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文档简介

1、 第十章 模糊图像变换编码指导教师:高新波指导教师:高新波学学 生:生: 王来雄王来雄 2 0 0 3 年年 1 2 月月 第十章 模糊图像变换编码n1 图像编码的目的n2 图像压缩编码的方法n3 模糊图像变换编码1图 像 编 码 的 目 的n图像编码是为了压缩数据量巨大的图像信息,以利于图像的传输,存储, 处理和交换。n而图像内数据之间存在大量冗余, 使得图像压缩编码成为可能。 2 图 像 压 缩 编 码 的 方 法2 图 像 压 缩 编 码 的 方 法 (1)预测编码是利用相邻像素的相关性进行预测.预测编码通常不是直接对信号编码,而是对预测误差编码.当预测比较准确,误差较小时, 可达到编码

2、压缩的目的.这种编码被称为差分脉冲编码(DPCM).2 图 像 压 缩 编 码 的 方 法 (2)正交变换编码由三部分组成,即图像输入与变换, 编码,逆变换. 在变换阶段,系统将原图分成若干子块, 对每个子块进行某种正交变换. 通过变换, 降低或消除相邻象素之间或相邻扫描行之间的相关性, 提供了用于编码压缩的变换系数矩阵. 编码过程实现图像信息的压缩. 统计表明, 在变换域中, 图像信号的绝大部分集中在低频部分, 编码中如果略去那些能量很小的高频成分, 或者给那些高频成分分配较少的比特数, 就可以大幅减少图像传输或存储的数据量. 常见的正交变换有K-L变换, DFT变换,Walsh-Hadam

3、ard变换及DCT等.2 图 像 压 缩 编 码 的 方 法 (3) 统计编码是根据信源的概率分布特性, 分配可变长的码字(其具有唯一可译性)进行编码.常见的统计编码有Huffman编码, 算术编码等. JPEG先经DCT, 然后作Huffman编码。(4) 矢量量化编码是将K个(K=2)样值形成一个K维空间中的一个矢量, 然后对此矢量进行一次量化, 只传输或存储矢量的地址. 因此能大大地提高压缩比. 矢量量化总是优于标量量化, 这是因为矢量量化有效地利用了矢量中各分量间地四种相关性(线性依赖性, 非线性依赖性, 概率密度函数的形状和矢量维数)来去除多余度. 矢量量化是标量量化的多维扩展.2

4、图 像 压 缩 编 码 的 方 法(5) 小波变换编码的本质是多分辨率或多尺度地分析信号,适合人眼视觉分辨率的不均匀性.小波变换的优点是分辨率高, 无方块效应. JPEG2000采用了LeGall5/3 和Daubechies9/7小波。由Shapiro提出的EZW(embedded zero-tree wavelet)算法, 不仅具有较高的编码效率, 而且在不损失编码效率的前提下能够产生嵌入式码流, 支持多码率解码. 彭进业提出了一种改进型的自适应嵌入式零树小波图像编码方法, 利用自适应的小波系数, 增加了编码过程中的零树个数, 提高了编码效率.2 图 像 压 缩 编 码 的 方 法 (6)

5、 分形编码利用了自然物体(比如云, 森林远景等)结构上的自相似性,而这种自相似性是图像整体与局部相关性的表现.首先对图像进行分块, 然后再寻找各块之间的相关性, 相关性的描述主要是依靠仿射变换来确定,一旦找到了每块的仿射变换, 就保存下此放仿射变换的系数, 由于仿射变换的系数量远小于每块的数据量, 因而图像得以大幅度的压缩. 但分形编码一般只适用于自然物体.罗强提出一种基于分形几何形状比例可变的分形图像编码方法, 以分形几何比例分别为2:1和3:2的最佳父块逼近子块程度的实验为例, 得出父块越大, 父块逼近子块程度越差的结论. 表明, 分形几何比例可变的混合分形编码方法与其它单一几何比例分形编

6、码方法相比, 图像的压缩率和峰值信噪比均有提高, 编码时间也有所减少.2 图 像 压 缩 编 码 的 方 法 (7) 模型基编码的基本思想: 构造一个用二维图像编码序列表达三维被视景物的模型, 用该模型去分析/合成图像. 这种编码是建立在对图像信息的理解之上的, 其编码过程是对图像的分析过程,而其解码过程是对图像信息的合成过程.3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码X x1 DCTSubimageClassifictionCodingchannelDecoding1DCT自适应DCT编码框图 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码(1)将Lena图像划分为16x16的子图像,并分别对各子图像进行离

7、散余弦变换(DCT): NnnNumnmxNvcucvuXNmNn2) 12(cos2) 12(cos),()()(4),(10102其中c(0)=1/2,c(k)=1 for k=1,2.N-1 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码(2)计算各子图的AC能量T及AC的低频能量L:)0 , 0(),(1010XvuXTmumv 12/012/0)0 , 0(),(mumvXvuXLDC对应于图像的主要能量 AC对应于图像的边缘和噪声对于AC能量大的子图像我们分配较多的比特数,反之,分配较少的比特数,从而达到压缩的目的。 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码(3)采用微分竞争学习(DCL)的神经

8、网络,对输入输出积空间的向量聚类,从而估计FAM规则:)()(jjjjmxSySm。)() 1()()()()() 1(tmtmtmtxtyctmtmiijjtjjif the jth neuron winsif the jth neuron loses 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码其中的向量,即每个训练样本,由(T,L,B)组成,这些数据来自于陈系统.T代表整个AC的能量,分为4个等级:BG,MD, SL和VS L代表AC的低频能量, 分为2个等级:SM和LG 输出变量为B, 分为4个等级: BG,MD, SL和VS Figure 10.2 Fuzzy-set values of f

9、uzzy variables T,L,and B. 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码 训练时,根据隶属度函数,将T(0T100)分为四个非重叠的区间0,8.76,8.76,16.19,16.19,27.94,27.94,100。这四个区间对应于模糊集的值 VS,SL,MD,BG。将L(0L100)分为两个非重叠的区间0,9.88, 9.88,100,对应于SM,LG。将B(0B4.5)分为四个非重叠的区间0,8.76,8.76,16.19,16.19,27.94,27.94,100对应于HI,MH,ML,LO。 积空间聚类,估计FAM规则nDCL将陈系统

10、产生的256个输入输出向量聚类到32个FAM单元中. 当一个向量落入某个FAM单元时, 就将该单元所对应的FAM规则加到FAM系统中.这样,就得到了上面规则的1,2,6,7,8条,根据经验补上其中的3,4,5条使规则完整。 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码(4)根据所得到的FAM规则,进行联想。联想时可以选择最小相关法或积相关法。前者相当于输入对输出模糊集的剪平; 后者相当于输入对输出模糊集的尺度化。然后将多条规则的联想结果进行线性组合,得到B。最后采用最大值法或质心法进行去模糊,得出子图像所属的类别。模糊联想记忆模糊联想记忆FAM Rule mFAM Rule 1FAM 系统),(11B

11、A),(22BAFAM Rule 2),(mmBA1B2BmBB解模糊12mAjy 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码(5)根据所得到的子图像所属的类别,和陈系统的4类子图的位映射模板,分别对各子图进行压缩编码.原则是某子图的AC能量越高,则编码时分配给此子图的总比特数越多;在子图内部, DCT系数的频率越低,分配给此系数的比特数越多。3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码n使用如下的信噪比来评估编码后图像的质量: dBSNRr)255(log102210其中 表示重建误差的随机样本方差2r),(),(),(nmxnmxnmr1010222),(1NmNnrnmrN3 模糊图像变换编码模糊图像

12、变换编码n定义平均编码的bits/pixel R: pixelbitsNBRc/2cB 表示用于图像编码的总比特数,N表示图像的大小。 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码文中比较了陈系统和FAM系统的性能,FAM系统拥有较好的信噪比和压缩比。 文中使用Lena 图像的训练数据进行估计的FAM系统,对F-16战斗机图像进行编码,结果表明其压缩达到 0.5 bits / pixel时,性能依然很好, 3 模糊图像变换编码模糊图像变换编码 FAM和陈系统的性能对比: SNRSNR(db)(db) R RComp.Comp.ratioratioSNRSNR(db)(db)R RComp.Comp.ratioratioLennaLennaFAMFAMChenChen28.2428.2428.1028.100.9630.9630.9760.9768.3:18.3:18.2:18.2:125.7225.7225.6825.680.5040.5040.5280.52815.9:115.9:115.1:115.1:1F-16F-16FAMFAMChenChen26.

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