基于MATLAB的数字图像预测压缩编码毕业设计论文

作者签名：日期： 年 月 日
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学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订
3）其它
随着时代的发展，人们可以通过Internet获取大量的信息。这些信息中包含着大量的图像信息，它们占据了很大的数据量，这给信息的存储和传输带来了极大的挑战。图像压缩的目的就是用尽量少的字节来表示图像，并且要求重建图像具有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使得图像在网络上实现快速传输和实时处理成为现实。
通常，图像中局部区域的像素是高度相关的，因此可以利用先前像素的有关知识来对当前像素的灰度值进行估计，这就是预测。本文介绍了数字图像的预测压缩编码。首先，将图像分成8×8大小的像素块。接着，对每一像素块均采用AR模型，利用Burg算法确定最佳线性预测系数。然后，通过线性差分方程计算得到预测值，最后对实际像素值和预测值之间的差值量化后进行算术编码。从而实现数字图像的预测压缩编码。
7）参考文献
8）致谢
9）附录（对论文支持必要时）
2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：
1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写
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指导教师签名：日 期：
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画
3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印
4）图表应绘制于无格子的页面上
5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档
5.装订顺序
1）设计（论文）
本文采用MATLAB提供的图形用户界面工具对三幅典型的标准灰度图像进行结果表明：重建图像与原始图像几乎没有任何差异，能够满足人们的视觉需求。另外，数据压缩比较高且峰值信噪比均在20dB-40dB之间。因此，采用MATLAB实现数字图像的预测压缩编码是一种较好的压缩编码方法，能够在实际中得到广泛的应用。
关键词：图像压缩，线性预测，算术编码，MATLAB，图形用户界面
Abstract
People can obtain a great amount of information from the Internet with the development of times and it includes a great amount of image information. The image information occupies huge data and it gives great challenge to information storage and transmission. The aim of image compression is to donate image with bytes as few as possible. The reconstructed image is of relatively good quality is also required. The burden of image storage and transmission can be alleviated by image compression and it turns fast transmission and real-time process of an image in internet into reality.
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期： 年 月 日
导师签名： 日期： 年 月 日
注意事项
1.设计（论文）的内容包括：
1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）
2）原创性声明
3）中文摘要（300字左右）、关键词
4）外文摘要、关键词
5）目次页（附件不统一编入）
6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论
Generally, the pixel in the partial region of an image is highly correlated. So the correlated knowledge of foregoing pixel can be used to estimate the gray value of current pixel. This is called prediction. The paper introduces the predictive compression coding. Firstly, the image is divided into several sub-images of size8×8. Secondly, AR model is used to each sub-image and then Burg algorithm is used to determine the optimum linear prediction coefficient. Thirdly, linear differential equation is used to calculate the predictive value. Finally, the difference between real pixel value and predictive value is quantized before doing arithmetic coding. Then the predictive compression coding of a digital image is realized.
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。