基于压缩感知的图像稀疏表示方法研究
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法综述 概述： 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理： 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构 冗余。 视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性： 亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别 不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就 察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。 空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类： 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基
数字图像压缩技术
数字图像压缩技术 二、JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（JointPhotographicExpertGroup,简称JPEG），于1989年1月形成 了基于自适合DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。 1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像实行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块实行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表实行量化，量化的结果 保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后实行哈夫曼编码。JPEG的特点如下： 优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好 图像质量。 缺点：（1）因为对图像实行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数实行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于502。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如 边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其 结果不是最优的3。 2．JPEG压缩的研究状况及其前景2 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年 来提出了很多改进方法，最有效的是下面的两种方法： （1）DCT零树编码
DCT零树编码把DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案实行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。 （2）层式DCT零树编码 此算法对图像作的DCT变换，将低频块集中起来，做反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数实行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，所以在今后的研究中，应重点解决DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合实行压缩。 三、JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IECJTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。 1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示4。 编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提升 10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于当前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在 JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像实行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式
0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题
0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题 1、问题描述： 在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……p n}表示图像。其中整数p i,1<=i<=n，表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0~255。因此最多需要8位表示一个像素。 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点，将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点，让一段里面的像素的最大灰度值比较小，那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示，从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是，b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义)，l[i]表示每段里面有多少个像素点，s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8，需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成 m段，那么需要位的存储空间。 图像压缩问题就是要确定像素序列{p1,p1,……pn}的最优分段，使得依此分段所需的存储空间最小。 2、最优子结构性质
设l[i],b[i],1<=i<=m是{p1,p1,……p n}的一个最优分段，则l[1],b[1]是{p1,……,p l[1]}的一个最优分段，且l[i],b[i],2<=i<=m是{p l[1]+1,……,p n}的一个最优分段。即图像压缩问题满足最优子结构性质。 3、递推关系 设s[i],1<=i<=n是像素序列{p1,p1,……p i}的最优分段所需的存储位数，则s[i]为前i-k个的存储位数加上后k个的存储空间。由最优子结构性质可得： ，式中 4、构造最优解 数组l[i],b[i]记录了最优分段所需的信息最优分段的最后一段的段长度和像素位数分别存储在l[n]和b[n]中,其前一段的段长度和像素位数存储于l[n-l[n]]和b[n-l[n]]中，依此类推，可在O(n)时间内构造最优解。 算法具体实现代码如下： [cpp]view plain copy 1.//3d7 动态规划图像压缩问题 2.#include "stdafx.h" 3.#include
陆吾生-压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用
陆吾生教授短期课程“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像 处理中的应用”资料 1. 课程介绍_压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应 用.doc 2. 陆吾生教授短期课程“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用”的讲义 Lecture_Notes_CS_LWS_Final.pdf 3. 各章所涉及到的Matlab程序 Main functions Main functions.zip（内含 ex3_1.m (for Example 3.1) ex3_2.m (for Example 3.2) gp_denoise.m (for Algorithm GP in Sec.3.2) fgp_denoise.m (for Algorithm FGP in Sec.3.2) gp_deblurr.m (for Algorithm GPB in Sec.3.3) ) Auxiliary functions Auxiliary functions.zip（内含gen_dct.m oper_L.m oper_Lt.m proj_bound.m proj_pair.m gp_denoise_w.m） Data Data.zip（内含camera256.mat 及 lena256.mat）
4. 陆吾生“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用”课程（1A-6B）上课录像 Lecture_LWS_1A.rmvb 2010.11.09.(220M) Lecture_LWS_1B.rmvb 2010.11.09.(231M) Lecture_LWS_2A.rmvb 2010.11.11.(252M) Lecture_LWS_2B.rmvb 2010.11.11.(193M) Lecture_LWS_3A.rmvb 2010.11.12.(225M) Lecture_LWS_3B.rmvb 2010.11.12.(200M) Lecture_LWS_4A.rmvb 2010.11.16.(239M) Lecture_LWS_4B.rmvb 2010.11.16.(169M) Lecture_LWS_5A.rmvb 2010.11.18.(239M) Lecture_LWS_5B.rmvb 2010.11.18.(226M) Lecture_LWS_6A.rmvb 2010.11.19.(256M) Lecture_LWS_6B.rmvb 2010.11.19.(224M) 5. 陆吾生教授2010.11.17.在上海大学所做的学术报告，题为：
多媒体图像压缩技术
多媒体图像压缩技术 2010级电子信息科学与技术刘小辉2010271022 摘要：随着计算机多媒体技术的不断发展，人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息。多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压缩缩和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。 Abstract:With the ever-growing multimedia technology, people are looking for ward to new image compression technologies with better performances. Image compression with the least amount of data is represented as much information of original image .Multimedia data compression technology is the modern network development of the key technology of. Because of the image and sound signal in the presence of various kinds of redundancy, compression of data is possible. Data compression technology of lossless and lossy compression two categories, these compression techniques and different standards. 关键字（Keyword）：多媒体数据压缩技术（Multimedia data compression technology） 无损压缩和有损压缩（Lossless and lossy compression） 图像和声音信号（The image and sound signal） 最少的数据量（The least amount of data） 随着计算机多媒体技术和通信技术的日益发展，以及网络的迅速普及，图像数据信息以
图像压缩技术介绍.
图像压缩技术介绍 由于图像和视频本身的数据量非常大，给存储和传输带来了很多不便，所以图 像压缩和视频压缩得到了非常广泛的应用。比如数码相机、USB摄像头、可视电话 、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。 常用的图像的压缩方法有以下几种： 1、行程长度编码（RLE） 行程长度编码（run-length encoding）是压缩一个文件最简单的方法之一。 它的做法就是把一系列的重复值（例如图象像素的灰度值）用一个单独的值再加上 一个计数值来取代。比如有这样一个字母序列aabbbccccccccdddddd它的行程长度编码就是2a3b8c6d。这种方法实现起来很容易，而且对于具有长重复值的串的压缩编码很有效。例如对于有大面积的连续阴影或者颜色相同的图象，使用这种方法压 缩效果很好。很多位图文件格式都用行程长度编码，例如TIFF，PCX，GEM等。 2、LZW编码 这是三个发明人名字的缩写（Lempel，Ziv，Welch），其原理是将每一个字节的值都要与下一个字节的值配成一个字符对，并为每个字符对设定一个代码。当同 样的一个字符对再度出现时，就用代号代替这一字符对，然后再以这个代号与下个 字符配对。 LZW编码原理的一个重要特征是，代码不仅仅能取代一串同值的数据，也能够代替一串不同值的数据。在图像数据中若有某些不同值的数据经常重复出现，也能找到 一个代号来取代这些数据串。在此方面，LZW压缩原理是优于RLE的。 3、霍夫曼编码 霍夫曼编码（Huffman encoding）是通过用不固定长度的编码代替原始数据来实现的。霍夫曼编码最初是为了对文本文件进行压缩而建立的，迄今已经有很多变体。它的基本思路是出现频率越高的值，其对应的编码长度越短，反之出现频率越 低的值，其对应的编码长度越长。 霍夫曼编码很少能达到8∶1的压缩比，此外它还有以下两个不足：①它必须精确地统计出原始文件中每个值的出现频率，如果没有这个精确统计，压缩的效果就 会大打折扣，甚至根本达不到压缩的效果。霍夫曼编码通常要经过两遍操作，第一 遍进行统计，第二遍产生编码，所以编码的过程是比较慢的。另外由于各种长度的 编码的译码过程也是比较复杂的，因此解压缩的过程也比较慢。②它对于位的增 删比较敏感。由于霍夫曼编码的所有位都是合在一起的而不考虑字节分位，因此增 加一位或者减少一位都会使译码结果面目全非。 4、预测及内插编码
图像压缩技术文档
J P E G 标准是由国际标准化组织ISO和国际电话电报咨询委员会CCITT为静止图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，它是一个适用范围很广的通用标准，既可以用于灰度图像，又可以用于彩色图像，可以支持各种应用。例如在计算机技术中，基于JPEG 有损压缩的数字水印算法，和嵌入式系统中的JPEG 分层压缩等。在JPEG 各类图像压缩算法中，基于离散余弦变换的图像压缩编码过程称为基本顺序过程，它应用于绝大多数图像压缩场合，并且它能在图像的压缩操作中获得较高的压缩比，并且重构图像与源图像的视觉效果基本相同。 基本原理 基于DCT 顺序型工作模式的JPEG 压缩算法系统的编码器与解码器的结构如图1 所示，量化编码是在进行了二元D C T 的系数量化后，且熵编码部分使用Huffman 编码方法。 图1 系统结构图 1 色彩变换与部分数据取样 色彩变换将计算机屏幕显示使用的RGB 色彩数据按照（1 ）式给定的关系，转换成JPEG
中使用的YCbCr 数据，其中Y 是颜色的亮度，CbCr 是色调。 Y=0.2999R+0.5870G+0.1140B Cb = -0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 (1) Cr = 0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 在取样部分，考虑到人眼对图像的亮度变化敏感，而对颜色的变化迟钝。因此，对反映颜色变化的色调信息只取其部分数据进行处理。本文的JPEG 格式采用的部分取样方式为Yuv411，即每取4 个Y 数据，只取一个Cb 数据和一个Cr 数据。因此，原数据在尚未编码时，已获得50% 的压缩。 2 利用DCT 对空间频率的变换 离散余弦变换(DCT)实现将一组光强数据转换成频率数据。在压缩时，将源图像数据分成8*8 像素构成的像块的集合。经过零偏置将每一取样值从0～255 转为-128～+127,再做DCT 处理。DCT 将每个数据单元的值转换为64 个DCT 系数Svu,其中S00 称为直流系数,其余63 个系数称为交流系数。解压缩是正向变换的反过程。D C T 和IDCT 分别由公式(2）和公式（3）实现。 770 01(21)(21)(,)()()(,)cos cos 41616i j i u j v F u v C u C v f i j ππ==++????=????????∑∑ (2) 7700 1(21)(21)(,)()()(,)cos cos 422u v x u y v f i j C u C v F u v N N ππ==++????=????????∑∑ (3) 上式中(),()C u C v = (当u ，v=0时) (),()1C u C v = (其他情况) 3 量化和熵编码 直流分量和各交流分量可用不同量化间隔量化，低频分量量化得细，高频分量量化得粗。Y 、U 、V 也可用不同的量化表，Y 细量化，U 、V 粗量化。JPEG 规范中，Y 数据和Cb 、Cr 数据各有一个8 × 8 的推荐量化表，根据具体要求可以构造专用的量化表，但量化过程和逆量化过程应使用同样的量化表。量化是在图像文件品质与压缩比例之间做一选择的重要过程，而这也就是JPEG 所谓的失真压缩方式。经量化处理后的数据，应用平均压缩比最高的Huffman 码进行熵编码。 经过上述过程后可得到压缩图像。
基于压缩感知的图像重构模型的设计
基于压缩感知的图像重构模型的设计 压缩感知打破了传统的奈奎斯特采样定律，可以用远小于奈奎斯特采样定律所要求的采样率从较少的测量值中高精度的重构出原始信号。文章利用MATLAB GUI对基于压缩感知理论的图像压缩重构模型进行设计，该模型界面友好，操作简单方便。 标签：压缩感知；小波变换；图像重构；模型设计 引言 压缩感知理论为信号采集带来了革命性的突破，在信号具有可压缩性或稀疏性的前提下，压缩感知理论能以远低于奈奎斯特频率的采样率对信号进行采样，通过数值最优化准确重构原始信号[1-4]。压缩感知理论是编解码思想的一个突破，减轻了信号采样、传输和存储遇到的巨大压力，是一种信息获取及处理的全新的理论框架。 本文将利用MATLAB GUI进行基于压缩感知理论的图像重构模型的设计，使模型使用者方便操作界面。MATLAB是Math Works公司用C语言开发的集编程、数据结构和图形用户界面于一身的广泛被大家使用并具备矩阵及科学计算功能的一款较完备的软件，在该软件平台下进行的仿真以及系统模型的设计，在界面和性能上面远远超过很多软件，其专业性更是使其在很多领域有广泛的应用，其中能快速的利用图形用户界面（GUI）方式进行程序设计，这给设计者带来了极大的便利[5]。 1 基于小波变换的压缩感知 本节通过对原始图像采用小波变换，从而获得稀疏的小波系数矩阵，并利用高斯随机测量矩阵对稀疏变换后的小波系数进行测量，得到M个测量值，再通过OMP算法重构小波变换域下的稀疏矩阵，最后通过稀疏逆变换就可以得到重构后的图像。 本节选取大小为256×256的图像X，采样率为0.5对图像进行变化重构。本文实验仿真所得的PSNR值均经过10次仿真测量求平均值所得。 2 模型设计的主要步骤 根据上述基于小波变换的压缩感知进行模型设计[6]，主要步骤包括： （1）根据需求制定模型的重点功能，继而根据功能设计各个功能子模块。 （2）根据初始需求以及大致目标设计出最原始的软件界
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码方法 栅格数据存储压缩编码方法主要有：（1）.链式编码（2）.行程编码（3）.块式编码（4）.四叉树编码 （1）.链式编码：由某一原点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链。基本方向可定义为：东＝0，南＝3，西＝2，北＝1等，还应确定某一点为原点。（2）.行程编码：只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，即按（属性值，重复个数）编码 （3）.块式编码：块式编码是将行程编码扩大到二维的情况，把多边形范围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。 （4）.四叉树编码而块状结构则用四叉树来描述，将图像区域按四个大小相同的象限四等分，每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，无论分割到哪一层象限，只要子象限上仅含一种属性代码或符合既定要求的少数几种属性时，则停止继续分割。否则就一直分割到单个像元为止。而块状结构则用四叉树来描述。按照象限递归分割的原则所分图像区域的栅格阵列应为 2n×2n（n为分割的层数）的形式。下面就着重介绍四叉树编码。 四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它是一种更有效地压编数据的方法。它将2n×2n像元阵列的区域，逐步分解为包含单一类型的方形区域，最小的方形区域为一个栅格像元。图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限，而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时，则不再继续划分否则一直分到单个栅格像元为止。 所谓四叉树结构，即把整个2ｎ×2ｎ像元组成的阵列当作树的根结点，n 为极限分割次数，n＋1为四分树的最大高度或最大层数。每个结点有分别代表西北、东北、西南、东南四个象限的四个分支。四个分支中要么是树叶，要么是树叉。树叉、树叶用方框表示，它说明该四分之一范围全属多边形范围（黑色）或全不属多边形范围（空心四方块），因此不再划分这些分枝；树用圆圈表示，它说明该四分之一范围内，部分在多边形内，另一部分在多边形外，因而继续划分，直到变成树叶为止。 为了在计算机中既能以最小的冗余存储与图像对应的四叉树，又能方便地完成各种图形操作，专家们已提出多种编码方式。下面介绍美国马里兰大学地理信
Matlab的图像压缩技术
Matlab的图像压缩技术 一．目的要求 掌握Matlab图像图像压缩技术原理和方法。理解有损压缩和无损压缩的概念，了解几种常用的图像压缩编码方式，利用matlab进行图像压缩算法验证。二．实验内容 1、观察颜色映像矩阵的元素 >> hot(8) ans = 0.3333 0 0 0.6667 0 0 1.0000 0 0 1.0000 0.3333 0 1.0000 0.6667 0 1.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 数据显示第一行是1/3红色，最后一行是白色。 2、pcolor显示颜色映像 >> n=16; >> colormap(jet(n)); >> pcolor([1:n+1;1:n+1]); >> title('Using Pcolor to Display a Color )Map'); 图2 显示颜色映像
3、colorbar显示当当前坐标轴的颜色映像>> [x,y,z]=peaks; >> mesh(x,y,z); >> colormap(hsv); >> axis([-3 3 -3 3 -6 8]); >> colorbar; 图3 显示当前坐标轴的颜色映像4、图像格式转换 g=rgb2gray(I); g=rgb2gray(I); >> imshow(g),colorbar; 图4-1 原图像saturn.png
图4-2转换后的图像 5、求解图像的二唯傅里叶频谱 I=imread('cameraman.tif'); >> imshow(I) >> J=fftshift(fft2(I)); >> figure; >> imshow(log(abs(J)),[8,10]) 图5-1 原图像cameraman.png
浅析动态图像采集压缩技术
浅析动态图像采集压缩技术 【摘要】在互联网飞速发展和广泛普及的今天，在实战中的具体功能、实际威力以及真实效果，使决策者和科技人员获得动态和感性的认识，有身临其境之感。在工业上，需要对一些多变的、有毒的、人类不宜久留的场合进行监测。在医疗上，则需要一些高级专家对异地的病人进行诊断和治疗，这些都是基于高保真实时准动态图像采集压缩和远程传输技术的综合实现。 1 系统设计思想 本系统的设计目标是基于互联网实现远程站点之间的高保真准动态图像的实时传输。整个系统贯彻如下设计思想：发送站点和接收站点都具有对图像质量的控制功能，以适应互联网传输率不稳定的情况；对图像采用多种类型的压缩技术，以适应不同的图像分辨率和环境要求；在互联网信道传输率较差时，能够启动自适应功能。 2 系统设计中的关键技术和优化策略 2.1 视频采集技术分析和选择 为了实时视频采集，需要安装相应的视频采集设备。即视频采集卡和摄像头等。并需要安装相应的驱动软件来支持这些设备的运行。 实际运行过程表明，上述分析是正确的。本系统设计中采用了overlay模式。这一选择对稳定性起到了较好的优化作用。 2.2 视频压缩、解压缩技术的优选和优化 针对视频应用中可能遇到的各种情况，本系统的压缩、解压缩模块设计采用三种压缩方案，使用时可以从中选择一种，以适应不同环境和不同需求。 一是国际通用的高压缩比方案H.263，该方案压缩比高，但图像质量较差，适用于网络传输性能较差的情况，该方案大体符合现场图像的处理要求。二是图像压缩质量最好、算法最先进的MPEG-4方案，该方案图像质量好，但压缩比较低，适用于网络传输性能良好的情况。三是在H.263的基础上作了较大幅度修改和优化的TH.263方案，该方案在压缩比与H.263相近的情况下，图像质量有明显改善。TH.263方案是在对H.263深入分析基础上实施的。通过分析H.263的整个系统程序，得到其设计思想如下：首先将采集到的原始图像划分成8×8的宏块，然后判断此帧是不是关键帧。如果是关键帧，则对每个宏块作DCT （Discrete Cosine Transform）变换，对变换后的视频数据采用视觉能够接受的量化比量化，量化后许多高频分量将变成零，为了最大限度提高压缩编码效果，采用Z形扫描技术将其重新组合，然后对组合串做行程编码，最后对得到的结果进行哈夫曼编码；如果是非关键帧，则对每个宏块先进行运动矢量的计算，然后
基于MATLAB的图像压缩感知算法的实现(含源文件)
毕业设计（论文） 课题名称基于MATLAB的图像压缩感知 算法的实现 目录 目录......................................................... I
第1章绪论 (6) 1.1 研究背景和意义 (6) 1.2 数据压缩技术 (7) 1.2.1 传统数据压缩技术 (7) 1.2.2 压缩感知理论（Compressed/Compressive Sensing/Sampling, CS） (8) 1.3 无线传感器网络 (10) 1.3.1 无线传感器网络概述 (10) 1.3.2 无线传感器网络数据压缩的必要性 (12) 1.4 本文主要工作和内容安排 (13) 第2章压缩感知理论 (14) 2.1压缩感知的前提条件—稀疏性和不相干性 (14) 2.2 三个关键技术 (17) 2.3信号的稀疏表示 (18) 2.4 观测矩阵设计 (20) 2.5 稀疏信号的重构 (22) 2.6 重构算法 (23) 2.7 压缩感知优势及不足 (24) 2.8 压缩感知在传感网中的观测方式 (25) 第3章压缩感知理论应用概述 (27) 3.1 压缩成像 (27) 3.2 模拟信息转换 (27) 3.3 生物传感 (28) 3.4 本章小结 (28) 第4章 CS在无线传感网中的应用 (29) 4.1 研究背景 (29) 4.1.1 基于感知数据相关性的压缩 (29) 4.1.2传统压缩重构方法 (29)
4.1.3 图像压缩重构质量的评价 (30) 4.2 压缩感知理论算法对一维信号的实现 (32) 4.2.1 CS用于WSN的优势 (32) 4.2.2 观测重构模型 (33) 4.2.2 正交匹配追踪算法（OMP） (33) 4.2.3 算法的实现及结果分析 (34) 4.3 压缩感知理论算法对二维图像重构的实现 (38) 4.3.1 基于小波变换的分块压缩感知理论 (38) 4.3.2 实现步骤 (39) 4.3.3 重构结果及分析 (42) 4.4 本章小结 (45) 第5章总结与展望 (46) 5.1 工作总结 (46) 5.2 后续展望 (46) 参考文献 (47) 致谢 (49) 附录 (50) 摘要 数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样，并根据数据本身的特性降低其冗余度，从而达到压
图像压缩技术的发展现状与趋势
图像压缩技术的发展现状与趋势 耿玉静1 赵华2 1燕山大学信息科学与工程学院 河北秦皇岛 （066004） 2河北师范大学电子系 河北保定 （071003） E-mail: gyjlunwen@https://www.360docs.net/doc/7e13467408.html, 摘要文章简要论述了图像和视频压缩技术的研究状况，就目前国际上正在研究的压缩标准和方法作了介绍，并对图像和视频压缩技术的发展趋势和前景进行了初步探讨。 关键词图像压缩，视频编码，视频对象，压缩标准 1．图像压缩的可行性 图像编码压缩的目的是对要处理的图像源数据按一定的规则进行变换和组合[1]，从而达到以尽量少的比特数来表征图像，同时尽可能好的复原图像的质量，使它符合预定应用场合的要求。图像数据之所以可以进行压缩，是因为有以下几个方面的原因:组成图像的各像素之间，无论在行方向还是列方向都存在一定的相关性，即原始图像数据是高度相关的，应用某种编码方法提取或减少这些相关性，便可达到压缩数据的目的；从信息论看，描述图像信源的数据是由有效信息量和冗余量两部分组成的，去除冗余量能够节省传输和存储中的开销，同时又不损害图像信源的有效信息量；有些场合允许图像编码有一定的失真，也是图像可以压缩的一个重要原因。 2．图像压缩的分类 图像压缩编码的方法目前有很多种，出发点不同其分类亦有差异。以信息保真度为出发点，可以分为两大类：一类是冗余度压缩法。如著名的哈夫曼编码、香农编码、游程编码等，其特征是压缩比较低（一般不超过8:1），但不丢失任何数据，可以严格恢复原图像，实现编/解码的互逆，故又称可逆编码或无损压缩。另一类是熵压缩法。如预测编码、变换编码、统计编码等，由于在压缩过程中要丢失一些人眼所不敏感的图像信息，且所丢失的信息不可恢复，即图像还原后与压缩前不完全一致，故又称有损压缩。以具体编码技术为出发点，可以分为：预测编码、变换编码、统计编码、轮廓编码、模型编码等。 3．图像压缩技术的现状 20世纪80年代后，ISO、IEC和ITU陆续制定了各种数据压缩与通信的标准与建议。 3.1静止图像压缩标准：JPEG标准&JPEG 2000 标准 3.1.1 JPEG 标准 JPEG 全名为Joint Photographic Experts Group，是一个在国际标准组织（ISO）下从事静止图像压缩标准制定的委员会。JPEG标准从1986年正式开始制订，1988年决定采用以图像质量最好的ADCT（Adaptive Discrete Cosine Transform）方式为基础的算法作标准[2]，于1991年3月提出10918号标准[3]“连续色调静止图像的数字压缩编码”，即JPEG标准[4,5]。它在较低的计算复杂度下，能提供较高的压缩比与保真度。 - 1 -
数据压缩与编码技术
数据压缩与编码技术 ①多媒体数据压缩编码的种类 多媒体数据压缩方法根据不同的依据可产生不同的分类。通常根据压缩前后有无质量损失分为有失真（损）压缩编码和无失真（损）压缩编码。 无损压缩：利用信息相关性进行的数据压缩并不损失原信息的内容。是一种可逆压缩，即经过文件压缩后可以将原有的信息完整保留的一种数据压缩方式，如RLE压缩，huffman 压缩、算术压缩和字典压缩。 有损压缩：经压缩后不能将原来的文件信息完全保留的压缩，是不可逆压缩。如静态图像的JPEG压缩和动态图像的MPEG压缩等。有损压缩丢失的是对用户来说并不重要的、不敏感的、可以忽略的数据。 无论是有损压缩还是无损压缩，其作用都是将一个文件的数据容量减小，又基本保持原来文件的信息内容。压缩的反过程-----解压缩，将信息还原或基本还原。 压缩编码的方法有几十种之多，如预测编码、变换编码、量化与向量编码、信息熵编码、子带编码、结构编码、基于知识的编码等。其中比较常用的编码方法有预测编码、变换编码和统计编码。没有哪一种压缩算法绝对好，压缩效率高的算法，其具体的运算过程相对就复杂，即需要更长的时间进行转化编码操作。 图1.3 音频信号的压缩方法 ②多媒体数据压缩编码的国际标准 国际电活电报咨询委员会CCITT和ISO联合定的数字化图像压缩国际标淮，主要有三个标准：用于计算机静止图像压缩的JPEG、用于活动图像压缩的MPEG数字压缩技术和用于会议电视系统的H.261压缩编码。 （1）J PEG标准 联合图像专家小组，多年来一直致力于标准化工作，他们开发研制出，连续色调、多级灰度、静止图像的数字图像压缩编码方法。这个压缩编码方法称为JPEG（Joint Photographic Experts Group）算法。JPEG算法被确定为JPEG国际标准，它是国际上，彩色、灰度、静止图像的第一个国际标准。JPEG标准是一个适用范围广泛的通用标准。它不仅适于静图像的压缩；电视图像序列的帧内图像的压缩编码，也常采用JPEG压缩标准。采用JPEG标准可以得到不同压缩比的图像，在使图像质量得到保证的情况下，可以从每个像素24bit减到每个像素1bit甚至更小。
基于压缩感知的图像重构技术研究
基于压缩感知的图像重构技术研究 压缩感知理论表明，若信号在某变换域具有稀疏表示，且采样矩阵与稀疏矩阵不相关，则可从远低于信号维度的少量非自适应测量值中精确恢复原信号。目前，压缩感知理论已被广泛用于各类磁共振成像中，以便在不降低成像质量的情况下减少采样点数，提高系统扫描速度。 本文即研究从亚采样的磁共振数据中，怎样快速而有效地恢复目标图像。主要研究内容包括：（1）为消除亚采样的磁共振成像重构时可能出现的过光滑（over-smoothed）和混叠伪影现象，将重构问题转化成含复合正则项的约束最小化问题，并提出一种高效的算法来求解。 该算法首先利用Bregman迭代技术，将约束问题转化成一系列无约束问题。然后利用算子分裂技术，将各无约束问题分解成一个梯度问题和一个能使用修改的SBD（Splitting Bregman Denoising）算法来求解的复合正则项的去噪问题。 最后再用加速方案对无约束问题的求解予以加速。本文将该算法称作BFSA （Bregman based Fast SBD Algorithm）。 对非笛卡尔轨迹采样的重构，本文还提出了一种动态更新L的方法。实验结果表明，新算法能够获得比其他算法更好的重构质量。 （2）为了克服现有动态磁共振成像重构速度较慢的问题，本文基于BFSA 算法框架，提出一种高效的动态磁共振成像重构算法ktBFSA。该算法利用SBD3D （Splitting Bregman Denoising for3D images）来求解含复合正则项的3D去噪问题。 实验结果表明，ktBFSA在重构速度和重构质量上都有优势。（3）SENSE （Sensitivity encoding）是常用的并行磁共振成像技术，引入压缩感知后重构
数字图像压缩技术的研究现状与展望
图像压缩技术的现状和展望 一.前言介绍 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,具有庞大数据量的数字图像通信对现有的有限带宽以严峻的考验,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文通过介绍其发展历程及其基本原理和其现阶段的应用，对图像压缩编码技术进行了系统性概述，最后对其前景作了总体上的展望。 二．图像压缩编码技术的发展历程 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有60多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。 三．JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。 1.JPEG 压缩原理 JPEG 算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag 扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。 2. JPEG压缩的研究状况及其前景
图像编解码技术及应用
图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论： 在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。 位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用 的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细 部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。
多媒体数据压缩编码的国际标准
第四章多媒体数据压缩编码技术 考核目的： 考核学生对多媒体数据压缩编码的基本原理和算法、数据压缩编码的分类和方法、多媒体数据压缩编码的国际标准等内容的理解和掌握。 考核的知识点： 什么是多媒体数据压缩、为什么信息能被压缩、常用的压缩编码和算法（统计编码、预测编码、变换编码）、多媒体数据压缩编码的国际标准JPEG、MPEG-1等内容。 考核要求： 掌握：数据压缩编码的方法、常用的压缩编码和算法、JPEG的原理和实现技术。 理解：量化的原理和量化器的设计、MPEG-1的原理和实现技术。 了解：其它的国际标准等。 4.1 多媒体数据压缩编码的重要性和分类 一．多媒体数据压缩编码的重要性 多媒体信息传送面临的最大难题是海量数据存储与传送电视信号数字化后的数据量问题，数据压缩是解决问题的重要途径。 二．多媒体数据压缩的可能性 1.空间冗余 2.时间冗余 3.信息熵冗余 ●信息量：指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。 ●信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（entropy）。 4.结构冗余 图象有非常强的纹理结构。 5.知识冗余 图像的理解与某些基础知识有关。 6.视觉冗余 视觉冗余是非均匀、非线性的。 三．多媒体数据压缩方法的分类
1．按压缩方法分: (1). 有失真压缩 (2). 无失真压缩 2．编码算法原理分: （1）预测编码：PCM、DPCM、ADPCM等 （2）变换编码：傅里叶（DFT）、离散余弦（DCT）、离散正弦（DST）等 （3）统计编码：哈夫曼、算术等 （4）静图像编码：方块、逐渐浮现等 (5) 电视编码：幀内预测、幀间编码等 (6) 其他编码：矢量量化、子带编码等 4.2量化 一．量化原理 量化处理是使数据比特率下降的一个强有力的措施。 数据压缩编码中的量化处理，不是指A/D变换后的量化，而是指以PCM码作为输入，经正交变换、差分、或预测处理后，熵编码之前，对正交变换系数、差值或预测误差的量化处理。 量化输入值的动态范围很大，需要以多的比特数表示一个数值，量化输出只能取有限个整数，称作量化级，希望量化后的数值用较少的比特数便可表示。每个量化输入被强行归一到与其接近的某个输出，即量化到某个级。 量化处理总是把一批输入，量化到一个输出级上，所以量化处理是一个多对一的处理过程，是个不可逆过程，量化处理中有信息丢失，或者说，会引起量化误差（量化噪声）。 二．标量量化器的设计 1．量化器的设计要求 ●给定量化分层级数，满足量化误差最小。 ●限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平均比特数，表示量化输出。 三．量化方法： ●标量量化： 对于PCM数据，一个数一个数地进行量化叫标量量化。 分为：均匀量化、非均匀量化和自适应量化。 四．矢量量化