实景图像压缩算法.ppt

 中北大学信息商务学院2014届毕业论文 实景图像压缩算法研究  本文主要研究的内容 对实景图像进行有效压缩处理，以达到便于信息的传输与存储等目的。   必要性： 随着信息技术的发展，图像信息已经成为通信和计算机系统中一种重要的处理对象。图像的最大特点就是海量数据的表示和传输，如果不对数据进行压缩处理，数量巨大的数据就很难在计算机系统及网络上存储，处理和传输，所以必须对图像进行压缩编码。 可能性： 图像中的冗余是普遍存在的。在信息爆炸时代，为了对海量数据进行压缩，必须尽可能地去除存在于海量数据中的冗余。 图像压缩的必要性与可能性  基于离散余弦变换的有损图像压缩 基于预测编码的无损图像压缩 JPEG标准 JPEG与JPEG2000标准的本质区别？   1.基于DCT变换的图像压缩 DCT变换的程序流程图 原始图像 量化系数为10 只保留DCT变换的10个系数，运用逆DCT变换，对图像进行重构，从而得到原图像的压缩图像。   可是当量化表中的系数有效个数为5或者更少的时候，图像压缩的效果出现了“块”失真，同时失真情况会伴随着系数的减小而变得越来越严重，这说明图像信息丢失严重。 量化系数为5   2.小波变换图像压缩算法 小波变换的基本思想 小波变换大部分能量集中在低频子带中，而且越往低频子带系数值越大，包含的图像信息越多；越往高频子带系数值越小，包含的图像信息越少。这些都为小波变换图像压缩编码提供了坚实的基础。   嵌入式编码的最大特点是编码器可以在任何时候停止编码，而解码器仍能正确解码。 基本思想优先传送重要的系数，即幅值大的系数。 嵌入式零小波编码 优点 1.算法过程中的主副表结构都很简单,非常适合于熵编码。 2.在解码的过程中达到预定的码率后就可以停止接受数据, 已接收的这部分数据就能重构出符合要求的重构图像。 3.不仅不需要原始图像的预先信息,而且算法结构简单,易于实现。  第一次压缩时提取原始图像中小波分解第一层的低频信息，此时压缩效果比较好，压缩比较小（约为1/3大小）。第二次压缩时提取第一层分解低频部分的低频部分（即第二层的低频部分），其压缩比较大（约为1/2大小）。 原始图像 第一次压缩图像 第二次压缩图像  谢谢!