基于JPEG2000框架的高光谱图像压缩方法研究
JPEG2000图像压缩算法标准剖析
JPEG2000图像压缩算法标准摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。
本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。
关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域引言随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。
为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。
它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。
这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。
所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。
1.JPEG2000的基本介绍及优势相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。
JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。
由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。
随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。
但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。
JPEG2000图像压缩算法标准
JPEG2000图像压缩算法标准摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。
本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。
关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域引言随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。
为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。
它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。
这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。
所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。
1.JPEG2000的基本介绍及优势相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。
JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。
由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。
随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。
但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。
图像压缩文献综述
《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。
图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。
利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。
这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。
另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。
根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。
这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。
由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。
2 图像编码研究现状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,到今天己经有五十多年的历史。
五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。
到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。
自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,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。
【国家自然科学基金】_高光谱图像压缩_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
Hale Waihona Puke 科研热词 高光谱图像 无损压缩 高光谱图像压缩 谱间预测 谱向聚类 自适应预测 码流长度分配 矢量量化 特征变换 波段排序 波段分组 有损压缩 数字信号处理器 快速算法 spiht算法 3d spiht算法
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词 高光谱图像 数据压缩 地物分类 张量分析 小波包变换 图像压缩 分布式压缩感知 全变差 低秩 tucker分解 jpeg2000
推荐指数 4 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
推荐指数 8 6 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 高光谱图像 无损压缩 有损压缩 高光谱遥感 质量评估 谱向聚类 空谱联合预测 目标检测 独立分量分析 波段排序 波段分组 最优编码参数选择 小波变换编码 双向预测 光谱去相关 rice算法
推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 高光谱图像 无损压缩 波段分组 高光谱影像 非线性预测 谱间预测 谱向聚类 虚拟维数 自适应预测 自适应小生境遗传算法 特征选择 波段排序 有损压缩,异常检测 有损压缩 整数小渡 支持向量 双向预测 信息技术-连续色调静止图像无损/接近无损压 主成分分析 三维自适应预测 3dlms
第七章图像压缩编码(JPEG 2K).
学习内容
一、行程编码 二、JPEG压缩标准 (基于DCT的有损编码算法)
三、JPEG2000压缩标准（小波变换压缩算法）
高中信息技术（选修2） 多媒体技术应用
教育科学出版社
第二章 图形、图像
2.1.4 图形、图像文件的压缩
图像压缩基本过程 变换 量化 编码
高中信息技术（选修2）
利用一滤波器组通过重复卷积的方法，经取样将
输入端信号分解为高频分量和低频分量，然后分
别对高频和低频分量用与其统计特性相匹配的编
码器进行量化和编码，解码时高频分量和低频分
量经过插值和共轭滤波综合成重建图像。
2、Mallat算法
2、Mallat算法
2、Mallat算法
一级分解 三级分解
LH HH
LL HL
H tuh 行合并
HL L
tul
H tuh
L
tul
图像分解与合并过程
（4）列合并过程
H tuh 列合并 H tuh
HL
L tul
L
tul
图像分解与合并过程
（二）一次分解过程
256 128 256
原图 tu
256
256
128 256
H tuh
列分解
128 256
HH tuh
HL tul tu15(128,128)
图像分解与合并过程
（二）一次合并过程
（3）hetu1和hetu2进行行合并
128 256
128
LH tu4
L
128
LL tu3 行合并
128 256
128
256
hetu2(128,256) 256
jepg和jepg2000编码方法 -回复
jepg和jepg2000编码方法-回复JPEG（Joint Photographic Experts Group）和JPEG2000编码方法是用于图像压缩和存储的两种常见技术。
JPEG是一种基于离散余弦变换（DCT）的有损压缩方法，而JPEG2000是一种基于小波变换的有损/无损混合压缩技术。
本文将详细介绍这两种编码方法的原理、步骤和特点。
第一部分：JPEG编码方法JPEG是一种广泛应用于图像压缩的方法。
它采用的离散余弦变换（DCT）的基本思想是将图像转换为频域表示，然后通过量化和编码过程来实现压缩。
下面是JPEG编码方法的详细步骤：1. 图像预处理：JPEG编码方法通常以8×8的图像块为单位进行处理。
首先，将图像分割成8×8的图像块，并对每个块进行预处理操作。
这包括颜色空间转换（如RGB到YUV），亮度调整（亮度分量即Y值）和色度调整（色度分量即U和V值）。
2. DCT变换：对预处理后的每个8×8图像块应用DCT变换。
DCT变换是一种将空域图像转换为频域表示的方法。
它将图像块分解成一系列的频率分量，其中低频分量代表图像的整体结构，高频分量代表图像的细节信息。
3. 量化：对DCT变换得到的频域系数进行量化。
量化是指将连续的频域系数转换为离散的符号表示，以减少数据量并实现压缩。
在JPEG中，使用的是一种均匀量化表，通过将频域系数除以对应的量化步长并取整，将系数进行量化。
量化步长越大，丢失的信息越多，压缩比也就越高。
4. 编码：对量化后的频域系数进行熵编码。
熵编码是一种无损压缩算法，可以进一步减小数据量。
在JPEG中，使用的是哈夫曼编码，其中频率较高的符号用较短的码字表示，频率较低的符号用较长的码字表示，从而实现数据的高效编码。
第二部分：JPEG2000编码方法JPEG2000是一种基于小波变换的新一代图像编码方法。
与JPEG不同的是，JPEG2000不仅可以实现有损压缩，还可以进行无损压缩。
jpeg2000原理
jpeg2000原理JPEG2000是一种用于图像压缩和编码的标准，它采用了一种先进的压缩算法，能够在保持高质量图像的同时，显著减小文件的大小。
JPEG2000的原理基于离散小波变换和熵编码。
本文将详细介绍JPEG2000的原理和工作流程。
JPEG2000使用离散小波变换（DWT）来将图像转换为一组频域系数。
通过将图像分解为不同的频带，DWT能够捕捉到图像中的不同尺度和方向的细节。
这种分解过程是通过将图像分解为低频和高频子带来实现的。
低频子带包含图像的整体结构和大部分能量，而高频子带则包含图像的细节信息。
这种分解过程使得JPEG2000能够对图像进行局部处理，从而提高压缩效率。
接下来，JPEG2000使用基于小波系数的量化和编码过程来减小图像的大小。
在量化过程中，JPEG2000根据不同子带的特性对小波系数进行量化。
由于人眼对图像的敏感度不同，JPEG2000能够根据不同频带的重要性进行自适应量化，从而保留图像的重要细节。
量化后，JPEG2000使用无损熵编码来进一步减小图像的大小。
无损熵编码技术能够通过统计和建模来找出图像中的冗余信息，并将其移除。
这种编码方法能够显著减小文件的大小，同时保持图像的高质量。
JPEG2000还具有一些其他的特性和优势。
首先，JPEG2000支持无损和有损压缩。
无损压缩能够完全还原原始图像，适用于对图像质量要求较高的应用，如医学影像。
而有损压缩则能够在一定程度上牺牲图像质量，但能够进一步减小文件的大小，适用于对图像质量要求较低的应用，如互联网传输。
其次，JPEG2000还支持渐进传输和隔行扫描。
渐进传输允许图像从低分辨率逐渐提高到高分辨率，使得用户能够在传输过程中逐步查看图像。
隔行扫描则能够将图像的奇偶行分别编码，从而提高图像的显示效果。
在实际应用中，JPEG2000被广泛应用于许多领域，如卫星图像、数字摄影、医学影像等。
由于其高压缩比和保持图像质量的能力，JPEG2000能够减少存储和传输的成本，并提高图像的可视化效果。
jpeg2000 标准
jpeg2000 标准JPEG2000 标准。
JPEG2000 是一种用于压缩图像的标准，它是由国际标准化组织（ISO）于2000年制定的。
与传统的JPEG标准相比，JPEG2000 在图像压缩方面有着显著的优势，能够提供更高的压缩比和更好的图像质量，同时还支持透明度和多分辨率。
首先，JPEG2000 使用了一种称为小波变换的新的压缩算法，相比于JPEG的离散余弦变换（DCT），小波变换在压缩时能够更好地保留图像的细节和轮廓，因此能够产生更高质量的压缩图像。
此外，JPEG2000 还支持无损压缩，这意味着用户可以在不损失图像质量的情况下对图像进行压缩，这对于一些对图像质量要求较高的应用来说非常重要。
其次，JPEG2000 支持透明度的压缩。
传统的JPEG标准并不支持透明度的压缩，这意味着在JPEG图像中，无法将某些区域设置为透明。
而在JPEG2000 中，可以轻松地实现对图像透明度的压缩，这为图像合成和叠加提供了更多的可能性。
另外，JPEG2000 还支持多分辨率的压缩。
这意味着可以将图像压缩成多个分辨率的版本，用户可以根据需要选择不同分辨率的图像进行传输和显示，这对于网络传输和移动设备的显示来说非常有用。
除了上述优点之外，JPEG2000 还具有良好的渐进式传输特性，能够在图像传输过程中逐渐提高图像质量，这对于网络环境下的图像传输非常有利。
此外，JPEG2000 还具有较好的容错性，能够在一定程度上抵抗传输过程中的误码和丢包，保证图像质量的稳定性。
总的来说，JPEG2000 是一种优秀的图像压缩标准，它在图像质量、压缩比、透明度和多分辨率支持等方面都有着显著的优势，适用于各种对图像质量要求较高的应用场景，如医学影像、卫星图像、艺术品数字化等领域。
相信随着技术的不断进步，JPEG2000 在未来会有更广泛的应用前景。
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基于JPEG2000框架的高光谱图像压缩方法研究成像光谱技术是上世纪80年代发展起来的新技术,集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术,它将成像与光谱技术结合起来,能够在连续光谱段上对同一地物同时成像。
随着成像光谱仪的普及应用,图像的空间分辨率、谱间分辨率、时间分辨率越来越高,使得成像光谱数据量迅速增长,高光谱图像压缩技术是数据存储和传输中的一个迫切需要解决的问题。
从信息论的角度来看,所有的压缩技术都是通过去除冗余来达到压缩目的。
高光谱图像存在两类冗余:空间冗余和谱间冗余.其空间冗余表现为,在属于同一类地物的相邻象素之间存在空间相关性;其谱间冗余表现为,由于谱间分辨率的提高,相邻波段同一位置的象素之间存在相关性。
本文首先简要地介绍了高光谱技术以及图像压缩编码技术。
接着从信息论的角度介绍了JPEG2000的技术基础,对小波变换,算术编码等进行了描述。
然后详细分析了基于JPEG2000框架的编解码系统,对小波提升算法和位平面编码等各个模块展开讨论。
接着阐述高光谱图像压缩方法,介绍了两种分组方法:分段的DPCM和C-MEAN聚类;分组后,结合基于JPEG2000框架的编解码系统,我们实现了高光谱图像压缩算法。
采用DPCM预测方法去除谱间冗余,预测得到的差值图像首先进行小波变换,再用位平面编码压缩,去除空间冗余,最后形成码流输出。
实验结果表明,基于JPEG2000框架的高光谱图像压缩算法,对高光谱图像在8倍压缩比的情况下,能取得较好的效果。