图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文

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图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究近年来,随着计算机技术的发展,电子信息技术的迅速发展,数字图像的产生和广泛应用,图像压缩的研究也受到了人们的广泛重视。

图像压缩是数字图像处理中的重要一环,无论是在数字图像传输过程中,还是在图像存储过程中,图像压缩技术都有着不可替代的重要作用。

本文就图像压缩算法进行了比较全面的研究,探讨了采用不同类型的编码方式,实现良好的图像压缩效果。

首先,研究了影响图像压缩效果的因素。

图像压缩是一个复杂的过程,受到许多因素的影响。

要实现良好的图像压缩效果,需要考虑到图像的量化、噪声、信息量、模式等多个因素。

综上所述,图像压缩受到多种因素的影响,考虑这些因素对图像压缩的效果有较大的影响。

其次,研究常用的图像压缩算法。

常见的图像压缩算法包括无损压缩算法、有损压缩算法和无损编码算法。

无损压缩算法一般采用熵编码方式,通过哈夫曼编码、熵编码等方式,使数据更节省,实现良好的压缩效果。

有损压缩算法,如JPEG2000、JPEG等,可以通过数量化、滤波和频域处理等方式,实现图像压缩。

而无损编码算法则是采用抽样和线性预测技术来实现图像压缩。

综上所述,常见的图像压缩算法有多种,通过合理的算法选择,可以实现有效的图像压缩。

最后,研究了先进图像压缩算法,如无损变换编码算法、基于神经网络的编码方式、层次压缩算法等等,它们都可以实现良好的图像压缩效果。

例如,无损变换编码算法可以将图像表示为离散余弦变换(DCT)域或小波变换(WTT)域的频谱数据,而以神经网络为基础的编码方式则可以模拟图像压缩中关键的编码步骤;层次压缩算法则可以在不同层次上做出分割,将图像分成不同类型,以每一层做出最优压缩。

因此,先进的图像压缩算法能够提高图像压缩效果,实现更好的图像压缩。

综上所述,图像压缩是一项复杂的任务,受到多方面的影响。

为了实现有效的图像压缩效果,需要考虑到图像内信息含量、噪声和编码方式等因素。

常见的图像压缩算法有多种,先进的算法则能够提高图像压缩效果。

基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现毕业设计

基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现毕业设计

基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现毕业设计目录第一部分毕业论文一、毕业论文第二部分外文资料翻译一、外文资料原文二、外文资料翻译第三部分过程管理资料一、毕业设计(论文)课题任务书二、本科毕业设计(论文)开题报告三、本科毕业设计(论文)中期报告四、毕业设计(论文)指导教师评阅表五、毕业设计(论文)评阅教师评阅表六、毕业设计(论文)答辩评审表2009 届本科生毕业设计(论文)资料第一部分毕业论文-(2009 届)本科生毕业论文基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现2009 年6 月长沙学院本科生毕业论文基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现系部:电子与通信工程系专业:通信工程学号:2005043204学生姓名:马娟指导教师:刘光灿教授王路露助教2009 年6月目录摘要................................................................................. 错误!未定义书签。

ABSTRACT ........................................................................ 错误!未定义书签。

第1章绪论 (1)1.1 论文研究背景及意义 (1)1.2 图像压缩技术的历史与现状 (1)1.3 离散余弦变换及其在图象压缩中的应用 (2)1.4 论文研究的主要内容 (2)第2章图像压缩的基本原理 (4)2.1 图象压缩评价标准 (4)2.1.1 客观标准 (4)2.1.2 主观标准 (5)2.2 图像压缩技术标准 (5)2.3 图像压缩的分类 (8)2.4 图像压缩处理技术基本理论 (9)2.4.1 图像压缩的基本原理 (9)2.4.2 图像压缩的基本模型 (10)第3章离散余弦变换的MATLAB实现 (12)3.1 MATLAB图像处理工具箱 (12)3.2 离散余弦变换的定义 (12)3.3 离散余弦变换的基本原理与算法 (13)3.3.1 离散余弦变换的基本原理 (13)3.3.2 离散余弦变换算法 (15)3.4 离散余弦算法的实现 (15)第4章离散余弦变换的界面实现 (17)4.1 图形用户界面简介 (17)4.2 界面设计的MATLAB实现 (17)4.2.1 界面设计总体概述 (17)4.2.2 界面设计具体实现 (18)第5章运行结果显示及分析 (20)5.1 离散余弦变换的算法实现 (20)5.1 离散余弦变换的界面实现 (20)5.5 设计过程中的疑难及改进 (22)结论 (23)参考文献 (24)附录 (25)致谢................................................................................. 错误!未定义书签。

图像压缩算法范文

图像压缩算法范文

图像压缩算法范文
1.概述
图像压缩是一种数字处理技术,用于减少图像文件的大小,同时保留
其本身的内容和质量。

它通常用于将高分辨率的彩色图像转换成较小文件
以使其在网络上传输或存储更加方便和高效,同时可以减少存储空间开销。

2.图像压缩算法
2.1无损压缩算法
无损压缩算法是一种无损地压缩图像的算法,它可以在压缩前后保持
原始图像的质量。

无损压缩算法主要有 JPEG2000,JPEG-LS 和 Lossless JPEG等,它们都是基于数据变换(如DCT,DWT)和熵编码(如Huffman
编码,Arithmetic编码)的算法。

JPEG2000是最流行的无损压缩算法之一,它采用像素块编码,并通
过DCT和WVT数据变换,实现较好的无损压缩效果,使得图像文件大小可
以大大减小,但是压缩所需要的时间较长,耗费资源。

JPEG-LS是一种非常有效的无损压缩算法,它采用了图像划分,非线
性差分滤波和补偿等技术,使得图像文件大小得到显著的减小,同时可以
保持其原有质量,并且压缩所耗费的时间较短,是一种性价比比较高的图
像压缩算法。

Lossless JPEG 则采取了更多的适应性编码技术,将原图像的熵编码
进行改进。

压缩算法在图像处理中的应用与优化研究

压缩算法在图像处理中的应用与优化研究

压缩算法在图像处理中的应用与优化研究随着科技的不断发展,图像处理已经成为现代生活中不可或缺的一部分。

因为相机、摄像机、智能手机等成为人们生活中的重要设备,大量图像数据的处理也成为一项必要的技术。

但是,处理和存储大量的图像数据需要大量的计算资源和存储空间。

为了解决这一问题,压缩算法成为图像处理中不可或缺的一部分。

本文将重点讨论压缩算法在图像处理中的应用和优化研究。

一、压缩算法的基本概念压缩算法是一种将数据尽可能地缩小的算法。

通过压缩算法处理后,数据占用的存储空间减小,传输速度变快,并且资源的利用效率也会提高。

在图像数据处理中,分为两种压缩方式:无损压缩和有损压缩。

无损压缩是指没有损失原始信息的压缩方式。

这种压缩方式不会影响图像质量,图像恢复能力很强。

无损压缩算法主要有:LZW、Huffman、RLE、等。

有损压缩是指压缩过程中会舍弃一些数据,以使压缩后的图像既小巧又美观。

这种压缩方式会影响图像质量。

有损压缩算法主要有:JPEG、MPEG、AVI、GIF等。

二、压缩算法在图像处理中的应用在图像处理中,大量的图像数据需要处理和存储。

通过压缩算法,图像数据量减小,存储和传输的速度将得到提升。

压缩算法在图像处理中的应用可以概括为以下几点:1、图像编辑在图像编辑中,如果不经过压缩处理,很难将数据传输到另一个设备或者存储到传统的储存设备上。

因此,图像处理者需要对数据进行压缩,以便于传输和存储图像数据。

无损压缩通常用于图像编辑,如Logos、报告、版面布局等使用非常广泛。

2、图像传输在图像传输中,压缩的算法可以大大提高传输速度,减小数据容量。

这种方式被广泛运用于图像通信和图像存储,可以在不损害图像质量的情况下大幅度地缩短传输时间。

3、图像存储在图像存储中,压缩算法可以将图像数据尽可能地压缩,减少计算机系统的存储空间。

在存储图像更大数据时,有损压缩技术通常被使用。

4、互联网应用在互联网应用中,图像压缩非常普遍。

通过压缩文件大小,互联网传输更方便和快速。

图像压缩技术的研究与实现毕业设计

图像压缩技术的研究与实现毕业设计

图像压缩技术的研究与实现毕业设计目录摘要 ......................................................................................................................... 错误!未定义书签。

Abstract ................................................................................................................. 错误!未定义书签。

前言 ......................................................................................................................... 错误!未定义书签。

第一章绪论 (2)1.1图像压缩技术的发展现状 (2)1.2研究内容和目的 (3)1.3 论文结构安排 (3)第二章图像压缩的理论分析 (4)2.1图像压缩的可能性 (4)2.2图像压缩原理 (4)2.3图像压缩的理论基础 (5)第三章常见无损压缩方法基本原理 (7)3.1图像压缩编码的分类 (7)3.2预测编码 (7)3.2.1系统框图 (8)3.2.2调制 (9)3.3常见压缩方法 (11)3.3.1 JPEG2000与JPEG的区别 (12)3.3.2 JPEG2000与JPEG的实验比较 (14)3.3.2.1将彩色图像转化为灰度图像 (14)3.3.2.2基于离散余弦变换(DCT)实现图像压缩 (15)3.3.3 小波变换的分析: (17)3.3.3.1利用小波变换实现图像压缩 (17)3.3.3.2二维小波分析压缩图像Matlab实现 (21)3.3.4 DCT和小波变换的图像压缩的比较 (24)第四章结论 (27)第五章总结与体会 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录1 外文原文 (31)附录2 外文翻译 (41)第一章绪论1.1图像压缩技术的发展现状基于分形的方法是近几年来引起关注和争议的一种图像压缩方法。

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究近年来,随着人工智能技术的发展,大数据时代来临,图像数据的使用越来越广泛,而图像压缩技术可以帮助我们对图像进行有效的存储和传输,因此,图像压缩算法的研究变得越来越重要。

本文着重从四个方面讨论图像压缩算法的研究:原理、优势、研究方法以及应用。

首先,我们讨论图像压缩算法的原理。

图像压缩算法的基本思路是利用对数据的重复的属性,通过消除重复部分从而实现图像的压缩。

为实现这一目标,传统的图像压缩算法基本上从两个方面来进行改进:一方面,算法会尽可能的减少图像的存储空间;另一方面,算法设计也要尽可能的保证图像的清晰度。

具体来说,可以运用图像分块压缩、游程编码、熵编码以及DCT(离散余弦变换)等算法来实现图像的压缩,这些方法都能显著的减小图像的数据量。

其次,本文讨论图像压缩算法的优点。

首先,图像压缩算法能大大减少图像的存储空间,使得图像在传输和存储时能大量节约空间,节约成本。

其次,图像压缩算法还能改善传输速度,大大提高传输效率。

此外,图像压缩算法还能够改善图像的清晰度,增强图像的效果。

第三,我们讨论图像压缩算法的研究方法。

首先,我们可以运用比较和检索的方法,采用一定的评价指标,比较压缩前后图像的变化,对比不同的算法的优劣。

其次,可以运用数学建模的方法,利用统计学和概率知识,建立有效的数学模型,模仿图像的特征,改进算法的性能。

此外,还可以采用计算机仿真的方法,建立求解压缩问题的计算机模型,基于计算机模拟环境进行迭代训练,改进算法的性能。

最后,我们来看一下图像压缩算法的应用。

图像压缩算法应用非常广泛,经常用于图像传输、存储以及显示等各种方面。

现在,压缩技术已经被广泛应用于数字图像处理、视频传输、医学图像处理、抓拍照片处理等多个领域。

在智能电视和手机应用领域,也可以看到大量的压缩算法的应用,比如支持高清图像显示、视频传输、智能图像处理等多项技术。

综上所述,近年来,图像压缩算法的研究变得越来越重要,它们具有很多优点,比如节省存储空间、提高传输效率、增强图像的清晰度等,研究方法也有多种,应用非常广泛,因此,图像压缩算法的研究极具前景。

毕业设计_开题报告_图像压缩技术的研究及

毕业设计_开题报告_图像压缩技术的研究及

河南城建学院本科毕业设计(论文)开题报告题目:图像压缩算法的研究课题类型:论文学生姓名:吕建辉学号: 093410130专业班级: 0934101系别:电气系指导教师:石磊开题时间: 2014年3月2014 年 04 月 10日一、毕业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、毕业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。

图像压缩毕业论文

图像压缩毕业论文

图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文图像压缩作为计算机图形学中的重要研究方向,在现代社会中具有广泛的应用。

本篇毕业论文旨在探讨图像压缩的原理、方法和应用,并对其在实际应用中的优缺点进行分析和比较。

一、图像压缩的原理图像压缩是通过减少图像数据的冗余性来减小图像文件的大小,从而实现存储和传输的效率提升。

其原理主要包括两个方面:无损压缩和有损压缩。

1. 无损压缩:无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息,即压缩后的图像与原始图像完全一致。

常见的无损压缩算法有Run Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等。

无损压缩适用于对图像质量要求较高的场景,如医学图像、卫星图像等。

2. 有损压缩:有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失,但在人眼感知上不明显。

有损压缩可以通过去除图像中的冗余信息、降低色彩精度等方式来实现。

常见的有损压缩算法有JPEG、GIF等。

有损压缩适用于对图像质量要求相对较低的场景,如网页图片、社交媒体图片等。

二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要包括基于变换的压缩方法和基于预测的压缩方法。

1. 基于变换的压缩方法:基于变换的压缩方法是将图像转换到另一个表示域,通过对表示域的系数进行编码来实现压缩。

其中最常用的方法是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)。

DCT将图像从空间域转换到频率域,通过保留重要的低频系数,去除高频噪声,从而实现图像压缩。

2. 基于预测的压缩方法:基于预测的压缩方法是通过对图像的像素进行预测来减小冗余信息。

其中最常用的方法是差分编码(Differential Coding)和运动补偿(Motion Compensation)。

差分编码通过计算像素与其邻域像素之间的差异来进行编码,而运动补偿则是利用图像序列中的运动信息来进行编码,从而实现图像压缩。

三、图像压缩的应用图像压缩在现代社会中有着广泛的应用,涉及到许多领域。

基于小波变换的图像压缩方法研究毕业设计论文

基于小波变换的图像压缩方法研究毕业设计论文

基于小波变换的图像压缩方法研究摘要在当今社会,由于图像采集设备的广泛应用以及采集分辨率的逐步提高,图像数据呈指数增长,为了能够充分的利用图像数据,对图像和视频数据进行压缩成为亟待解决的问题并且成为图像处理领域研究的一个热点问题。

而小波变换因其优秀的时-频局部性特征和与人眼视觉系统多通道相吻合的多分辨率分解特性,在图像压缩领域得到了较为广泛的应用,基于小波变换的图像压缩编码算法成为了图像压缩领域中的一个最重要的分支,对其进行的研究和改进无疑是一项相对重要的任务和研究热点。

本文首先介绍小波分析及其性质,对尺度函数、小波母函数、多分辨分析等进行分析。

然后根据近些年发表的学术文章,分析并整理了第二代小波变换的理论与实现方法,分析了第二代小波变换的优点及这些优点在图像压缩中的应用。

还分析了图像小波变换后小波系数的特征,讨论了优化小波系数的小波基选择问题。

最后阐述了当前热门的EZW编码算法和SPIHT编码算法。

关键词:小波变换图像压缩小波基 EZW编码算法SPIHT 编码算法The research of image compression based on WaveletTransformAbstractWith the wide application of image acquisition device and the improvement of acquisition resolution, image data are growing rapidly. In order to utilize the image data effectively, the compression of image and video has become an urgent problem and has become a research hotpot in multimedia technology field. The wavelet transform technology becomes widely used in image compression fieldsfor its good time-frequency partial characteristic and wavelet multi-resolution characteristic matching well with the multichannel model of HVS. The image compression method based on wavelet transform has become an important branch of image compression,study and improve the algorithms of image compression based on wavelet is not only an important task but also a research hot.The thesis introduces the basic concepts of wavelet transform andmultiresolution analysis.Have analyzed and systemically summarized principles and realizing methods of the second generation wavelet, have analyzed advantages of the second generation wavelet transform and their applications in image compression. Characteristics of wavelet coefficients after wavelet transform are analyzed, discussed the optimal wavelet coefficients ofthe wavelet base selection problem. Finally elaborated the current popular EZW coding and SPIHT coding algorithm.Keywords:Wavelet transform Image compression Wavelet EZW coding algorithm SPIHT coding algorithm目录1绪论1.1 引言1.2小波的定义1.3小波的发展历史1.4图像压缩的基本方法及现状2 第一代小波分析的基本理论2.1第一代小波的性质与特点2.2 连续小波变换2.3 离散小波变换2.4 二维小波3 第二代小波分析的基本理论3.1 提升算法的基本方法3.2 Lazy提升3.3提升算法的过程3.4提升变换与第一代小波变换的比较4 基于小波变换的图像压缩方法4.1 图像压缩中小波基的选择问题4.2 EZW编码方法4.2.1 EZW编码方法的基本思想4.2.2 EZW算法实现的一般步骤4.3 SPIHT编码方法4.3.1 SPIHT编码方法的原理4.3.2 SPIHT算法的实现过程4.4 实验结果及结论5 总结与展望1绪论1.1引言科学研究表明,在人类从外界获取的信息中,有80%以上是来自视觉感知的。

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究图像压缩是一种将不同格式的图像数据进行压缩的技术,它可以将原始图像文件的大小减小,而不影响图像的质量。

目前,随着计算机技术的发展,图像压缩在图像处理、多媒体应用和图像处理方面被广泛应用。

近年来,研究人员在图像压缩领域也取得了一些重大进展。

本文主要介绍图像压缩技术及其研究,并分析不同压缩算法的优缺点及其优化方法。

一、图像压缩技术及其研究1、图像压缩技术的定义图像压缩技术是将不同格式的图像数据进行压缩的技术。

它具有从原始图像文件的大小减小的优点,而不影响图像的质量。

相比传统的图像压缩技术,图像压缩技术具有更高的压缩率,使得大量图像文件可以被压缩。

而且,它还可以减少图像文件在网络传输中所占据的带宽,从而大大提高网络传输的效率。

2、图像压缩技术研究为了更好地理解图像压缩技术,研究人员分析了压缩过程中图像数据的特性,并研究不同的压缩算法,以实现最佳的压缩效果。

在研究图像压缩技术方面,最常用的编码算法有DCT(Discrete Cosine Transform)、DWT(Discrete Wavelet Transform)和JPEG (Joint Photographic Experts Group)。

DCT算法用来对原始图像数据进行离散余弦变换,从而得到构成图像的基本近似图形。

DWT算法则将原始图像数据分解为小尺度和大尺度图像,并采用加权平均法将图像局部不同细节表示出来,从而降低了图像数据的复杂性。

JPEG 算法则采用频域分布的思想,将图像的频率及其强度分别进行编码,从而实现图像压缩。

二、不同压缩算法的优缺点及其优化方法1、DCT算法的优缺点DCT算法具有压缩率高,失真度低的优点,它利用余弦变换可以将较大的量化误差降低到很小。

但是,DCT算法容易出现图像失真,使图像变得模糊。

2、DWT算法的优缺点DWT算法具有压缩率低,图像失真度较高的优点,它可以有效地减少图像数据的体积,但是会导致图像失真度的增加。

图像压缩算法的研究与优化

图像压缩算法的研究与优化

图像压缩算法的研究与优化随着人们对数码图像的需求不断增加,图像压缩算法面临着越来越大的挑战。

传统的图像压缩算法存在很多缺陷,例如压缩比低,失真严重等。

因此,对于图像压缩算法的研究与优化变得尤为重要。

1. JPEG算法优化JPEG算法是一个广泛使用的图像压缩算法。

该算法的主要缺陷是会引入明显的失真,并且压缩比较低。

在JPEG算法的基础上,人们对其进行了不断的优化。

其中一种比较典型的优化方式是色度子采样。

该方法可以在不影响图像质量的情况下,减少了色度信息的存储量和处理量,从而有效提高了压缩比。

另外,为了进一步提高JPEG算法的性能,还可以采用基于深度学习的方法来优化。

例如使用卷积神经网络对JPEG压缩图像进行修复,从而对压缩后的图像进行更好的复原。

2. 基于小波变换的算法采用小波变换技术,可以实现更高效的图像压缩。

这种方法的基本思路是把图像分解成不同频率的小波系数,然后按比例舍去一些小波系数,从而达到压缩的效果。

采用小波变换算法,可以在保证图像质量的前提下,实现更高的压缩比。

另外,基于小波变化的图像压缩算法还可以进行其他方面的优化。

例如,可以采用多级小波转换,进一步减小小波系数的数量,在高压缩比的情况下仍然能够保持较好的重构质量。

此外,还可以采用多尺度小波变换,对图像的不同尺度进行分解,从而实现更多的压缩效果。

3. 基于频域的算法另一种常见的图像压缩算法是基于频域的算法。

这种算法的基本思路是,对图像进行傅里叶变换,从而得到图像的频域信息。

然后可以采取一些方法,如通过量化频域信息的系数来实现图像的压缩。

基于频域的算法有许多种,其中一种典型的算法是基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法。

该算法可以将图像分为多个块,然后对每个块进行DCT变换,然后将频率较低的系数保留下来,对其他系数进行量化和舍弃。

采用DCT压缩方法,可以实现较高的压缩比,同时减少了失真。

此外,还可以采用基于小波变换的频域算法,以提高压缩效果。

基于分形的图像压缩算法的分析与研究

基于分形的图像压缩算法的分析与研究

基于分形的图像压缩算法的分析与研究
基于分形的图像压缩算法是一种新兴的压缩技术,它采用分形理论中的自相似性原理,通过寻找图像中的重复模式,将图像用一组小的基础图形来表示,在压缩率和保真度方面均有较好的表现。

该算法的核心是分形编码,分为分形分解、域的分割、域的逆变换三个部分。

首先将原始图像中的块进行分解,并对得到的子块进行比对和旋转等变换,找出最相似的基础图形进行匹配,形成一个基础图形的编码,然后依次将编码中的基础图形放大和拼接,得到原图像的压缩表示。

这种算法的优点在于可以对不同大小的区域进行压缩,图像压缩效果好,且可以实现无损压缩。

但是在编码、解码速度及算法复杂度方面都存在一定的问题,同时也很容易受到噪声等外界因素的影响。

总的来说,基于分形的图像压缩算法是一种有潜力的算法,需要进一步的研究和探索,以提高其性能和可靠性。

基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现本科毕业设计(论文)

基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现本科毕业设计(论文)

长沙学院CHANGSHA UNIVERSITY毕业设计(论文)资料术的研究与实现毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名:日期:目录第一部分毕业论文一、毕业论文第二部分外文资料翻译一、外文资料原文二、外文资料翻译第三部分过程管理资料一、毕业设计(论文)课题任务书二、本科毕业设计(论文)开题报告三、本科毕业设计(论文)中期报告四、毕业设计(论文)指导教师评阅表五、毕业设计(论文)评阅教师评阅表六、毕业设计(论文)答辩评审表2009 届本科生毕业设计(论文)资料第一部分毕业论文-(2009 届)本科生毕业论文基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现2009 年6 月长沙学院本科生毕业论文基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现系部:电子与通信工程系专业:通信工程学号:2005043204学生姓名:马娟指导教师:刘光灿教授王路露助教2009 年6月摘要图像是一种重要的二维信号,由于其数据量很大,在存储和传输的时候要对其进行压缩处理。

离散余弦变换是一种新兴的数学工具,基于离散余弦变换的图像压缩技术正受到广泛的关注和研究。

高效图像压缩算法的研究与实现

高效图像压缩算法的研究与实现

高效图像压缩算法的研究与实现摘要随着图像在数字媒体、通讯和存储中的广泛应用,图像压缩的需求变得越来越迫切。

本文旨在研究和实现高效的图像压缩算法,以减小图像文件的大小,提高传输和存储效率。

我们将介绍几种主要的图像压缩方法,并通过具体的实例来说明其实现过程及其在不同应用中的性能对比。

引言图像压缩是通过减小图像文件的大小来降低存储和传输成本的过程。

高效的图像压缩可以显著减少文件大小和传输带宽,同时保持图像质量的可接受水平。

这对于数字媒体、通信和存储等领域具有重要意义。

在本文中,我们将研究和实现一些主要的高效图像压缩算法,包括基于无损压缩和有损压缩的方法。

一、无损压缩算法无损压缩算法旨在通过优化图像编码和解码过程,减小图像文件的大小而不影响图像质量。

其中,Huffman编码和Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法是两种经典的无损压缩算法。

Huffman编码基于字符出现频率,将出现频率高的字符用较短的编码表示,而出现频率低的字符用较长的编码表示,从而减小文件大小。

LZW算法则利用字典编码的方式,将重复出现的序列替换为较短的编码,从而实现压缩。

无损压缩算法适用于需要完全保留原始图像信息的应用,如医学图像和文档扫描等。

二、有损压缩算法有损压缩算法通过牺牲一部分图像信息来获得更高的压缩比率。

JPEG和WebP是两种常用的有损压缩算法。

JPEG算法通过离散余弦变换(DCT)将图像分解为多个频域分量,并根据不同分量的重要性进行量化和编码。

WebP算法则结合了预测编码、变换编码和熵编码等多种技术,并采用更高效的压缩算法,使得图像文件大小更小,同时保持相对较好的图像质量。

有损压缩算法适用于对细节要求不高的应用,如网络传输和在线图像展示等。

三、实验与结果分析为了验证上述高效图像压缩算法的性能,我们设计了一系列实验,并使用不同的图像作为测试集进行压缩和解压缩过程。

我们将评估压缩后的图像文件大小和图像质量,并与原始图像进行比较。

图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文

图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文

图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文河南理工大学本科毕业设计图像压缩算法的分析与研究摘? 要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。

本文主要介绍数字图像处理的发展概况,图像压缩处理的原理和特点,对多种压缩编码方法进行描述和比较,详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。

关键词:图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码AbstractWith the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storageand transmission can reduce the burden of making the network fast image transfer and real-time processing.This paper mainly introduces the development situation of the digital image processing, the principle and feature of image compression processing , and the variety of compression coding method was described and compared, detailedly discussed the principle and application of compression processing based on HuffmanKeywords: Image Processing,Image Compression,Compression algorithm,Image Coding,Huf.fman目录1.数字图像处理概述 51.1数字图像处理发展概况51.2数字图像处理主要研究的内容 61.3数字图像处理的基本特点72.图像压缩82.1图像压缩技术概述 82.2图像数据压缩原理 82.3.图像压缩编码 92.3.1霍夫曼编码92.3.2行程编码112.3.3算术编码112.3.4预测编码112.3.5变换编码122.3.6其他编码123 哈夫曼编码的图像压缩143.1 需求分析143.2 设计流程图143.3 哈弗曼树的构造153.4 图像压缩的具体实现 163.4.1 Huffman压缩类的接口与应用163.4.2 压缩类的实现204 运行结果显示及其分析284.1 结果显示: 284.2 结果分析: 30总结31参考文献32致谢341.数字图像处理概述1.1数字图像处理发展概况数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究图像压缩算法是当前计算机互联网环境中日益普及的数字图像处理技术之一,其目的是将原始数字图像以最小的代价压缩至最佳比例,以减少图像文件大小,提高传输速度和存储量。

由于图像压缩算法具有独特的优势,因此它们在计算机图像处理领域得到了广泛的应用和研究。

在本论文中,我们将讨论图像压缩算法的发展历程,考察现有的压缩技术,以及探讨最新的技术趋势,为图像处理领域提供有价值的指导。

图像压缩算法可以从经典压缩算法和无损压缩算法两个方面进行研究。

经典压缩算法广泛应用于减少图像文件大小的目的,其主要特点是在有限的压缩率下可以显著降低被压缩图像的文件大小。

常用的经典压缩算法包括JPEG和GIF。

经典压缩算法不会损失图像的外观细节,但也不会消除不必要的图像元素,因此只能在有限的压缩率下实现文件大小的减少。

无损压缩算法是另一类图像压缩算法,它可以将图像压缩到更小的文件大小,而不会损失任何外观细节。

常见的无损压缩算法包括JPEG-2000、JPEG-LS和JPEG-XR。

与经典压缩算法相比,无损压缩算法可以在更高的压缩率下实现原图像准确度的提高,但其计算效率较低,且难以在实时背景中得到有效的应用。

此外,也存在一些新的和改进的图像压缩算法,如基于深度学习的编码和解码方案,以及基于非局部约束的图像压缩算法。

深度学习编码和解码方案采用深度卷积神经网络(DCNN)来学习原始图像的特征和模式,使用人工神经网络来完成图像编码和解码过程,大大提高了编码和解码精度。

基于非局部约束的图像压缩算法利用了局部相似性,可以有效地抑制图像破坏,提高图像的压缩效率和质量。

总之,图像压缩算法随着计算机技术的不断发展,已经经历了多个阶段,从经典压缩算法到无损压缩算法,再到基于深度学习和非局部约束的新型技术,都具有自己独特的优势和特性,在图像处理方面发挥重要作用,为图像处理领域提供了有价值的指导。

图像压缩算法是现如今计算机视觉领域中极具价值的一项技术,旨在以最小的代价减少图像文件的大小,提高传输和存储的效率,以及保护图像的数据完整性。

图像压缩 毕业论文

图像压缩 毕业论文

图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文引言:图像压缩是一项重要的技术,它在数字图像处理中起着至关重要的作用。

随着互联网的普及和数字图像的广泛应用,图像压缩成为了必不可少的环节。

本篇论文将探讨图像压缩的原理、方法以及应用,并对图像压缩技术的未来发展进行展望。

一、图像压缩的原理图像压缩的原理是通过减少图像数据的冗余性来实现的。

图像数据中存在着很多冗余信息,如空间冗余、频域冗余和视觉冗余等。

通过对这些冗余信息的处理,可以实现对图像的压缩。

1. 空间冗余在图像中,相邻像素之间往往存在着很强的相关性。

通过利用这种相关性,可以采用像素间差值编码、预测编码等方法来减少冗余信息,从而实现对图像的压缩。

2. 频域冗余图像在频域上存在着一定的冗余性。

通过对图像进行傅里叶变换,可以将其转换到频域中,然后利用频域的特性对图像进行压缩。

常用的方法有离散余弦变换(DCT)和小波变换等。

3. 视觉冗余人眼对图像的感知是有限的,对于一些细节信息的损失往往并不敏感。

通过利用人眼对图像的感知特性,可以对图像进行适当的压缩,从而减少冗余信息。

二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要分为有损压缩和无损压缩两种。

1. 有损压缩有损压缩是指在压缩过程中对图像进行一定程度的信息丢失。

这种方法可以在一定程度上减小图像的数据量,从而实现对图像的高效压缩。

常用的有损压缩方法有JPEG、MPEG等。

2. 无损压缩无损压缩是指在压缩过程中不对图像的信息进行任何丢失。

这种方法可以保持图像的完整性,但相应地,压缩率较低。

常用的无损压缩方法有GIF、PNG等。

三、图像压缩的应用图像压缩技术广泛应用于各个领域,如图像传输、存储和显示等。

1. 图像传输在网络传输中,图像压缩可以减小图像的数据量,从而提高传输效率。

特别是在移动通信领域,图像压缩技术可以减少数据流量,提高用户体验。

2. 图像存储随着数码相机的普及,人们对图像存储的需求也越来越大。

图像压缩技术可以将大容量的图像数据压缩成较小的文件,从而节省存储空间。

基于MATLAB的图像压缩感知算法的实现毕业设计说明书论文

基于MATLAB的图像压缩感知算法的实现毕业设计说明书论文
涉密论文按学校规定处理。
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This paper reviews the theoretical framework and the key technical problems of compressed sensing and introduces the latest developments of signal sparse representation, design of measurement matrix and reconstruction algorithm. Then this paper also discusses the existing difficult problems. Based on the discrete fourier transform (DFT) and discrete cosine transform (DCT), we use MATLAB software, realizes the accurate reconstruction of one-dimension signal two-dimension image by applying the OMPalgorithm. Then make a comparison to the reconstruction of signal to original signals and make a conclusion. If only the sampling measurements M (far less than Nyquist sampling measurements ) contain the useful information of signals, CS algorithm can complete the accurate reconstruction, and the effect of reconstruction signal is good too.

视频图像压缩算法的研究(毕业论文)

视频图像压缩算法的研究(毕业论文)

本科毕业设计(论文)题目视频图像压缩算法的研究学院电气与自动化工程学院年级2009 专业自动化班级学号学生姓名指导教师职称论文提交日期2013-5-17常熟理工学院本科毕业设计(论文)诚信承诺书本人郑重声明:所呈交的本科毕业设计(论文),是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

本人签名:日期:常熟理工学院本科毕业设计(论文)使用授权说明本人完全了解常熟理工学院有关收集、保留和使用毕业设计(论文)的规定,即:本科生在校期间进行毕业设计(论文)工作的知识产权单位属常熟理工学院。

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保密的毕业设计(论文)在解密后遵守此规定。

本人签名:日期:导师签名:日期:视频图像压缩算法的研究摘要目前,视频监控已经进入高清时代,原有的视频压缩标准已经不能适应视频监控的发展了。

MPEG-4视频压缩标准是一个适用于低传输速率应用的标准,它同时支持交互操作,并对错误易发环境具有较高的鲁棒性。

其良好的交互性和高压缩率在视频监控领域发挥了巨大的作用。

本文以视频监控为对象对视频图像压缩算法进行了研究。

首先对监控系统的硬件进行设计,然后对视频压缩基础模型中各种关键算法进行了研究和比较。

介绍了压缩算法在视频监控中的应用,并深入研究了视频压缩标准中的各种高级功能在视频监控中的实现。

最后以Visual C++6.0为平台,设计了视频压缩系统,来实现采集图像的同时,实时进行压缩处理。

对压缩率及压缩时间进行了分析,明确该设计的有效性和必要性。

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究

图像压缩算法的研究图像压缩算法是一种新型的图像处理技术,它可以使图像文件的尺寸变小,从而更容易在网络上传输和存储。

图像压缩算法既有损压缩也有无损压缩。

本文首先回顾了损压缩算法的基本原理,并讨论了它的优点与缺点,然后介绍了 JPEG JPEG2000损压缩算法,总结了它们的优点和缺点。

此外,本文还介绍了无损压缩算法的基本原理,并介绍了 GIF,TIFF PNG无损压缩算法,以及它们的优点和缺点。

最后,本文总结了图像压缩算法的优缺点,以便用户可以更好地了解和选择用于图像处理的算法。

下为正文>图像压缩是一种常用的图像处理技术,它能够把图像文件的尺寸缩小,以便更容易在网络上传输和存储。

它可以分为有损压缩算法和无损压缩算法两大类。

本文将首先回顾有损压缩算法的基本原理,然后介绍一些典型的有损压缩算法,如 JPEG JPEG2000,最后介绍一些典型的无损压缩算法,如 GIF,TIFF PNG,最后总结出有损和无损压缩算法各自的优缺点。

1.损压缩算法有损压缩算法是一种可以减少图像文件大小的技术,它的核心思想是去除图像中的冗余信息,使图像可以更轻量化,更容易在网络上传输和存储。

有损压缩算法的优点是:使图像文件的体积变小,可以提高传输速度和存储效率;它还可以把单个图像文件的尺寸变小,从而节省磁盘空间;最后,有损压缩算法还可以提高图像处理软件的性能,以便更快地显示和处理图像。

然而,有损压缩算法也有一些缺点:第一,有损压缩算法会去除图像中的一些信息,从而导致图像质量的降低;第二,有损压缩算法的压缩效率可能不高;第三,多次压缩和解压缩过程可能会导致图像质量的进一步降低。

2.型的有损压缩算法有损压缩算法包括 JPEG、JPEG2000、MPEG H.264,其中最常用的有 JPEG JPEG2000。

JPEG一种经典的基于分块的有损压缩算法,它可以对图像中的颜色和空间信息进行有损压缩,从而实现图像尺寸的缩小。

JPEG2000 JPEG孪生算法,与 JPEG 不同的是,JPEG2000用了带栅格方式的压缩技术,它可以更有效地发挥多分辨率和多种颜色的压缩优势,从而实现更高的压缩效率。

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图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文河南理工大学本科毕业设计图像压缩算法的分析与研究摘? 要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。

本文主要介绍数字图像处理的发展概况,图像压缩处理的原理和特点,对多种压缩编码方法进行描述和比较,详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。

关键词:图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码AbstractWith the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storageand transmission can reduce the burden of making the network fast image transfer and real-time processing.This paper mainly introduces the development situation of the digital image processing, the principle and feature of image compression processing , and the variety of compression coding method was described and compared, detailedly discussed the principle and application of compression processing based on HuffmanKeywords: Image Processing,Image Compression,Compression algorithm,Image Coding,Huf.fman目录1.数字图像处理概述 51.1数字图像处理发展概况51.2数字图像处理主要研究的内容 61.3数字图像处理的基本特点72.图像压缩82.1图像压缩技术概述 82.2图像数据压缩原理 82.3.图像压缩编码 92.3.1霍夫曼编码92.3.2行程编码112.3.3算术编码112.3.4预测编码112.3.5变换编码122.3.6其他编码123 哈夫曼编码的图像压缩143.1 需求分析143.2 设计流程图143.3 哈弗曼树的构造153.4 图像压缩的具体实现 163.4.1 Huffman压缩类的接口与应用163.4.2 压缩类的实现204 运行结果显示及其分析284.1 结果显示: 284.2 结果分析: 30总结31参考文献32致谢341.数字图像处理概述1.1数字图像处理发展概况数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT(Computer Tomograph)。

CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。

1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。

1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献。

与此同时,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。

人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。

很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。

其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。

图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

1.2数字图像处理主要研究的内容数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面:1 图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。

因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

4图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。

5图像描述是图像识别和理解的必要前提。

作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。

对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

6图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

1.3数字图像处理的基本特点1).目前,数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大。

如一幅256×256低分辨率黑白图像,要求约64kbit的数据量;对高分辨率彩色512×512图像,则要求768kbit数据量;如果要处理30帧/秒的电视图像序列,则每秒要求500kbit~22.5Mbit数据量。

因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

2)数字图像处理占用的频带较宽。

与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。

如电视图像的带宽约5.6MHz,而语音带宽仅为4kHz左右。

所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本亦高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

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