基于人类视觉感知的图形压缩技术.pptx

基于人类视觉感知的图形压缩技术

人类视觉感知模型介绍。

图形压缩算法概述。

基于人类视觉感知的图形压缩技术。

图像质量评价方法。

图形压缩标准探讨。

图形压缩技术发展趋势。

图形压缩技术应用举例。

图形压缩技术挑战与展望。ContentsPage目录页

人类视觉感知模型介绍。基于人类视觉感知的图形压缩技术

人类视觉感知模型介绍。人类视觉感知模型概述1.人类视觉感知模型（HVM）是旨在模仿人类视觉系统感知和处理视觉信息的方式的数学模型。2.HVM旨在捕捉人类视觉感知的各个方面，包括空间频率敏感度、对比度敏感度、颜色感知、纹理感知和运动感知。3.HVM用于图像和视频压缩、图像增强、计算机视觉和图形处理等领域。空间频率敏感度1.空间频率敏感度是指人类视觉系统对不同空间频率的图像细节的敏感程度。2.空间频率敏感度随着空间频率的增加而降低，这意味着人类视觉系统对低频图像细节比对高频图像细节更敏感。3.空间频率敏感度因人而异，并且受到多种因素的影响，包括年龄、视力、照明条件和观看距离。

人类视觉感知模型介绍。对比度敏感度1.对比度敏感度是指人类视觉系统对图像中亮度差异的敏感程度。2.对比度敏感度随着对比度的增加而增加，这意味着人类视觉系统对高对比度的图像细节比对低对比度的图像细节更敏感。3.对比度敏感度因人而异，并且受到多种因素的影响，包括年龄、视力、照明条件和观看距离。颜色感知1.人类视觉系统能够感知不同波长的光，并将其解释为不同的颜色。2.人类视觉系统具有三种类型的锥状细胞，分别对红光、绿光和蓝光敏感。3.通过将这三种锥状细胞的信号组合起来，人类视觉系统可以感知多种颜色。

人类视觉感知模型介绍。纹理感知1.纹理是指图像中表面图案的重复或有序排列。2.人类视觉系统能够检测和识别纹理，并将其用于对象识别、表面感知和深度感知等任务。3.纹理感知受到多种因素的影响，包括纹理的粗细、方向、对比度和重复性。运动感知1.运动感知是指人类视觉系统对图像中物体移动的敏感程度。2.运动感知对于人类生存至关重要，因为它使我们能够检测和跟踪移动的物体，并避免危险。3.运动感知受到多种因素的影响，包括物体的速度、方向、大小和背景。

图形压缩算法概述。基于人类视觉感知的图形压缩技术

图形压缩算法概述。图形压缩算法无损压缩1.无损压缩将图形数据从一种形式转换为另一种形式，且解压后图像数据与压缩前完全相同，而不会丢失关键的视觉信息。通过合理的编码方式，在重建图像时，可以完全恢复原始图像。无损压缩算法不会造成图像质量下降，保证图像的原始品质，因此常用于存档、医疗、航空航天等领域，能有效保证图像的完整性。2.无损压缩算法主要有以下几种：（1）基于游程编码的压缩算法：利用图像中相邻像素点具有相同值的特点，将相邻的相同像素点编码为一个数据对，从而减少图像存储的数据量。（2）基于字典编码的压缩算法：利用图像中存在大量重复的模式特点，将重复出现的模式存储在字典中，用索引号代替模式来编码图像，从而减少图像存储的数据量。（3）基于变换编码的压缩算法：利用图像中的像素点之间存在相关性的特点，将图像信号进行变换，将相关性较弱的变换系数舍去或量化，从而减少图像存储的数据量。

图形压缩算法概述。图形压缩算法有损压缩1.有损压缩将图形数据从一种形式转换为另一种形式，且解压后图像数据与压缩前存在一定程度失真，但压缩效果远高于无损压缩。有损压缩算法常常会舍弃图像中一些不重要的信息，以减少图像数据的冗余性。有损压缩算法能在保证压缩效果的前提下，极大地减少图像尺寸，节省存储空间，但也不可避免地引入一定的失真。2.有损压缩算法主要有以下几种：（1）基于变换编码的压缩算法：利用图像中的像素点之间存在相关性的特点，将图像信号进行变换，将相关性较强的变换系数进行量化，从而减少图像存储的数据量。（2）基于子带编码的压缩算法：将图像信号分解成多个子带，每个子带对应着不同的频率范围，然后对每个子带进行编码，从而减少图像存储的数据量。（3）基于矢量量化的压缩算法：将图像中的像素点聚类成多个矢量，然后将每个矢量量化成一个索引号，从而减少图像存储的数据量。

基于人类视觉感知的图形压缩技术。基于人类视觉感知的图形压缩技术

基于人类视觉感知的图形压缩技术。基于人类视觉感知的图形压缩技术：1.基于人类视觉感知的图形压缩技术是一种利用人类视觉系统对图像信息的敏感性来对图像进行压缩的技术，该技术通过去除图像中对视觉不重要的信息，来实现图像压缩的目的。2.基于人类视觉感知的图形压缩技术主要分为两类，一类是基于图像块的压缩技术，另一类是基于图像纹理的压缩技术。3.基于人类视觉感知的图形压缩技术有着明显的优势，它可以实现更高的压缩比，并且不会对图