进行压缩编码，以提高储存、传输和处理速度，节省存储空间 2 。3国内外的研究方法及研究动态图像压缩编码的方法很多，可以从多种方式对其进行分类。根据编码过程中是否存在信息的损耗可以将图像编码分为有损压缩编码和无损压缩编码。无损压缩编码无信息损失，解压时可以从压缩数据精确地恢复到原始图像；有损压缩编码则有信息丢失不能完全恢复原始图像，存在一定程度失真 3。根据编码原理可以将传统的图像编码分为熵编码、预测编码、变换编码和混合编码等。（1）熵编码 熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损的编码。熵编码的基本原理是给出概率较大的符号赋予的一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得最终的平均码长很小。常见的熵编码有行程编码、哈夫曼编码和算术编码。（2） 预测编码：预测编码是基于图像数据空间或时间冗余特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。预测编码可分为帧内预测和帧间预测，常用的预测编码有差分脉码调制和运动补偿法 5。（3） 变换编码 变换编码通常是将空间域上的图像经过正交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性降低。图像变换本身不能压缩数据，但变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换上，采用适当的量化和熵编码就可以有效的压缩图像。（4）混合编码 混合编码是指综合了熵编码、预测编码或变换编码的编码方法。如 JPEG标准和 MPEG 标准 6 。JPEG 是联合图像专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写，是国际标准化组织(ISO)和 CCITT 联合制定的静态图像的压缩编码标准。和相同图像质量的其它常用文件格式(如 GIF，TIFF，PCX)相比，JPEG 是目前静态图像中压缩比最高的。我们给出具体的数据来对比一下。例图采用 Windows95 目录下的 Clouds.bmp，原图大小为640*480，256 色。用工具 SEA(version1.3)将其分别转成 24 位色 BMP、24 位色JPEG、GIF(只能转成 256 色)压缩格式、24 位色 TIFF 压缩格式、24 位色 TGA 压缩格式。得到的文件大小(以字节为单位)分别为：921,654，17,707，177,152，923,044，768,136。可见 JPEG 比其它几种压缩比要高得多，而图像质量都差不多(JPEG 处理的颜色只有真彩和灰度图)。正是由于 JPEG 的高压缩比，使得它广泛地应用于多媒体和网络程序中，例如 HTML 语法中选用的图像格式之一就是JPEG(另一种是 GIF)。这是显然的，因为网络的带宽非常宝贵，选用一种高压缩比的文件格式是十分必要的 7 。4 JPEG 标准的介绍JPEG 有几种模式，其中最常用的是基于 DCT 变换的顺序型模式，又称为基线系统(Baseline)，以下将针对这种格式进行讨论。JPEG 的压缩原理其实上面介绍的那些原理的综合，博采众家之长，这也正是 JPEG有高压缩比的原因。其编码器的流程为：图 1-1 JPEG 编码器流程解码器基本上为上述过程的逆过程：图 1-2 解码器流程除了以上介绍的几种编码外，随着图像编码技术的不断发展，一些新颖的压缩方法也已经被人们提出来并应用到实际的操作中。如，利用人工神经网络的压缩编码（ANN） ，基于对象的压缩编码（Object Based Coding） 、基于模型的压缩编码（Model Based Coding）和分形编码（Fractal Coding）等 9 。分形理论是 70 年代产生的一门新兴学科。分形图像压缩是分形理论在图像压缩领域的应用，分形图像可以看作是一种具有复杂几何形状、但其内部存在无穷多个自相似性图像。可以用一组表示仿射变换的迭代函数方程描述这些相似性。并且分形图像可以通过这个迭代函数系统经过多次迭代得到。任何图像都可以近似为分形图像，那么只要找到图像内部存在的自相似性，得到自相似迭代函数系统，就可以通过迭代函数系统的多次迭代而得到图像。如果我们用自相似性迭代函数系统的参数编码来表示，由于这时的数据量大大少于原始图像的数据量，从而达到图像压缩的目的。分形图像压缩编码与其它压缩方法比，在保证相同信噪比的情况下可以得到更高的压缩比 10 。小波编码是 1989 年由 S.G .Mallat 首先提出来的。经过小波变换后的图像，具有良好的空间方向选择性，而且是多分辨率的，能够保持原图像在各种分辨率下的精确结构，与人眼视觉特征很吻合 11。5可能的研究方法对利用六边形栅格来表示数字图像的可能性的研究已经有三十多年了。六边形比矩形有着更高的对称性。这种对称性在节省储存空间和减少计算时间上都是很有利的。在六边形结构上，每个栅格都只有六个与其中心的距离相同的相邻的栅格。这是与图 1-3中一套由 3*3 的矩形栅格构成的设计方案不同的。因为均匀的连接和紧密的环绕，使得更高的角分辨率、更高的效率和更优越的表现在很多六边形的系统中能得以实现 12 。矩形结构六边形结构图 1-3 两个不同图像结构的可视单元 为了在图像处理领域广泛的运用六边形栅格系统，许多数学基础都被特别开发出来为之服务。她提出了一个对称六边坐标系来确认在六边形结构上的各个栅格。通过对称六边坐标系中， （每个栅格点由坐标系中的三个整数元素表示. ）通过这个方法使六边形系统与数字计算能够兼容。然而，比起传统的矩形结构中用两个元素来表示一个点，这种方法必将在一定程度上增加计算的复杂性。而且同时它借用了矩形系统中数学方法把它运用到六边系统的坐标系图像变换中。所以不可避免的要用到浮点公尺计算。这两个缺陷都使得她对六边形系统所带来的优越性带来了不完美的阐述，幸运的是，为了解决这个问题，Sheridan 提出了另外一个单个元素的六角寻址系统称为螺旋寻址，并把了伴随螺旋寻址设计成的六边形栅格系统定义为螺旋结构 13 。螺旋结构用公式表示的第一步是用一个唯一的地址标志所有的六边形。这些六边形地址是当用到六边形时唯一需要的元素。寻址过程的实现是通过标志 7 个初始的整数到7 由个六边形构成的群上。这七个整数分别为 0，1，2，3，4，5，6。如图所示。2304561图 1-4 带有单一地址的七个六边形组成的群然后我们就可以非常容易的定义其它围绕在第一个群旁的六个群。它们也是同样由7 个六边形构成的。每个相邻的群也都从中间的六边形开始，按螺旋结构方向连续标志 7个整数，这与标志第一个群时所做的是一样的。不断的重复上述步骤将慢慢的覆盖整幅图像并最终构成螺旋结构 14 。当把螺旋结构（SA）运用到图像处理领域时，螺旋加法和螺旋乘法是非常有用而强大的工具。他们都是计算简单且快速。更重要的是，前者是在一幅图像中定位一个六边形元素时所必需的而且它同时还定义了 SA 中的图像变换。后者，提供了一个新颖的图像分割方案，称为统一分割，这样一个给定的图像可以分割成许多数量一定的子图像，这些子图像都是给定的图像按一定比例的缩小彼此间只有极小的差异。把两个运算结合起来我们注意到，通过在定义直块（图像分割） ，块搜索（自相似性检测）图像处理分配中引进新颖的方案，SA 将会分形图像压缩带来一个突破性的进展 15。参考文献1何东健.数字图像处理.西安：西安电子科技大学出版社，2003.7 20-262贾永红.数字图像处理.武汉：武汉大学出版社，2003.9 86-893朱虹.数字图像处理基础.北京：科学出版社，2005.4 80-854孙军，余松煜，张文军.现代图像信息压缩技术.北京：科学出版社，1998.11 70-735沈兰荪.图像编码与异步传输.北京：人民邮电出版社，1998.5 98-1006许生旺.图像通信技术.北京：国防工业出版社，2002.6 85-887张旭东,卢国栋.图像编码基础和小波技术.北京：清华大学出版社，2004.3 87-908何小海.图像通信.西安：西安电子科技大学出版社，2005.5 100-1029王润生.图像理解.长沙：国防科技大学出版社，1995.5 120-12410夏良正.数字图像处理.南京：东南大学出版社，1999.4 110-11411徐建华.图像处理与分析.北京：科学出版社，1992.9 114-11512吴乐南.数据压缩.北京：电子工业出版社，2000.3 150-15913胡栋.静止图像编码的基本方法与国际标准.北京：国防工业出版社，200014 Fisher, Y., Fractal Image Compr