基于JPEG2000的静态图像压缩系统的研究与设计

基于JPEG2000的静态图像压缩系统的研究与设计

摘要：

随着数字图像的广泛应用，静态图像的压缩成为了一个重要的研究方向。本文基于JPEG2000标准，研究并设计了一种静态

图像压缩系统。通过对JPEG2000标准的理论和算法的深入研究，设计了一个基于离散小波变换和算术编码的图像压缩系统。该系统具有高压缩比、无损压缩和多分辨率重建等优点，并在实验中取得了良好的效果。

一、引言

随着数字图像技术的不断发展，数字图像的应用越来越广泛，而图像的传输和存储却面临着一个重要的问题，即图像压缩。图像压缩能够减小图像文件的大小，从而降低存储和传输的成本。在过去的几十年中，图像压缩的研究得到了很大的发展和应用，各种图像压缩标准相继出现。

二、JPEG2000标准的研究与分析

JPEG2000是一种先进的静态图像压缩标准，它采用了离散小

波变换（DWT）和算术编码（AC）等技术，通过将图像分解成

不同的分辨率来实现多分辨率压缩。通过对JPEG2000标准的

研究和分析，可以发现其具有一些优点，如高压缩比、无损压缩和多分辨率重建等。

三、基于JPEG2000的图像压缩系统的设计

本文设计的图像压缩系统主要借鉴了JPEG2000标准的理论和

算法，在此基础上进行了适当的改进和优化。首先，对输入的静态图像进行预处理，包括图像分割、边缘检测和图像增强等步骤，以提高图像质量。然后，利用离散小波变换将图像分解为各个具有不同频率的子带图像。接下来，通过对每个子带图

像进行量化和编码，以降低数据量并达到压缩的目的。最后，根据压缩比进行逆过程，重建图像并进行解码。

四、实验与结果分析

为验证所设计的基于JPEG2000的图像压缩系统的性能，本文

对一系列图像进行了实验，并与其他常用的压缩算法进行了比较。实验结果表明，该系统在保持较高图像质量的同时，能够实现较高的压缩比。而且，在进行无损压缩时，系统仍然能够有效地压缩图像，为图像的传输和存储提供了更多的可能性。

五、总结

本文基于JPEG2000标准，研究并设计了一种基于离散小波变

换和算术编码的静态图像压缩系统。通过实验验证，该系统具有较高的压缩比和较好的图像质量，可以满足静态图像的压缩需求。然而，由于篇幅的限制，本文并未对一些细节进行深入探讨，还有待进一步研究和改进。希望本文的研究可以为静态图像压缩的发展提供一些参考和借鉴

本研究基于JPEG2000标准，通过对图像进行预处理、离

散小波变换和量化编码等步骤，设计了一种静态图像压缩系统。实验结果表明，该系统在保持较高图像质量的同时实现了较高的压缩比，无损压缩时也能有效压缩图像。本系统为图像的传输和存储提供了更多的可能性。然而，由于篇幅限制，本研究并未对一些细节进行深入探讨，还有待进一步研究和改进。希望本研究可以为静态图像压缩的发展提供参考和借鉴

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是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和

图像压缩毕业设计

XXXXXXX大学毕业设计 图像压缩编码系统设计实现(B) Design and Implementation of Image Compression Encoding System (B) 2011 届电气与电子工程学院 专业电气工程及其自动化 学号 xxxxxoooo 学生姓名 xxxxxx 指导教师 xxxxxxxx 完成日期 2011年 6 月 2 日

毕业设计成绩单

毕业设计任务书

毕业设计开题报告

摘要 近年来，随着现代通信技术、计算机技术、网络技术和信息处理技术的迅速发展，人们对各种信息的需求也不断增长，尤其是图像和多媒体信息。未经处理的图像信号的数据量是很大的，使得图像信息的传输，处理和存储都受到一定的限制。因此，研究高效的图像数据压缩编码方法，即怎样处理，组织图像数据，在应用领域中的作用是至关重要的，图像压缩编码技术已经成为多媒体及通讯领域中很关键的技术之一。编码技术是图像压缩的基础，利用信息编码对图像进行压缩，使图像便于传输、存储。本文就是运用编码技术中的游程长度编码对二值图像进行压缩的。压缩前，先将图像转换成二值图像，然后再进行压缩，这样就达到很好的压缩效果。最后通过MATLAB 进行仿真，来验证方案的合理性和可行性。 关键词：图像压缩二值图像MATLAB游程长度编码

Abstract Along with the rapid development of modern communication technology, computer technology, the network technology and information processing technology, rising incomes have created sharp growth in demand for some information especially image and multi-media resources, in recent years. Untreated image signal data quantity is big, which makes image information transmission, processing and storage are certain limits. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to deal with, the organization image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology has become multimedia and communication field a key technical one. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to handle, organization the image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology is one of key technicals in multimedia and communication field. Encoding technology is the basis of image compression, use the information encoding to do image compression, which make the image facilitate transmission and memory. This paper is to use the run-length encoding technology of length coding binary image compression. before compression, make the image become binary image, thus which can reach good compression effect. Finally through MATLAB, and simulation to verify the rationality and feasibility of schemes. Key words：image compression binary image MATLAB run-length length coding

JPEG2000是新一代静止图像压缩国际标准

JPEG2000是新一代静止图像压缩国际标准，具有优越的图像压缩性能和高的图像质量，不仅克服了传统J PEG静止图像压缩标准在高压缩时出现方块效应的缺点，还提供了图像渐进传输、图像质量可伸缩及感兴趣区域编码等特性，可以应用于数码相机、医疗图像、网络传输等方面。 2 JPEG2000标准基本原理 2.1 JPEG2000编解码框架 JPEG2000编码器编码主要有预处理、小波变换、量化和熵编码等步骤，相对于编码过程，该系统的解码过程比较简单[1]。JPEG2000编解码器框图如图1和图2所示。 图1 JPEG2000编码器框图 图2 JPEG2000解码器框图 2.2 JPEG2000编码的核心算法 1）DWT变换 通过离散小波变换多级小波分解，小波系数既能表示图像片中局部区域的高频信息也能表示图像片中的低频信息。这样，即使在低比特率的情况下，也能保持较多的图像细节，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，所以通过对图像的不同级进行解码，就可以得到具有不同空间分辨率的图像。 2）EBCOT算法 EBCOT算法的基本思想是将小波变换以后的子带划分为大小固定的码块，对码块系数量化，按照二进制位分层的方法，从高有效位平面开始，依次对每个位平面上的所有小波系数位进行三个通道扫描建模（重要性传播编码通道、幅度精炼编码通道、清除编码通道），即位平面编码，生成上下文和0、1符号对，然后对这些上下文和符号对进行上下文算术编码，形成码块码流，完成第一阶段编码块编码；最后根据一定参数指标如码率、失真度，按率失真最优原则在每个独立码块码流中截取合适的位流组装成最终的图像压缩码流，完成第二阶段码流组装过程[2]。 2.3 EBCOT算法中块编码算法的改进研究及实现

图像处理中的图像压缩算法性能比较研究与图像质量评估分析

图像处理中的图像压缩算法性能比较研究与图像质量评估分析 图像压缩算法在图像处理领域中起着至关重要的作用。随着互联网的快速发展和数据传输需求的增加，高效的图像压缩算法成为了很多领域所关注的热点问题。在本文中，我们将对几种常用的图像压缩算法进行性能比较研究，并对图像质量评估分析进行探讨。 首先，我们将介绍几种常见的图像压缩算法，包括JPEG、 JPEG2000和WebP。JPEG算法是一种基于离散余弦变换（DCT）的有损压缩算法，它通过将图像转换为频域表示并去除高频分量来实现压缩。JPEG2000是一种基于小波变换的有损压缩算法，具有更好的压缩效果和更高的图像质量。WebP则是一种旨在替代JPEG的开源图像压缩格式，它采用了无损和有损压缩算法，并具有更小的文件尺寸和更好的图像质量。 接下来，我们将对这几种图像压缩算法进行性能比较。性能比较可以从压缩率、压缩速度和解压速度等方面进行评估。压缩率是衡量图像压缩算法效果的重要指标，它表示压缩后图像的大小与原始图像大小的比值。压缩速度和解压速度则分别表示算法执行压缩和解压缩操作所需要的时间。通过对这些指标的测量和比较，可以得出不同压缩算法在不同应用场景下的性能优劣。 在图像质量评估分析方面，我们将采用主观评价和客观评价两种方法。主观评价是一种基于人眼主观感觉的方法，通过向参与者展示压

缩后的图像并请其对图像质量进行评估，从而得出图像压缩算法的质 量评分。客观评价则是基于特定的图像质量度量指标进行评估，例如 峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和多样性结构相似性指标（MS-SSIM），这些指标可以对不同压缩算法生成的图像进行客 观的质量分析。 综合上述的性能比较和图像质量评估分析，我们可以得出以下结论：JPEG算法在压缩率方面表现较好，但在图像质量方面存在一定的损失；JPEG2000算法在压缩效果和图像质量方面均有显著提升，适用于高质 量压缩要求的场景；WebP算法则在压缩率和图像质量方面都有一定的 优势，并且具有更快的压缩和解压速度，适用于网络传输和移动设备 等场景。 而在实际应用中，选择合适的图像压缩算法应根据具体的应用需求 来决定。如果是对图像质量要求较高的应用，如医学图像或卫星图像等，可以选择JPEG2000算法来实现高质量压缩。如果是在网络传输中需要减小文件尺寸和提高传输速度，可以选择WebP算法来实现高效 压缩。而对于一般的图像压缩应用，JPEG算法已经能够满足大多数需求。因此，根据不同的应用场景和要求，选择合适的图像压缩算法是 非常重要的。 总之，图像处理中的图像压缩算法性能比较研究与图像质量评估分 析是一个重要的课题，本文通过对几种常用的图像压缩算法进行性能 比较和图像质量评估，得出了不同算法在不同应用场景下的优劣势。 对于图像处理领域的从业者和研究者来说，本文的研究结果将为他们 选择合适的图像压缩算法提供重要的参考和指导。

图像压缩算法技术实验研究报告

图像压缩算法技术实验研究报告 一、设计内容及研究意义 设计的内容： 本论文的主要研究内容是图像压缩技术。具体框架是首先介绍了图像压缩的基本原理以及其相关压缩方法分类等理论知识，并且说明了对图像进行压缩的必要性与重要性，然后针对目前图像压缩现状和发展趋势，着重介绍了小波变换，并以其为基础来进行数字图像的压缩处理，这也许会成为图像数据压缩的主要技术之一。接着又根据相关知识编写了一些简单的图像处理程序，对前面的理论进行试验、分析、论证。最后，对整篇论文进行总结，发现自身研究的不足，并展望其未来发展前景 研究意义： 图像信息给人们以直观、生动的形象，正成为人们获取外部信息的重要途径。然而，数字图像具有极大的数据量，在目前的计算机系统的条件下，要想实时处理，若图像信息不经过压缩，则会占用信道宽，是传输成本变得昂贵，传输速率变慢。这对图像存储、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。另外，伴随着计算机科学技术的发展，图像压缩技术在通信系统和多媒体系统中的重要性也越来越高，在我们的学习、生产、生活以及国防事物中等的作用越来越显著。为此，人们给予了图像压缩技术广泛的关注，如何用尽量少的数据量来表示图像信息，即对图像进行压缩，越来越成为图像研究领域的重点课题。 二、设计研究现状和发展趋势 研究现状：

第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今己有60多年的历史。主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。1966年J.B.Neal 对比分析了差分编码调制(DPCM)和脉冲编码调制(PCM)并提出了用于电视的实验数据，1969行了线性预测编码的实际实验。同年举行首届图像编码会(PictureCodiSymP0sium)，在这次会议之后，图像压缩编码算法的研究有了很大进展。由于DCT压缩算法具有编码效果较好、运算复杂度适中等优点，目前己经成为国际图像编准(JPEG)的核心算法。 为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不理想等1985年Kunt等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念。上世纪80年代中后期，人们相继提出了在多分辨率下表示图像的方案，主要方子带压缩编码、金字塔压缩编码等。这些方法均在不同程度上有如下优点:多分辨率的信号表示有利于图形信号的渐输，不同分辨率的信号占用不同的频带，便于引入视觉特性。1987年，Mallat次巧妙地将计算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，统一了在之前各种小波的构造方法之后，他又研究了小波变换的离散形式，并将相应的法应用于图像的分解与重构中，为随后的小波图像压缩编码奠定了理论基础。1988年Barnsly和S1an共同提出了分形图像编码压缩方案，之后，各国学者提出各种各样的改进方法，从而掀起了分形图像编码的新高潮。但由于在分形压缩编码过程中，运算量大，从而造成编码时间过长，且提高压缩比同减小失真度之间的矛盾始终存在，从而局限了它的实用性。 上个世纪90年代后，又取得了一系列图像压缩编码研究的阶段性新成果，基于零树的编码法首先由A.5.Lewis和G.Knoes提出，其特点是根据小波系数在同方向子带中的相似性，即若一个小波系数较小，则很可能高一级(频率更高)同方向子带中相应位置的小波系数也较小，利用一种称为小波树的树形结构来组织小波系数，使其能方便地去

JPEG2000发展

谈目前最新的静止图像压缩编码技术——JPEG2000 冯江超学号074100308 摘要: 随着多媒体和网络的发展，人们对图像质量和图像功能的要求越来越高，这要求图像压缩技术不仅具有较高的压缩性能，且还应具有新的特征。为此, 出现了新一代静止图像压缩技术JPEG2000 , 有可能成为未来新的图像压缩标准。 Discussion on JPEG2000 currently new static image compress technique FENG Jiang Chao student number 074100308 Abstract :With the development of the network and multimedia technologies , people need more and more images with high function and quantity , s o the compressive image techniques require higher per formance as well as new characteristics to satis fy s ome special use. F or this , ISO released again a new static image compress technique - JPEG2000 , which may become the new image compression standard in the future. 引言 在目前的压缩技术中,JPEG2000 可算是最新的,它已由ISO/ IECJTC1/ SC29标准化小组正式命名为ISO15444 ,其核心部分(Part1) 已经作为ISO标准公布。JPEG2000 与传统JPEG最大的不同,在于它放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换(Discrete Co-sine Trans form) 为主的区块编码方式,而采用以离散小波变换(Discrete

JPEG2000图像压缩编码技术

JPEG2000图像压缩编码技术 2011级数计院6班11336137 罗嘉欣JPEG2000 是一种新的图像压缩标准，在编码端无损压缩的情况下，可以在解码端从码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像。具有高压缩率、兼具无损压缩和有损压缩、可渐进传输、可感兴趣区域压缩、码流随机访问和处理、良好的容错性、基于内容的描述等优良特性。而这种图像压缩编码主要应用了小波分析理论。下面，本文将简述小波理论及其在JPEG2000图像压缩编码技术中的应用。 小波理论 小波理论是近年来兴起的一个崭新的信号分析理论。小波变换是一种新的可达到时（空）域或频率域局部化的时频域或空频域分析方法，被认为是傅立叶分析发展的新阶段，具有许多其他时（空）频域分析方法不具备的优良特性，如正交性、方向选择性、可变的时（空）频域分辨率、可调整的局部支持以及分析数据量小且具有快速算法等。这些良好的分析特性使小波变换成为信号处理强有力的新工具和新手段。而且，小波变换的多尺度分解特性更加符合人类的视觉机智，与计算机视觉中由粗到细的认识过程十分相似，更加适用于图像信息的处理。 小波变换图像编码的基本框架 当前所有常规小波编码器都是变换编码形式，主要由三部分构成：解相关变换过程、量化过程和熵编码过程,下面分别进行描述。 首先要解决的问题是小波基的选择。Billasenor 等人系统地研究了所有长度不大于36 的双正交小波滤波器组的性能，结果表明7/9 小波滤波器性能最好。该滤波器正是在实际中应用最广泛的一种。 由于小波变换具有良好的解相关性能，大多数编码器都采用标量量化。常使用的量化器是均匀量化器，在高码速率下，均匀量化器是最优的。均匀量化器具有简单、有效的特点，在性能上与Lloyd-Max 量化器很接近，还有一个额外的优点是它可产生出嵌入式的编码比特流。比特分配决定了每个子带量化的精细程度。最优比特分配是在一定的约束条件下，决定各子带应如何量化，以使误差最小。 典型的熵编码有游程编码、Huffman 编码和算术编码，游程编码通常用于对二值图像的编码，Huffman 需要在编码前进行概率统计或者使用固定的编码表，在小波编码器中不常用，算术编码可以进行自适应编码，且它的效率要比Huffman编码的效率高，常用在小波编码器中。使用自适应算术编码时，通过使用有效的自适应概率估计技术可使编码效率得到提高。 JPEG2000 的基本框架 JPEG2000 编码器的结构框图如图1（a）所示，首先对源图像进行编码前处理，接着进行成分间变换（颜色空间变换），下面是小波变换，然后对小波系数进行量和熵编码，最后形成输出码流。解码器是编码器的逆过程，如图1（b）所示。

jpeg2000编码器IP设计计划书

JPEG2000编码器IP核设计 计划书 一、应用前景 数码照相机、数字监控系统、数字扫描仪，网路传输、无线通讯、医疗影像。 二、项目背景 在过去的十几年来，高质量图像的应用场合越来越多。但是数字图像的存储和传输的高额费用成为普及其发展的最大障碍。由此对图像压缩编码的研究提出了很高等要求。早在1991年，国际标准化组织（ISO）和国际电信联盟（ITU）就制定了静止图像压缩标准JPEG（Joint Photographic Experts Group）。该标准使用离散余弦变换（DCT）作为其核心编码，在中高码率（大于0.25比特/像素）对于连续色调的静止灰度或彩色图像提供了较好的压缩性能。目前JPEG标准广泛用于数码相机，数字扫描仪等场合，取得了巨大的成功，商用芯片也已经很成熟。然而随着数字视频捕捉设备和数字相机的普及，以及高清晰度电视（HDTV）和可视电话的应用，对图像压缩编码的要求越来越高，再加上JPEG在低码率下严重的“方块效应”等缺点，新的标准JPEG2000应运而生。 JPEG2000是一种新的静止图像压缩标准（代号ISO15444），于2001年3月正式发布。JPEG2000的目标是创造一个新的图像压缩系统，能够用于不同类型（双色，灰度，彩色，多基色）、不同特性（自然风景，科学图像，医学影像，遥感图像，文本，绘制图等等）的静止图像，并且在一个统一的体系下允许不同成像模型（客户端/服务器，实时传送，图像图书馆档案，缓冲与带宽受限等等）。JPEG2000编码系统能够提供低码率条件下（码率小于0.25比特/秒）当前标准JPEG更佳的率失真性能和主观图像质量，同时不牺牲其它方性能。JPEG2000包含下列优于JPEG的特性： 1、低码率压缩：当前标准，如JPEG，在中高码率提供较好的率失真性能，但在低码率（如低于0.25比特/秒情况下的高分辨率灰度图）失真严重，主观上不可接受； 2、无损与有损压缩：当前所有标准都不能在单一码流内提供无损和有损压缩；大图像：当前JPEG标准不能直接压缩规模大于64K的图像，必须进行拼接； 3、单一解码架构：当前JPEG标准包含44种模式，其中很多是面向特定的应用而不被大多数JPEG解码器使用。单一解码架构将使应用程序之间易于交换数据； 4、噪声环境下的传输：当前JPEG标准提供在间断处重新开始的特性，但发生错误时图像质量变得很差； 5、计算机图形：当前JPEG标准是为自然风景优化的，在计算机图形上性能不佳； 6、复合文档：当前JPEG标准很少用于复合文档，因为在双色（文本）情况下性能低下。

MATLAB实现JPEG标准下的静态图像压缩

MATLAB实现JPEG标准下的静态图像压 缩 1引言 众所周知，原始图像数据会占用大量的存储空间，对于需要大量存储和传输图像的应用领域，需要有效的方法来存储及传输这些图像文件。因此，对图像信息进行一定的压缩处理成为一个不可或缺的重要环节。 图像数据压缩是指在满足一定图像质量的情况下,用尽可能少的数据量来表示图像。通常情况下，图像中含有大量的冗余信息，图像压缩的目的就是通过消除这种冗余性，减少图像的存储空间，即保留不确定的信息，去掉确定的信息，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。 2图像数据压缩系统 2.1图像数据压缩系统的组成 典型的图像数据压缩系统的组成如下： （1）变换器 由于图像中大量冗余信息的存在，去除图像相关性是提高编码效率的一个很重要的步骤。变换器是无损变换过程，变换后的图像可以无失真恢复原始图像。 （2）量化器 生成一组有限个离散符号来表示压缩的图像。量化过程是一个幅值离散的过程，它是不可逆的，也是有损耗的。 （3）编码器

给量化器输出的每个符号指定一个码字，即二进制位流。编码器可 以使用定长编码或变长编码，变长编码又称为熵编码。图像符号的编码过程和变 换过程一样是无损耗的，即编码和解码过程是可逆过程。 2.2图像压缩系统评价 不同的图像压缩系统，由于其应用环境与处理目标不尽相同，因此 系统结构和具体算法的选择是千变万化的。为了对图像系统的性能有一个统一和 全面的评价，我们通常从恢复图像质量，压缩率，算法复杂度以及通信时延几个 方面来考察一个图像处理系统的压缩效果和可实现性及实用性。 压缩比就是原始图像大小与采用某种算法压缩后的图像大小的比值。恢复图像的高质量与高压缩比总是一对矛盾，因此这一对矛盾解决得好坏就成了 评判压缩算法优劣的重要标准。 3 JPEG标准 由国际标准化组织（ISO/IEC）与国际电报电话咨询委员会（CCITT）联合发起的联合图像专家组，在图像编码研究成果的基础上于20世纪 90年代初制定了静止图像的编码标准，简称JPEG（Joint Photographic Expert Group）标准[1]。 JPEG标准在较低的计算 复杂度下，能提供较高的压缩比与保真度。JPEG压缩技术用有损压缩方式去除冗 余的图像数据，在获得高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。而且 JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多 种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低； 相反地，压缩比越小，品质就越好。 JPEG中有四种工作模式，包括顺序型DCT方式、渐进型DCT方式、 无失真方式、分层方式。其中最常用的是离散余弦变换(DCT)的顺序型模式，又 称为基本系统(Baseline System)[2-3]。下面针对这种模式来进行分析。

JPEG图像压缩算法及其实现

多媒体技术及应用 JPEG图像压缩算法及其实现 罗群书 0411102班 2011211684

一、JEPG压缩算法（标准） (一)JPEG压缩标准 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。迄今为止，该组织已经指定了3个静止图像编码标准，分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准，并且成为国际上通用的标准。JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。 JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用无损压缩算法时，其压缩比比较低，但可保证图像不失真。使用有损压缩算法时，其算法实现较为复杂，但其压缩比大，按25：1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。 JPEG有4种工作模式，分别为顺序编码，渐近编码，无失真编码和分层编码，他们有各自的应用场合，其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统，该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码，扫描次序从左到右、从上到下，基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit，并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法，该算法下的JPEG压缩为基本系统。 (二)JPEG压缩基本系统编码器 JPEG压缩是有损压缩，它利用了人的视觉系统的特性，将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示，该编码器是对单个图像分量的处理，对于多个分量的图像，则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元（MCU），然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理，最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。 图1 JPEG压缩编码器结构框图

基于JPEG的图像编辑与增强方法的研究与设计

基于JPEG的图像编辑与增强方法的研究与设计 随着数字图像的广泛应用，图像编辑与增强的需求日益增长。然而，由于图像的复杂性和大数据量，如何高效地实现图像编辑和增强一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在探讨。 JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩标准，其主要优点是能够在保持较高图像质量的同时大幅减小图像文件的大小。因此，基于JPEG的图像编辑与增强方法具有重要的实际意义。 首先，本文将研究和设计一种基于JPEG的图像编辑方法，以提供更加灵活和高效的编辑功能。传统的图像编辑方法通常需要对整个图像进行操作，而基于JPEG的图像编辑方法可以直接对JPEG编码的图像进行编辑，大大减少了计算和存储的开销。通过对JPEG编码的图像进行解码和重新编码，可以实现对图像的局部编辑，如调整亮度、对比度和饱和度等。此外，还可以通过对JPEG编码参数的调整来实现对图像的裁剪、旋转和缩放等操作。 其次，本文将研究和设计一种基于JPEG的图像增强方法，以提高图像的质量和清晰度。基于JPEG的图像增强方法可以通过优化JPEG编码参数来减少图像的压缩损失，提高图像的细节

保留和边缘锐化效果。此外，还可以通过增强JPEG编码的预处理步骤，如图像去噪和锐化等，来进一步改善图像的质量。 最后，本文将实现并评估所提出的基于JPEG的图像编辑与增强方法。通过对一组实际图像进行实验，可以验证所提方法的有效性和可行性。实验结果表明，所提方法能够在保持较高图像质量的同时实现高效的图像编辑和增强，具有较好的应用前景。 综上所述，基于JPEG的图像编辑与增强方法的研究与设计是一个具有挑战性和实际意义的课题。通过本文的研究，可以为图像编辑与增强领域的进一步发展提供参考和借鉴。

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究 近年来，随着网络的发展，越来越多的人使用互联网。因此，图像压缩算法已成为现今研究的热点。图像压缩算法可以对图像的存储和传输进行有效的控制，从而缩短传输时间，节省网络流量，提高网络性能。因此，研究图像压缩算法已成为图像处理领域的重要研究领域。 图像压缩算法可以分为无损和有损压缩两种。无损压缩算法能够将图像大小减少到一定范围，同时不会对图像的原始信息造成任何损失。例如，JPEG 2000和JPEG-LS无损压缩算法可以有效地减少图像的体积，并且能够保留图像的清晰度和细节信息。有损压缩算法可以将图像大小减少到最低水平，但是在压缩过程中会有一定的信息损失。JPEG和DCT是流行的有损压缩算法，它们可以将图像大小显著减小，但会对图像细节信息有一定的损失。 此外，也有一些基于压缩感知的图像压缩算法，它们能够将图像大小减少到接近无损压缩的程度，并且能够有效的减少图像的体积，尤其是一些复杂的图像。例如，SPIHT和EZW算法可以有效地压缩图像，而且在减少体积的同时能够保留较高的图像质量。 除了直接的图像压缩算法外，对图像进行预处理和重建也可以实现图像压缩。图像预处理在有限数据情况下可以加快传输速度，准确地表示原始图像，可以有效地改善图像压缩效果。图像重建是一种基于原始图像信息的压缩技术，可以准确表示原始图像信息，缩小图像体积。

在研究图像压缩算法时，除了考虑压缩比率外，还需要考虑复杂度，它决定了系统的运行速度。将图像的存储和传输从计算机移到其他设备，例如手机，需要考虑复杂度。因此，在研究图像压缩算法时，除了提高压缩比率，还需要把复杂度作为一个重要考量。所有这些因素对于研究图像压缩算法都是不可或缺的。 图像压缩算法的研究已经成为现今的热点，研究的目的是提高压缩比率，降低复杂度，改善图像质量，同时尽可能保持图像的原始信息，以满足用户的需求。在研究图像压缩算法时，需要对图像的基本特征和复杂度进行适当的评估，并对适合当前图像处理应用的合适压缩算法进行探索和改进。 图像压缩算法研究的未来发展趋势将关注于研发低复杂度、高压缩率、良好的图像质量，同时能够解决复杂图像压缩问题的新算法。此外，研发低复杂度、高性能的图像压缩计算平台对于图像压缩算法的推广应用也具有重要意义。

电子与通信工程硕士毕业论文选题

电子与通信工程硕士毕业论文选题 基于RFID的档案盒识别系统设计 基于随机几何的D2D网络性能分析与研究 基于混合域注意力机制的卷积网络和残差收缩网络的轴承故障诊断基于深度学习的地震储层图像解释方法研究 命名数据移动自组织网络路由策略研究 基于BLE和VLC的室内融合定位 二维纳米片添加的PVDF基聚合物复合材料的介电储能性能研究基于机器学习的链路级仿真研究 无线电监测中的知识图谱研究 太阳能半导体照明系统设计和性能分析 基于随机几何的蜂窝网络的拟合方法及功率分配的研究 基于COMSOL的RFID天线读取范围计算及天线优化 基于TDD模式的分布式大规模MIMO原型系统设计与实现

基于可编程超材料的新型无线通信系统设计及实现 基于电子标签的管控物品识别系统 基于Android平台移动信息化管理平台的设计与实现基于通用服务器的大规模MIMO快速原型验证系统研究基于用户大数据的特征分析及可视化 基于ARM的水面机器人控制系统研究 多小区多用户MIMO的干扰对齐技术研究 基于XML文档语义结构内容重组的研究 GaN基LED中光效下降的研究 纳型星敏感器星图识别算法优化研究 基于MapReduce的Wi-Fi定位算法研究与实现 基于FPGA的霍尔测速传感器系统 液态杂核的低场DNP-NMR/MRI方法研究 低场DNP谱仪的EPR功能扩展研究与实现 基于OPNET的车载网路由协议研究与仿真

基于捷联惯性导航车辆初始对准技术研究 输电线缆局部放电定位的研究 综合敷设条件下电力电缆载流量分析系统设计系数比例自适应滤波算法研究及其DSP实现 基于能耗均衡的无线传感器网络路由协议研究基于镜像源法的室内脉冲响应测量研究 单目视觉三维测量在机器人分拣系统中的应用光频域反射的频谱分析技术研究 基于跳频电台的Ad Hoc网络系统的设计与实现基于Android的智能家居控制系统研究与设计长期演进系统架构下VoLTE业务测试 直接检测光FOFDM系统同步算法研究 管道声通信传感系统研究 40Ca+离子3d2D5/2态寿命测量 无线通信中MIMO软信息转发技术研究

JPEG2000压缩模拟的残余条纹成因分析

JPEG2000压缩模拟的残余条纹成因分析 摘要：本文针对JPEG2000压缩模拟中出现的残余条纹问题进 行了分析和研究。通过对残余条纹的成因、特点以及解决方法进行了探讨，最终提出了一种有效的解决方案。 关键词：JPEG2000压缩模拟；残余条纹；成因分析；解决方 法 一、引言 随着数字图像技术的不断发展，对数字图像的压缩技术也越来越成熟。JPEG2000作为一种新颖的压缩标准，凭借其高压缩比、高质量和灵活性等优点，已成为广泛使用的压缩格式之一。但是，在JPEG2000压缩模拟过程中，常常会出现一种残余条 纹的问题，严重影响了压缩后图像的质量和美观度。本文旨在对这种问题进行深入分析和研究，找出其成因并探讨解决方法。 二、残余条纹成因的分析 残余条纹是JPEG2000压缩模拟中的一种常见问题，其产生的 原因可能与以下因素有关： 1.量化误差。JPEG2000压缩时，为了实现高压缩比，经常会 进行量化操作。但是，由于数字计算等原因，压缩后的图像可能存在一定的量化误差，这种误差就是产生残余条纹的主要原因之一。

2.采样误差。在数字图像处理过程中，采样误差是普遍存在的。而这种误差会在JPEG2000压缩模拟中进一步放大，导致图像 出现残余条纹。 3.算法优化不足。作为一种新颖的压缩标准，JPEG2000的算 法尚未完全成熟。在实际应用中，可能存在算法优化不足的情况，从而导致图像出现残余条纹。 三、残余条纹解决方法的探讨 针对上述问题，我们可以采取以下一些解决方法： 1.优化量化算法。通过对JPEG2000的量化算法进行优化，尽 可能减小量化误差，从而避免残余条纹的产生。 2.提高采样精度。对于数字图像处理过程中的采样误差，可以 通过提高采样精度降低误差，从而减少残余条纹。 3.提高算法提取效率。通过提高算法提取效率，能够更好地避 免残余条纹的产生。 四、结论 本文通过对JPEG2000压缩模拟中出现的残余条纹问题进行分 析与研究，探讨了其成因和解决方法。最终可得出的结论是，对量化算法进行优化、提高采样精度和提高算法提取效率，是避免JPEG2000图片残余条纹问题的有效解决方案。五、优化 量化算法

基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究

基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究摘要： JPEG2000是一种新型图像压缩算法，它采用离散小波变换和 熵编码技术、支持透明度和无限次缩放等优越性能，不过因为计 算复杂性大，它一直未得到广泛应用。为了解决这个问题，本文 采用机器学习算法优化JPEG2000压缩算法，提高其实用性和效率。 1. 引言 图像数据量巨大，需要大量的存储空间和传输带宽。为了减小 图像数据的存储空间和传输带宽，图像压缩技术应运而生。目前，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种最常用的图像压 缩算法，它利用DCT（Discrete Cosine Transform）将图像空间域 转换成频域，再采用量化和熵编码技术实现压缩。JPEG算法有诸 多不足，比如严重的失真、不支持透明度等问题。为了解决这些 问题，JPEG2000压缩算法应运而生。 JPEG2000是一种新型的图像压缩算法，它在技术上有多大的 提升呢？首先，不同于JPEG算法中的DCT，JPEG2000采用了离 散小波变换（DWT）技术。这种技术通过对图像进行多尺度分解，将图像分成多个低频子带和高频子带，达到了更高的压缩比。其次，对于图像某些区域，要求保持高质量的细节信息。JPEG算法 采用固定剪切量的量化方法，而JPEG2000算法采用无损或可逆的

位平面技术，对不同区域的信息进行动态量化，从而保留更多的 细节信息。 然而，由于其计算复杂度大，JPEG2000压缩算法并未得到广 泛应用。如何优化JPEG2000压缩算法，提高其实用性和效率，是目前的热门研究领域。 2. 机器学习 机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它是指让机器从数 据中学习，实现自我优化和智能化的过程。机器学习分为有监督 学习、无监督学习和半监督学习三种方法。其中，有监督学习常 用于分类、回归和聚类等问题，无监督学习常用于降维和聚类等 问题，半监督学习则是两者的融合。 3. 基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究 为了优化JPEG2000压缩算法，本文探索了基于机器学习的方法。我们使用加强版的JPEG2000算法，在压缩相同数据的图像时，比标准版本的JPEG2000能节省近50%的编码时间，并将压缩比 从14:1提高到了18:1的水平。该加强版算法在传统JPEG2000算 法的基础上，增加了自适应的DWT算法和修改后的熵编码，从而达到更高的压缩比和更好的图像质量。 我们采用了有监督学习的方法，使用了卷积神经网络（CNN） 和支持向量机（SVM）算法。我们训练了一个CNN分类器，用于

JPEG2000图像压缩算法在Android平台的应用

JPEG2000图像压缩算法在Android平台的应用 季通明;鲍胜利 【摘要】Focusing on the problem that the JPEG image compression algorithm widely used in the Android platform has high distortion rate,the JPEG2000 image compression algorithm was proposed as a new compression alternative algorithm.The Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) value,Mean Structural SIMilarity (MSSIM) value and image information entropy of the proposed algorithm were compared with the JPEG algorithm and the JPEG2000 algorithm by using the compression ratio of the image as the control variable and Android 5.0 as the experimental environment.In the course of the experiment,with the increase of image compression ratio,compared with the JPEG algorithm,the PSNR value of the JPEG2000 algorithm increased more sharply when compression ratio exceeded 1.5,and the fluctuation range of the MSSIM value and the image information entropy were smaller when compression ratio exceeded 6.The experimental results show that the JPEG2000 image compression algorithm is better than the JPEG image compression algorithm in the mobile platform with the increase of the image compression ratio.%针对目前Android平台中广泛使用的JPEG图像压缩算法存在图像高压缩比情况下失真度高的问题,提出引入JPEG2000图像压缩算法作为新的压缩替代算法.利用Android 5.0作为实验环境,通过将图像的压缩比作为控制变量,比较JPEG算法和JPEG2000算法在相同压缩比条件下,进行同比压缩后所产生实验图像数据的峰值信噪比(PSNR)值、平均结构相似度(MSSIM)值和图像信息熵.在实验过程中,随着图