JPEG2000图像压缩标准及其关键算法(精)

JPEG2000图像压缩标准及其关键算法(精)
JPEG2000图像压缩标准及其关键算法(精)

JPEG2000图像压缩标准及其关键算法

周宁汤晓军徐维朴

(西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049)

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。阐述了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;离散小波变换; 速率控制;感兴趣区域

1 引言

随着多媒体应用领域的快速增长和网络的不断发展,传统的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,一种功能更强大、效率更卓越的静止图像压缩标准被提到制定日程上,这就是JPEG2000。

JPEG(Joint Photographic Experts Group)是在国际标准化组织(ISO)领导之下制定静态图像压缩标准的委员会,第一套国际静态图像压缩标准ISO 10918-1(JPEG)就是该委员会制定的。由于JPEG优良的品质,使他在短短几年内获得了极大的成功,被广泛应用于互联网和数码相机领域,网站上80%的图像都采用了JPEG压缩标准。然而,目前的JPEG静止图像压缩标准,具有中端和高端比特速率上的良好的速率畸变特性,但在低比特率范围内,将会出现很明显的方块效应,其质量变得不可接受。JPEG不能在单一码流中提供有损和无损压缩,并且不能支持大于64×64 K的图像压缩。同时,尽管当前的JPEG标准具有重新启动间隔的规定,但当碰到比特差错时图像质量将受到严重的损坏。

针对这些问题,自1997年3月起,JPEG图像压缩标准委员会开始着手制定新一代的图像压缩标准以解决上述问题。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。

JPEG2000系统分为下列7个部分:

①JPEG2000图像编码系统;

②扩充(给①的核心定义添加更多的特征和完善度);

③运动JPEG2000;

④一致性;

⑤参考软件(目前包含Java和C实现);

⑥复合图像文件格式(用于文件扫描和传真应用程序);

⑦对①的最小支持(技术报告)。

①为完全被认可的ISO标准,定义了核心压缩技术和最小文件格式,②~⑥定义压缩和文件格式的扩充。其中,①已经制定完成,其余部分还在制定过程中。本文所讨论的JPEG2000标准就是基于第1部分的。

2 JPEG2000系统的特点

JPEG2000以其特有的优点弥补了现行JPEG标准的不足。离散小波变换算法中,图像可以转换成一系列可更加有效存储像素模块的子带,因此,JPEG2000格式的图像压缩比可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%,而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。也就是说,在网上观看采用JPEG2000压缩的图像时,不仅下载速率比采用JPEG格式的快近30%,而且品质也将更好。对于目前的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, 能够对图像进行有损和无损压缩,可满足图像质量要求很高的医学图像、图像库等方面的处理需要。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的,因此只能逐行地显示,而采用JPEG2000格式的图像支持渐进传输(Progressive Transmission),这就允许图像按照所需的分辨率或像素精度进行重构,用户根据需要,对图像传输进行控制,在获得所需的图像分辨率或质量要求后,便可终止解码,而不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术,利用其局部分辨特性,在不解压的情况下,可随机获取某些感兴趣的图像区域(ROI)的压缩码流,对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。

3 JPEG2000图像编解码系统

本节主要介绍JPEG2000图像编解码系统。其编码器和解码器的框图如图1所示。

在编码器中,首先对源图像进行前期预处理,对处理的结果进行离散小波变换,得到小波系数。然后对小波系数进行量化和熵编码,最后组成标准的输出码流(位流)。解码器是编码器的反过程,首先对码流进行解包和熵解码,然后是反向量化和离散小波反变换,对反变换的结果进行后期处理合成,就得到重构的图像数据。尽管JPEG2000编解码过程与JPEG类似,但是对于每一步的具体实现两者却有非常大的差异。编码过程的一般步骤如下:

(1) 将有多个颜色分量组成的图像分解成单一颜色分量的图像。分量之间存在一定的相关性,通过分解相关的分量变换,可减少数据间的冗余度,提高压缩效率;

(2) 分量图像被分解成大小统一的矩形片——图像片。图像片是进行变换和编解码的基本单元;

(3) 每一个图像片进行小波变换。产生多级系数图像。这些不同级数的系数图像可以重构出不同分辨率的图像;

(4) 多级分解的结果是由小波系数组成的多个子带。他们表示图像片中局部区域(而不是整幅图像)的频率特性;

(5) 对系数子带进行量化,并且组成矩形数组的“码块”;

(6) 对一个码块中的系数位平面(也就是一个码块中整个系数中具有同样权值的那些位)进行熵编码;

(7) 相对于图像的背景区域,可以对感兴趣区域进行更高质量的编码;

(8) 通过在位流中加入掩码来增加抗干扰性;

(9) 在每一个码流的最前部都有一个头结构,他描述的是源图像的属性,各种分解情况和编码风格。这个头结构可以用来进行定位、抽取、译码和重构图像,得到的图像可以具有所期望的分辨率、重现精度、感兴趣的区域或是其他特性。

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。

3.1 预处理

(1)图像分片

分片指的是把源图像分割成相互不重叠的矩形块——图像片,每一个图像片作为一个独立的图像进行压缩编码。编码中的所有操作都是针对图像片进行的。图像片是进行变换和编解码的基本单元。图像的分片降低了对存储空间的要求,并且由于他们重构时也是独立进行的,所以可以用来对图像的特定区域而不是整幅图像进行解码。当然,图像分片会影响图像质量。比较小的图像片会比大图像片产生更大的失真。图像分片在低比特率表示图像的时候所造成的图像失真会更加严重。

(2)DC电平位移

在对每一图像片进行正向离散小波变换之前,都要进行直流电平位移。目的是在解码时,能够从有符号的数值中正确恢复重构的无符号样本值。直流电平位移是对仅有无符号数组成的图像片的像素进行的。电平位移并不影响图像的质量。在解码端,在离散小波反变换之后,对重构的图像进行反向直流电平位移。

(3)分量变换

JPEG2000支持多分量图像。不同的分量不需要有相同的比特深度,也不需要都是无符号或有符号数。对于可恢复(无损)系统,唯一的要求就是每一个输出分量图像的比特深度必须跟相应输入分量图像的比特深度保持一致。

3.2 核心处理

(1)小波变换

不同于传统的DCT变换,小波变换具有对信号进行多分辨率分析和反映信号局部特征的特点。通过对图像片进行离散小波变换,得到小波系数图像,而分解的级数视具体情况而定。小波系数图像由几种子带系数图像组成。这些子带系数图像描述的是图像片水平和垂直方向的空间频率特性。不同子带的小波系数反映图像片不同空间分辨率的特性。通过多级小波分解,小波系数既能表示图像片中局部区域的高频信息(如图像边缘),也能表示图像片中的低频信息(如图像背景)。这样,即使在低比特律的情况下,我们也能保持较多的图像细节(如边缘)。另外,下一级分解得到的系数所表示图像在水平和垂直方向的分辨率只有上一级小波系数所表示的图像的一半。所以,通过对系数图像的不同级数进行解码,就可以得到具有不同空间分辨率(或清晰,或模糊)的图像。

小波变换因其具有的这种优点被JPEG2000标准所采用。在编码系统中,对每个图像片进行Mallat塔式小波分解。经过大量的测试,JPEG2000选用两种小波滤波器:LeGall 5/3滤波器和Daubechies 9/7滤波器。前者可用于有损或无损图像压缩,后者只能用于有损压缩。

在JPEG2000标准中,小波滤波器可以有2种实现模式:基于卷积的和基于提升机制的。而具体实现时,对图像边缘都要进行周期对称延伸,这样可以防止滤波器对图像边缘操作时产生失真。另外,为了减小变换时所需空间的开销,标准中还应用了基于行的小波变换技术。

(2)量化

由于人类视觉系统对图像的分辨率要求有一定的局限,通过适当的量化减小变换系数的精度,可在不影响图像主观质量的前提下,达到图像压缩的目的。量化的关键是根据变换后图像的特征、重构图像质量要求等因素设计合理的量化步长。量化操作是有损的,会产生量化误差。不过一种情况除外,那就是量化步长是1,并且小波系数都是整数,利用可恢复整数5/3拍小波滤波器进行小波变换得到的结果就符合这种情况。

在JPEG2000标准中,对每一个子带可以有不同的量化步长。但是在一个子带中只有一个量化步长。量化以后,每一个小波系数有2部分来表示:符号和幅值。对量化后的小波系数进行编码。对于无损压缩,量化步长必须是1。

(3)熵编码

图像经过变换、量化后,在一定程度上减少了空域和频域上的冗余度,但是这些数据在统计意义上还存在一定的相关性,为此采用熵编码来消除数据间的统计相关。将量化后的子带系数划分成小的矩形单元——码块(code block)。

如图2所示,采用两层编码策略,首先使用基于上下文的算术编码器,每个码块进行独立的嵌入式码块编码,得到码块的嵌入式压缩位流。然后,根据率失真优化原则,采用PCRD(Post Compression Rate Distortion)优化算法思想,将所有码块的压缩位流适当截取,组织成具有不同质量级的压缩位流层。每一层上的压缩位流连同其前面的所有层的压缩位流,可重构出一定质量的图像。在分层组织压缩位流时,须对每个码块在每一层上的贡献信息进行编码,即对码块位流在该层的截断点信息等编码。由于图像采用小波变换,整个图像压缩码流具有分辨率可分级性,从而,压缩码流可同时具有质量上和分辨率上的可分级性。由于对码块进行独立编码,因此,可根据需要,随机获取并解码相应的码块压缩位流,重构出所需的图像区域。

①第一层编码算法

与传统的依次对每个系数进行算术熵编码不同,JPEG2000编码系统把码块中的量化系数组织成若干个位平面,从最高有效位平面(MSB)开始,依次对每个位平面上的小波系数位进行算术编码。

第一层编码可以看作2部分:上下文的生成(CF)和算术编码器(AE)。在上下文的生成中,以一定的顺序扫描码块中的所有位。在码块的每个位平面上,从左上角系数开始,从左到右,从上到下进行扫描,并为每一位生成一个上下文。算术编码器根据生成的上下文,对每一位进行编码。

在量化后,小波系数被转换为符号-振幅模式。在从MSB到LSB编码时,当遇到第一个为1的比特时,这个像素被称作是显著的,否则,为不显著的。所有比特的上下文都是由他们的邻域通过以下的4种方法产生: 零编码(zero coding,ZC)用来编码非显著像素在当前的位平面中是否将变得显著;

游程编码(run-length coding, RLC)用来编码位于同一列中的4个非显著性像素,如果他们的邻域都

是非显著的;

符号编码(sign coding, SC)当该位变得显著后,编码他的符号位;

幅度编码(Magnitude Refinement, MR)用来编码显著位。

每个位平面都在3个编码通道中进行编码。通道1是重要性传播通道(Significance Propagation Pass),至少有一个重要性邻域的像素,在此通道进行编码,使用ZC和SC。通道2是幅度细化通道(Magnitude Refinement Pass),所有的重要位在此通道进行编码,使用MR。通道3是清除通道(Cleanup Pass),所有没有在上两个通道中进行编码的像素,在此通道中进行编码,使用ZC,LRC和SC。位平面中的每一位在3个通道中进行检查来确定是否应当被编码。

由编码通道得到的上下文和与其对应的数据一起,送至算术编码器进行编码。在这里,采用了自适应二进制算术编码[1],主要是考虑到计算的复杂度以及实现的方便性。在进行算术编码后,对每一个码块,得到一个独立的嵌入式码块压缩位流。

②第二层编码算法

在第二层编码算法中,采用PCRD率失真优化算法思想[1,2],对所有码块的嵌入式压缩位流进行适当的截取,分层组织,形成整个图像的具有质量可分级的压缩码流。第二层编码算法也可以看作两部分:速率控制和分层组织压缩位流。速率控制是指通过一定的编解码措施,获得给定压缩码率下的最佳重构图像质量。分层组织压缩位流根据编码参数所规定的分层层数以及每一层的编码速率,估算每一层的率失真门限,然后根据每一层估计出的率失真门限,按照码块率失真算法,找到每个码块嵌入式压缩位流在该层上的截断点,将截断的码块压缩位流进行打包,按照规定的格式存储,形成图像压缩码流。将码流分层组织,每一层含有一定的质量信息,在前面层的基础上改善图像质量。这样用户可以根据自己的需要,控制图像的传输,在取得满意的图像效果后,中止传输,在某种程度上缓解当前网络带宽有限而图像数据量大而造成的瓶颈问题。

3.3 位流组织

为了适合图像交换,更好地应用JPEG2000压缩码流的功能,JPEG2000标准规定了存放压缩位流和解码所需参数的格式,把压缩码流以包为单元进行组织,形成最终的码流。

4 JPEG2000中的关键技术

在这一节中,对JPEG2000中所使用的关键技术加以说明。

4.1 离散小波变换

JPEG2000与传统JPEG最大的不同在于他放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换(DCT)为主的区块编码方式,转而采用以小波变换(DWT)为主的多解析编码方式。

余弦变换是经典的谱分析工具,他考察的是整个时域过程的频域特征或整个频域过程的时域特征,因此对于平稳过程,他有很好的效果,但对于非平稳过程,他却有诸多不足。在JPEG中,离散余弦变换将图像压缩为8×8 的小块,然后依次放入文件中,这种算法靠丢弃频率信息实现压缩,因而图像的压缩率越高,频率信息被丢弃的越多。在极端情况下,JPEG图像只保留了反映图像外貌的基本信息,精细的图像细节都损失了。小波变换是现代谱分析工具,他既能考察局部时域过程的频域特征,又能考察局部频域过程的时域特征,因此即使对于非平稳过程,处理起来也得心应手。他能将图像变换为一系列小波系数,这些系数可以被高效压缩和存储,此外,小波的粗略边缘可以更好地表现图像,因为他消除了DCT压缩普遍具有的方块效应。

4.2 速率控制算法

JPEG2000通过采用速率控制方法来计算码流的理想截断点,从而获得给定压缩码率下的最佳重构图像质量。速率控制使用了PCRD率失真优化算法。率失真优化,即给定整个压缩码流的最大编码速率,找出每个码块压缩位流的适当截断点,在满足的条件下,使重构图像失真最小。从而使得嵌入式码块编码具有如下特点:生成的压缩位流可根据需要,被截断成不同长度的位流子集;将所有码块的截断位流组织起来,可重构出一定质量的图像。

4.3 渐进传输特性

现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的,因此只能逐行显示,而采用JPEG2000格式的图像支持渐进传输。JPEG2000中的渐进传输有2种,按照分辨率的渐进传输和按照质量的渐进传输。按照质量的渐进传输就是先传输图像轮廓数据,然后再逐步传输细节数据来不断提高图像质量,而按照分辨率的渐进传输则先传输分辨率较低的图像,后一幅图像在前一幅图像的基础上提高其分辨率。图像的渐进传输使得用户不需要像以前那样等图像全部下载后才决定是否需要,有助于快速地浏览和选择大量图片,从而有效的解决了网络传输的瓶颈问题。

4.4 感兴趣区域压缩

JPEG2000一个极其重要的优点就是ROI(Region of Interest,感兴趣区域)。用户可以任意指定图片上感兴趣的区域,然后在压缩时对这些区域指定压缩质量,或在恢复时指定某些区域的解压缩要求。这是因为子波在空间和频率域上具有局域性,要完全恢复图像中的某个局部,并不需要所有编码都被精确保留,只要对应他的一部分编码没有误差就可以了。在实际应用中,我们就可以对一幅图像中感兴趣的部分采用低压缩比以获取较

好的图像效果,而对其他部分采用高压缩比以节省存储空间。这样就能在保证不丢失重要信息的同时又有效地压缩了数据量,实现了真正的“交互式”压缩。

5 JPEG2000标准的应用

随着科技的发展,网络已经渗透到每个人的生活之中。然而,受到网络带宽的限制,高质量的图像由于数据量很大,在网络上的传输延迟很大。因此,对于使用PC机、笔记本、掌上电脑或PDA,通过Modem接入因特网访问图像数据的用户来说,允许根据需要选择恰当的图像分辨率进行浏览和传输是非常必要的。

在军事侦察和气象预报中,由卫星遥感得到的图像必须通过远距离无线信道传输,传输误码的出现不可避免。JPEG2000编码器特有的码流组织形式是输出码流具有有效抑制误码的能力。这样,码流通过无线卫星通讯信道发还给地面接收站后,地面接收站在解码过程中可以利用JPEG2000内部的码流组织形式来避免由于传输误码而造成的错误解码。

此外,在安全确认、身份认证及医学领域,JPEG2000都有着其广泛的应用。可以预测,在不久的将来,JPEG2000将在以下领域得到广泛的应用:因特网、移动和便携设备、印刷、扫描(出版物预览)、数码相机、遥感、传真(包括彩色传真和因特网传真)、医学应用、数字图书馆和电子商务等。

6 结论

JPEG2000旨在创建一个新的图像编码系统,该压缩编码系统的率失真和主观图像质量优于现有的JPEG 标准,能够提供对图像的低码率的压缩,并且对压缩码流可进行灵活的处理,如随机获取部分压缩码流、图像的渐进传输、感兴趣区域的实现以及压缩码流较强的容错性能等,该标准将与现行JPEG标准兼容。JPEG2000图像压缩标准以其优秀的性能,必将在数码相机、遥感、传真、医疗以及电子商务等多个领域得到广泛的应用,成为21世纪的主流静态图像压缩标准。

参考文献

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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

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图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念,了解几种常用的图像压缩编码方式; 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换(DCT)变换的原理及含义; 3.掌握编程实现离散余弦变换(DCT)变换及JPEG编码的方法; 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间,增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少,压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法,从压缩编码算法原理上可以分为以下3类: (1)无损压缩编码种类 哈夫曼(Huffman)编码,算术编码,行程(RLE)编码,Lempel zev编码。(2)有损压缩编码种类 预测编码,DPCM,运动补偿; 频率域方法:正交变换编码(如DCT),子带编码; 空间域方法:统计分块编码; 模型方法:分形编码,模型基编码; 基于重要性:滤波,子采样,比特分配,向量量化; (3)混合编码 JBIG,H.261,JPEG,MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准,其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM),并考虑了人眼的视觉特性,在量化和无损压缩编码方面综合权衡,达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式,又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分

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题目:图像压缩技术的综述 学生姓名:徐欢学号: 系别:计算机与信息学院专业:计算机科学与技术 入学年份:年月 导师姓名:陈蕴谷职称学位:讲师硕士研究生 导师所在单位:中国科学院合肥物质研究院 完成时间年月 .引言 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,也给现有的有限带宽以严峻的考验,特别是具有庞大数据量的数字图像通信,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。 图像数据是用来表示图像信息的,如果不同的方法为表示相同的信息使用了不同的数据量,那么使用较多数据量的方法中,有些数据必然代表了无用的信息,或者是重复的表示了其他数据表示的信息,前者成为数据冗余,后者成为不相干信息。图像压缩编码的主要目的,就是通过删除冗余的或者是不相干的信息,以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。 图像压缩编码技术可以追溯到年提出的电视信号数字化,到今天已经有多年的历史了。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。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述,讨论了它们的优缺点以及发展前景。 图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下,用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于信息论,从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中,去除他

图像压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现

秋风,秋雨,秋天的景色 ?博客园 ?首页 ?博问 ?闪存 ?新随笔 ?联系 ?订阅 ?管理 随笔- 234 文章- 0 评论- 22 图象压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现转 图象压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现 摘要 本文首先介绍了静态图像压缩(JPEG)编码算法的基本原理、压缩的实现过程及其重要过程的离散余弦变换(DCT)算法的实现原理及软件实现的例程,其次着重介绍了压缩过程中的DCT、量化和编码三个重要步骤的实现原理。 关键词:图像压缩有损压缩 JPEG 离散余弦变换 DCT 量化 第一章图像压缩编码的综述 1.1 图象压缩的目的和方法 图象的数字化表示使得图象信号可以高质量地传输,并便于图像的检索、分析、处理和存储。但是数字图像的表示需要大量的数据,必须进行数据的压缩。即使采用多种方法对数据进行了压缩,其数据量仍然巨大,对传输介质、传输方法和存储介质的要求较高。因此图象压缩编码技术的研究显得特别有意义,也正

是由于图象压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新,推动了现代多媒体技术应用的迅速发展。 1.1.1 图象压缩的目的 图象采样后,如果对之进行简单的8bit量化和PCM编码,其数据量是 巨大的。以CIF(Common Intermediate Format)格式的彩色视频信号为例,若采样速率为25帧/秒,采样样点的Y、U、V分量均为8bit量化,则一秒钟的数据量为: 352×288×3×8×25=60.83Mbit 要传输或存储这样大的数据量是非常困难的,必需对其进行压缩编码,在满足实际需要的前提下,尽量减少要传输或存储的数据量。 虽然数字图象的数据量巨大,但图象数据是高度相关的。一幅图象的内部相邻象素之间,相邻行之间的视频序列中相邻图象之间有大量冗余信息—空间相关性和时间相关性,可以使用各种方法尽量去除这些冗余信息,减少图象的数据量。 除了时间冗余和空间冗余外,在一般的图象数据中还存在信息熵冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余。各种冗余就是压缩图象数据的出发点。图象编码的目的就在于采用各种方法去除冗余,以尽量少的数据量来表示个重建图象。 1.1.2图象压缩的几种方法 1.统计和字典的压缩方法 常规程序和计算机熵的数据对于那些基于利用统计变种的压缩,效果很好,这些统计变种表现在单个符号的频率以及符号或短语字符串的频率等方面,而基于字典的系统实际山就是假扮统计程序。可是遗憾的是,这类压缩对于连续色调图象的作用并不很好。 这些程序的主要问题产生于这样的一个事实:照片图象的象素广泛地分布在整个范围。如果将图象中的彩色用频率分布画出,那么频率分布图中,没有我们在统计压缩的成功的情况下所看到的“尖峰”状,实际上,如果延长这个分布图,那么从类似于电视那样的生活图象源中得出的分布图会趋于平展。这意味着,每个象素代码彼此是大约相同的出现机会,决定不存在挖掘熵差的任何机会。 基于字典的压缩程序的运行也有类似的问题,基于扫描照片的图象决定没有任何类型的数据特征以产生相同的短语的多次出现。例如,一个栅格化的图象,

水利计算公式.doc

1.河床稳定计算及河相分析 1.1.河床稳定计算 河床稳定指标可采用横向稳定指标、纵向稳定指标及综合稳定指标 3 种形式分析,以确定河道特性。 1.1.1.河道横向稳定分析 河道横向稳定系数按下式计算: 式中: 横向稳定系数; Q造床流量, m3/s ; J河床比降; B 相当于造床流量的平摊河宽,m。 1.1. 2.河道纵向稳定分析 水流对河床泥沙的拖曳力与床面泥沙抵抗运动的摩阻力之间的相互作用,决定河床的纵向稳定性。根据黄河水利出版社出版《治河及泥沙工程》中河道纵向稳定系数采用爱因斯坦水流强度函数按下式计算: 式中: 纵向稳定系数; D床沙平均粒径,mm; J河床纵比降; H河流平摊水深,m。

1.1.3.综合稳定指标 综合稳定指标是综合考虑河床的纵、横向稳定性。建议采用的公式为 2 (b)*h 1.2.河床演变分析与河相关系 调查工程区河道历史主流及河道变迁,分析工程区河道形态。共分为蜿蜒型河道、游荡型河道两种形式。 蜿蜒型河段一般凹岸崩退,凸岸淤长,凹岸深槽和过渡段浅滩在年内发生互相交替的冲淤变化。 游荡型河道的河岸及河床抗冲性较差,从长距离来看河道往往呈藕节状,其中窄段水流 归顺,有控制河势的作用,宽段则河床宽浅,洲滩密布,汊道交织,水流散乱,主流迁徙不 定。河道的平面状态可用“宽、浅、散、乱”四个字概括。 在水流长期作用下形成的河床,其形态有一定的规律,大量资料表明,表征河床形态的 水深、河宽、比降等,与来水来沙条件及河床地质条件之间,有一定函数关系,这种关系便 称为河相关系。 根据俄罗斯国立水文所提出公式,河道横断面河相关系公式为: B H 式中 : ξ 河相相关系数; B 造床流量下的水面宽(m); H造床流量下的平均水深(m); (蜿蜒型河道ζ 约为2~4,较为顺直的过渡性河段约为8~12,游荡型河道ζ 约为20~30)2.护岸结构设计 2.1.护岸顶高程确定 根据《堤防工程设计规范》(GB50286-2013)(以下简称《堤防规范》)要求,堤顶高程为设计洪水位加超高值确定。堤顶超高按下式计算:

图像压缩综述

图像压缩综述 摘要:随着信息时代的不断发展,数字图像处理技术得到了广泛的应用,而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩,也得到了迅猛的发展。本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。 引言 在当前这个信息化社会中,新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一,发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间,这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。其中,数据量最大的是数字视频数据。未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源,以主流高清视频为例,在分辨率为1280×720,帧率为30帧每秒的视频应用中,存储一分钟的视频信息,需要约18.5G(以常4:2:0视频,每像素12比特)比特存储空间,一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。可见未经处理的视频信息量非常大,为了满足存储和传输需求,视频信息的压缩是十分必要的。在同等的通信容量下,如果图像数据可以压缩之后再传输,就可以使传输的数据量变得很小,也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。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。 数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术,图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息,提高传输速率,节省存储空间。 1图像压缩的发展历史 自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究,到现在已有60多年的历史。20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。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学科的诞生。到了七八十年代,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的发展。80年代末,小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论、视觉仿真理论建立,人们开始突破传统的信源编码理论, 图像压缩编码向着更高的压缩率和更好的压缩质量的方向发展,进入了一个崭新的发展时期。 2图像压缩的可能性 图像之所以能够进行压缩有以下几个方面的原因: 一是原始图像数据是高度相关的,存在很大的数据冗余。如图像内相邻像素之间的空间冗余度、系列图像前后帧之间的时间冗余度、多光谱遥感图像各频谱间的频率域冗余度等,它们造成了大量的比特数浪费,消除这些冗余就可以节约码字,大大减少数据量,达到数据压 缩的目的。 二是信源符号出现的概率不同,若用相同码长表示不同出现概率的符号,就会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术,对出现概率高的符号用短码字,对出现概率低的符号用长码字表示,就可以消除符号冗余度,从而节约码字。 三是人眼具有视觉冗余,允许图像编码有一定的失真。人类视觉系统(HVS)是有缺陷的,人眼对于某些失真不敏感难以察觉。在许多场合中,并不要求经压缩及复原以后的图像和原始图像完全相同,可以允许有少量的失真,只要这些失真并不被人眼所察觉即可。这就为压缩比的提高提供了十分有利的条件,这种有失真的编码称为限失真编码。在多数应用中,人眼往

图像压缩编码的方法概述

图像压缩编码的方法概述摘要:在图像压缩的领域,存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词:图像压缩;编码;方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换,之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类:(1)无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样,编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码,必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真,但压缩比有限。(2)限失真编码中会损失部分信息,但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量,至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下,唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握,所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好,之所以广泛应用,是因为方便。

2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类:(1)在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测,之后将预测差输出供量化编码,而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图,则这种编码方法称为预测编码。预测编码中,我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。(2)若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替,则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多,我们主要用到的有离散余弦变换(DCT),离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)等。(3)混合编码,LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法,最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分,我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同,对于静止图像压缩而言,采用的是JPEG、JPEG2000标准;而对运动的图像进行压缩时,我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今,已经有将近70年的发展了,随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求,使得图像压缩技术也在不断的发展着,不断的进步着,各种各样的方法层出不穷,争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩,以达到

风浪计算公式

风浪计算公式 1. 莆田试验站法: ? ???????? ? ??????????????? ??? ?? ????? ???????? ??=7.0245 .027.022 7.013.00018.07.013.0W gH th W gD th W gH th W gh m m m 5 .0438.4m m h T = ??? ? ??=m m m L H th gT L ππ222 式中,m h ——平均波高,m ; m L ——平均波长,m ; m T ——平均波周期,s ; W ——计算风速,m/s ; D ——风区长度(吹程) ,m ; m H ——水域平均水深,m ; g ——重力加速度,取9.81m/s 2 。 对于深水波,即当m L H 5.0≥时(H 为迎水面前水深),波长计算可简化为: π 22m m gT L = 按照规范规定采用累计频率为1%的波高,对应于平均波高应乘以系数2.42。 2. 对于丘陵、平原地区水库,当W<26.5m/s 、D<7500m 时, 可采用鹤地水库公式:

31 26 12 %200625.0?? ? ??=-W gD W W gh 21 22 0386.0?? ? ??=W gD W gL m 式中,%2h ——累计频率为2%的波高,对应于累计频率为1%的波高应乘以系数1.085。 3. 对于内陆峡谷水库当W<20m/s 、D<20000m 时,可采用官 厅水库公式: 3 1 212 12 0076.0?? ? ??=-W gD W W gh 75 .31 215 .21 2 331.0?? ? ??=-W gD W W gL m 式中,h ——当250~202 =W gD 时,为累计频率5%的波高%5h ,m ;当 1000~2502 =W gD 时,为累计频率10%的波高%10h ,m 。根据规范应换算为累计频率为1%的波高,对应于5%的波高应乘以系数1.241;对应于10%的波高应乘以系数1. 415。

图像压缩方法综述

图像压缩方法综述 陈清早 (电信科学技术研究院PT1400158) 摘要:图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流(代码)来表示尽可能多的数据信息。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。图像压缩分为无损图像压缩和有损图像压缩或者分为变换编码、统计编码。在这里,我们简单的介绍几种几种图像压缩编码的方法,如:DCT编码、DWT编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 关键字:图像压缩;DCT压缩编码;DWT压缩编码;哈夫曼编码;算术编码 1引言 在随着计算机与数字通信技术的迅速发展,特别是网络和多媒体技术的兴起,大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解决这个问题,必须进行压缩处理。图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为:图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。信息时代带来了“信息爆炸”,使数据量大增,无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。因此图像数据的压缩就显得非常重要。 在此,我们主要介绍变换编码的DCT编码和DWT编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 2变换编码 变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换转换到另一个变换域(频率域)中进行描述,变换后的结果是一批变换系数,然后对这些变换系数进行编码处理,从而达到压缩图像数据的目的。主要的变换编码有DCT编码和DWT编码 1.1DCT编码 DCT编码属于正交变换编码方式,用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号,反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起,或者是系数矩阵的分布具有某些规律。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数,达到压缩的目的。也就是说,图像变换本身并不能压缩数据,但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上,再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化,其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目,它是图像质量下降的最主要原因。 图像经DCT变换以后,DCT系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上,因此,DCT变换在图像压缩中非常有用,是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换,但由于图像各部位上细节的丰富程度不同,这种整体处理的方式效果不好。为此,发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块,然后再对每个图像块进行二维DCT变换,接着再对DCT系数进行量化、编码和传输;接收者通过对量化的DCT系数进行解码,并对每个图像块进行的二维DCT反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言,大多数DCT系数值都接近于0,所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此,利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。 由于图像可看成二维数据矩阵,所以在图像编码中多采用二维正交变换方式,然而其正交变换的计算量太大,所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码,而是将图像分成若

关于水库风浪高度计算公式的几个问题

关于水库风浪高度计算公式的几个问题 1 关于鹤地水库波高计算公式 现行规范《水工建筑物荷载设计规范》(SL744-2016),《水工建筑物荷载设计规范》(DL5077-1997),推荐的波浪要素计算方法分别是莆田试验站公式、鹤地水库公式及官厅水库公式。 莆田试验站公式如下。 式中-平均波高,m; -平均波周期,s; -计算风速,m/s; D-风区长度,m; -水域平均水深,m; g-重力加速度,取9.81m/s2。 注意。 在SL744-2016与DL5077-1997中,平均波长计算公式中的水

深符号与平均波高计算公式中的水深符号不同,但没有相应说明内容。 在《碾压式土石坝设计规范》(SL274-2001)、《碾压式土石坝设计规范》(DLT5395-2007)及《小型水利水电工程碾压式土石坝设计规范》(SL189-2013)中,平均波长计算公式中水深采用坝迎水面前水深。 在《碾压式土石坝设计规范》(SDJ218-84,作废)、《堤防工程设计规范》(GB50286-2013)、《滩涂治理工程技术规范》(SL389-2008)、《海堤工程设计规范》(SL435-2008)中及《广东省海堤工程设计导则(试行)》(DB44/T182-2004),平均波长计算公式中水深采用水域平均水深。 《小型水利水电工程碾压式土石坝设计导则》(SL189-1996,作废)第6.1.7条,波高可采用莆田试验站公式或官厅-鹤地公式等算出。官厅-鹤地公式是指波高按官厅水库公式计算、波长按鹤地公式计算。新版SL189-2013仅推荐采用莆田试验站公式计算波浪要素,但没有说明原因。 在SDJ218-84附录一中,推荐的波浪要素计算公式有莆田试验站公式、安德烈扬诺夫公式及官厅-鹤地公式。 安德烈扬诺夫公式如下。 ,

波浪爬高计算公式及附表

附录C 波浪计算 时间:2007-01-26 来源:作者: C.1波浪要素确定 C.1.1计算风浪的风速、风向、风区长度、风时与水域水深的确定,应符合下列规定: 1风速应采用水面以上10m高度处的自记10m i n平均风速。 2风向宜按水域计算点的主风向及左右22.5°、45°的方位角确定。 3当计算风向两侧较宽广、水域周界比较规则时,风区长度可采用由计算点逆风向量到对岸的距离;当水域周界不规则、水域中有岛屿时,或在河道的转弯、汊道处,风区长度可采用等效风区长度F e,F e 可按下式计算确定: 式中r i——在主风向两侧各45°范围内,每隔Δα角由计算点引到对岸的射线长度(m); αi——射线r i与主风向上射线r0之间的夹角(度),αi=i×Δα。计算时可取Δα=7.5°(i=0,±1,±2,…,±6),初步计算也可取Δα=15°(i=0,±1,±2,±3),(图 C.1.1)。 图 C.1.1等效风区长度计算 4当风区长度F小于或等于100k m时,可不计入风时的影响。

5水深可按风区内水域平均深度确定。当风区内水域的水深变化较小时,水域平均深度可按计算风向的水下地形剖面图确定。 C.1.2风浪要素可按下列公式计算确定: 式中——平均波高(m); ——平均波周期(s); V——计算风速(m/s); F——风区长度(m); d——水域的平均水深(m); g——重力加速度(9.81m/s2); t m i n——风浪达到稳定状态的最小风时(s)。 C.1.3不规则波的不同累积频率波高H p与平均图 C.1.1等效风区长度计算波高之比值H p/可按表 C.1.3-1确定。 表 C.1.3.1不同累积频率波高换算

图像压缩综述

图像压缩编码方法综述 姓名:王祎璠 学号:S Y1115223 专业:模式识别与智能系统 院系:宇航学院

摘要 多媒体技术和网络与移动通信的飞速发展激发了人们进行视频信息交流的需求,推动了图像通信和数字视频技术的全面发展。图像和视频信号数字化可以避免远距离传输的累积失真,数字化存储可以高保真还原,并且容易借助计算机进行灵活处理和管理。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间,这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。因此,图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及应用。 本文在分析视频特点的基础上主要从图像压缩的概念、原理、发展现状等方面进行介绍。并且详细介绍了图像压缩技术的分类方便及几种常用的图像压缩编码方法。主要介绍了行程长度编码(RLE)、LZW编码、霍夫曼编码、预测及内插编码、矢量量化编码、分形编码及小波变换编码。

1.引言 在当前这个信息化社会中,新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一,发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间,这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。在同等的通信容量下,如果图像数据可以压缩之后再传输,就可以使传输的数据量变得很小,也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。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。 2.图像压缩的概念及原理 图像可以按其内容的运动状态分成静止图像和活动图像两大类。活动图像又称运动图像,沿用电视技术的术语,一般称其为视频。视频是指一组图像在时间轴上的有序排列,它是由一系列的二维空域(平面)图像沿时间轴所排成的序列,用以描写景物的状态和变化的过程。习惯上,谈到图像概念时也包含视频。 图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,它以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术,目的是减少图像数据中的冗余信息(数据冗余、符号冗余、视觉冗余等),从而用更加高效的格式存储和传输数据,提高传输速率,节省存储空间。 图像压缩,即去除多余的数据.以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。简单来说,就是以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着大量冗余,当图像被压缩后,非图像专家并不能看出与原图像的差别。冗余主要包括图像自身的冗余和视觉冗余。 图像数据的冗余主要表现为:图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。

水工计算

§2-1 水工建筑物的荷载计算 水工建筑物上的作用有:重力、水作用、渗透作用力、风及波浪作用、冰及冰冻作用、温度、土及泥沙作用、地震作用等。 一、自重 W=V γ 一般素砼取23.5~24kN/m 3,钢筋砼取24.5~25kN/m 3,浆砌石取21.5~23kN/m 3,对土石坝的材料重度应根据具体性能及不同部位,分别取湿重度、干重度、饱和重度、浮重度等几种情况计算。 水工建筑物上永久固定设备,如闸门、启闭机等,其自重标准值采用设备标牌重量 作用分项系数:大体积混凝土、土石坝取1.0;对普通水工混凝土、金属结构(设备)取1.05,当自重对结构有利时取0.95。地下工程的混凝土衬砌取1.1,其对结构有利时取0.9。 二、水压力 水体对各种水工结构均发生作用,作用结果是对结构产生水压力,其可分为静水压力和动水压力。 1.静水压力 水体静止状态下对某结构表面的作用力称为静水压力 (1)作用在坝、闸等结构面上的水压力 P H =2 2 1H w γ P V =w w V γ (2)管道及地下结构上的水压力计算。 内水压力:作用在管道内壁上的静水压力; 外水压力:作用于管道或衬砌外侧的水压力。 对内水压力,为计算方便,常将其分解成均匀内水压力和非均匀内水压力两部分。 h p w wr γ=' )cos 1(' 'θγ-=i w wr r p 对有压隧洞的砼衬砌的外水压强标准值可按式(2-6)计算。 e e ek H p ωγβ= (2-6) 式中:ek p ——作用于衬砌上的外水压强标准值(KN/m 2 ); e β——外水压力折减系数,可按表2-1采用; e H ——作用水头(m),按设计采用的地下水位线与隧洞中心线的 高差确定。 同内水压力一样,外水压力也可分解成均匀外水压力和非均匀外水压力。 非均匀外水压力的合力方向垂直向上,合力的大小应等于单位洞长排开水体的重量。 2.动水压力

图像编码、处理、识别技术综述

图像编码、处理、识别技术综述 摘要:随着科技水平的发展和生活质量的提高,在生产生活中,实时处理图像技术被应用得越来越广泛,数字图像处理技术涉及信息科学、计算机科学数学、物理学及生物学,应用于生活中的各个领域。图形识别技术也越来越多地渗透到我们的日常生活中,详细叙述了图像处理、编码和识别技术,展望图像处理技术在现实生活种的重要性。 关键词:科技,图像处理,图像识别 1、图像编码技术 1.1图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下,用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于Shannon信息论,从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是设法改变信源的概率分布,使其尽可能地非均匀,再用最佳编码方法使平均码长逼近信源熵。使用此途径的压缩方法其效率一般以其熵为上界,压缩比饱和于10:1,如Huffman编码、算术编码、行程编码等。另一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中,去除它们之间的相关性,使之成为或基本成为不相关信源,如预测编码、变换域编码、混合编码等,但也大都受信息熵的约束。总体上可以概括为熵编码,预测编码,变换编码,也称为三大经典编码方法。 随着人们对传统压缩编码方法的深入研究和应用,逐渐发现了这些传统方法的许多缺点。如高压缩比时恢复图像会出现方块效应,人眼视觉系统(HVS)的特性不易被引入到算法中等。为了克服这些缺点,1985年M.Kunl等人提出了第2代图像压缩编码的概念。经过近20年的发展,在这一框架下,人们提出了几种新的编码方法:分形编码、小波变换编码和基于模型的编码方法等。于是,对数据压缩技术的研究就突破了传统Shannon理论的框架,使得压缩效率得以极大提高。 1.2图像编码基本原理 数字图像的冗余主要表现为一下几种形式: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。图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。图像编码的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息,特别时空间冗余,时间冗余以及视觉冗余,以尽量少的比特数来表示图像。利用各种冗余信息,压缩编码技术能够很好地解决在将模拟信号转换为数字信号后所产生的带宽需求增加的问题,它是使数字信号走上实用化的关键技术之

图像压缩编码的方法概述

图像压缩编码的方法概述 摘要:在图像压缩的领域,存在各种各样的压缩方法。不同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词:图像压缩;编码;方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换,之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为 以下两类:(1)无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样,编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码,必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真,但压缩比有限。(2)限失真编码中会损失部分信息,但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量,至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下,唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。

但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握,所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好,之所以广泛应用,是因为方便。 2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类:(1)在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行 预测,之后将预测差输出供量化编码,而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图,则这种编码方法称为预测编码。预测编码中,我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩 的目的。(2)若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替,则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多,我们主要用到的有离散余弦变换(DCT),离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变 换(DWT)等。(3)混合编码,LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法,最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分,我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同,对于静止图像压缩而言,采用的是JPEG、JPEG2000 标准;而对运动的图像进行压缩时,我们则采用的是H.261、H.263、H.264、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。

开题报告 基于DCT图像压缩方法研究

毕业设计(论文)开题报告题目基于离散余弦变换的图像压缩方法研究 专业名称通信工程 班级学号 学生姓名 指导教师 填表日期2014 年 2 月28 日

一、选题的依据及意义: 20世纪90年代世界信息化得到了快速的发展,信息化建设也获得了巨大的成就。信息科学与技术的进步促进了人类社会的持续发展,提高了人类的生活质量,改变了人类生产方式,“缩短了地球各地间的距离”。为了使信息得到及时的利用,对于信息数据的获取、存储、传输、加工处理、决策和执行等需要进行高新技术的革新,从而适应社会发展形势的需求。图像是信息获得和交流的最普遍的工具,如果没有新的技术和理论进行处理,它就会成为制约世纪信息高速公路和多媒体技术发展的瓶颈,更有可能成为限制社会发展的主要因素。科研人员就是要推动信息科学技术的发展而探索其新理论、新方法,对于理论和方法不遗余力地进行宣传、介绍,去实验和实现,去普及以及发展。 随着信息技术的发展,图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中,但是图像数据的一个显著特点就是信息量大。具有庞大的数据量,如果不经过压缩,不仅超出了计算机的存存储和处理能力,而且在现有的通信信道的传输速率下,是无法完成大量多媒体信息实时传输的。 从信息传输发展的历史上可以得出,人们在信息传输的重点上慢慢的从声音转向了图像,然而图像是三种信息形式中数据量最大的,这给图像的传输和存储造成了极大的困难。比方说一幅640×480分辨率的24位真彩色图像所需要的数据量大概为900kb;一个100Mb的硬盘只可以储存l00幅左右的静止图像。针对如此大量的数字图像数据,如果不进行压缩,将会超出计算机的存储及处理能力,而且在现有的通信信道的传输速率下,是不能完成大量多媒体信息的实时传输的,数字图像高速传输和储存所需的巨大容量已经成为了推广数字图像通信的最主要的障碍。因此,为了储存、处理和传输这些数据,必须对其进行压缩。 因为原始图像数据是高度相关的并且存在着很大的数据冗余,所以图像压缩才能够进行。数字图像所含有的冗余信息通常有以下几种:空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、统计冗余、结构冗余、视觉冗余以及知识冗余等。图像压缩算法作用就是要在保证图像一定的重建质量的同时,尽可能多的去除这些冗余信息,以达到对图像压缩的目的。

图像压缩编码方法综述

图像压缩编码方法综述 【摘要】:图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用,文章论述了图像压缩的必要性和可行性,介绍了几种常用的几种常用经典图像压缩方法和现代压缩的算法及应用情况。 【关键词】:图像压缩;经典压缩方法;现代压缩算法 1. 图像压缩的必要性和可行性 随着多媒体应用的普及和数字视频技术的发展, 以及网络上图像传输的增多, 对图像的处理变得越来越重要。图像的数字化是必然的趋势, 但是经过数字化的图像所占的数据量相当庞大, 而信道带宽和存储空间的限制又给实际应用带来了很大的困难, 所以图像压缩已成为现代信息社会急待解决的问题。虽然数字图像的数据量极为庞大,但这些数据之间往往是高度相关的。换言之,其中存在着大量的冗余,数字图像压缩技术就是通过有效地消除图像的各种冗余,达到用尽可能少的数据表示和重建原始图像的目的。一个常用的图像压缩系统模型如下: 2. 图像压缩编码的分类 2.1 传统图像压缩编码方法 2.1.1 熵编码 熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术。它是一种无损编码,解码后能无失真地恢复原图像。其基本原理是给出出现概率大的符号一个短码字,而给出出现概率小的符号一个长码字,从而使得平均码长最短。 ①霍夫曼编码 霍夫曼编码〔Huffman encoding)是常用的压缩方法之一,它是通过用更有效的代码代替数据来实现的。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:其一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。其二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。 ②算术编码

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