数字图像压缩技术的研究及进展

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图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势庄振帅数字图像处理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、生物医学过程、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。

基于深度学习的图像编码与压缩技术研究

基于深度学习的图像编码与压缩技术研究

基于深度学习的图像编码与压缩技术研究图像编码与压缩技术已经成为现代图像处理领域中的一个重要研究方向。

随着互联网和数字媒体的快速发展,对于图像的传输和存储需求也越来越高。

传统的图像编码方法虽然能够实现压缩,但存在着信息丢失和图像质量下降的问题。

而利用深度学习技术进行图像编码和压缩则能够在一定程度上解决这些问题。

本文将对基于深度学习的图像编码与压缩技术进行研究。

深度学习是一种机器学习的方法,它模拟了人类大脑的神经网络结构,并能够从大量的数据中学习到特征和模式。

在图像处理领域,深度学习已经取得了显著的成果,包括图像分类、目标检测和图像生成等任务。

基于深度学习的图像编码与压缩技术就是利用深度学习方法对图像进行编码和压缩,以减小图像的存储空间和传输带宽,同时保持图像质量。

深度学习方法在图像编码与压缩中的应用主要有两个方向:无损压缩和有损压缩。

无损压缩是指在图像编码和压缩过程中不丢失任何图像信息,保持原图像完整。

有损压缩则是对图像进行一定程度的信息丢失,以换取更高的压缩比。

无论是无损压缩还是有损压缩,深度学习都能够发挥重要作用。

在无损压缩方面,深度学习能够学习到图像中的冗余信息,并将其用更少的空间进行表示。

传统的无损压缩方法主要基于预测编码、差分编码和算术编码等技术,效果受限。

而基于深度学习的无损压缩方法则能够更好地利用图像的特征,并通过编码器和解码器之间的学习来实现更高的压缩比和更低的失真。

在有损压缩方面,深度学习方法能够学习到图像中的重要特征,并将其用更低的比特率表示。

传统的有损压缩方法主要基于离散余弦变换(DCT)和小波变换等技术,但在高压缩比下存在失真严重的问题。

基于深度学习的有损压缩方法利用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型学习到了更高级的特征表征,能够较好地保持图像质量。

除了传统的图像编码和压缩任务,基于深度学习的图像编码与压缩技术还可以应用于其他领域。

例如,基于深度学习的图像超分辨率技术可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像,提高图像的细节表达能力。

数字图像处理技术的研究现状及其发展方向(最新整理)

数字图像处理技术的研究现状及其发展方向(最新整理)

目录绪论 (1)1数字图像处理技术 (1)1.1数字图像处理的主要特点 (1)1.2数字图像处理的优点 (2)1.3数字图像处理过程 (3)2数字图像处理的研究现状 (4)2.1数字图像的采集与数字化 (4)2.2图像压缩编码································· (5)2.3图像增强与恢复 (8)2.4图像分割 (9)2.5图像分析 (10)3数字图像处理技术的发展方向 (13)参考文献 (14)绪论图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处理和数字图像处理。

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。

其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。

困难主要在处理速度上,特别是进行复杂的处理。

数字图像处理技术主要包括如下内容:几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。

数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。

数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。

到了70年代,图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业,对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。

数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。

基于压缩感知的图像压缩技术研究

基于压缩感知的图像压缩技术研究

基于压缩感知的图像压缩技术研究随着数字图像的广泛应用,图像压缩技术也越来越受到重视。

现在,压缩感知技术 (Compressed Sensing) 成为研究人员的热门关注点。

本文将介绍基于压缩感知的图像压缩技术研究,包括算法原理、优势和局限性,以及未来研究方向。

一、算法原理基于压缩感知的图像压缩技术采用了一种全新的压缩方法。

传统的压缩方法依赖于信号的采样率,数据量过大时易出现不稳定或失真现象。

而基于压缩感知的图像压缩技术则依赖于信号的稀疏度,并通过随机测量矩阵对信号进行采样。

简而言之,采用一种新的采样方式降低信号的采样率,从而达到压缩信号的目的。

二、优势和局限性相较于传统的压缩方法,基于压缩感知的图像压缩技术具备以下优势:1. 采样率低:基于压缩感知的图像压缩技术取样数远远低于传统方法,因此可以在不影响信号质量的前提下实现图像压缩。

2. 良好的可重构性:基于压缩感知的图像压缩技术在保留信号重建所需的所有信息的同时实现压缩,因此可以实现压缩数据的可重构性。

3. 过程简单:基于压缩感知的图像压缩技术采用简单直观的数学模型,因此实现过程简单,易于实现。

但是也存在以下局限性:1. 算法的复杂度大:基于压缩感知的图像压缩技术需要实现复杂的算法来处理信号的稀疏性。

2. 需要寻找合适的稀疏基:基于压缩感知的图像压缩技术依赖于信号的稀疏度,需要对图像进行合适的稀疏基分解,这对于高维度的数据非常困难。

3. 压缩率有限:目前基于压缩感知的图像压缩技术仍然无法达到足够高的压缩率,还存在一定的局限性。

三、未来研究方向基于压缩感知的图像压缩技术在近年来已经得到了广泛的研究和应用,但是还存在许多需要解决和改进的问题。

未来的研究需要关注以下几个方面:1. 改进算法的计算复杂度:目前算法的计算复杂度还是非常大,未来需要研究如何优化算法,提高计算效率。

2. 拓宽稀疏基的选择:目前的研究大多使用DCT 作为稀疏基,未来需要拓宽稀疏基的选择,例如使用小波或其他方法来实现图像的稀疏表示。

数字图像处理技术研究与发展方向

数字图像处理技术研究与发展方向

数字图像处理技术研究与发展方向作者:丁可来源:《经济研究导刊》2013年第18期摘要:数字图像处理是将图像由模拟信号转换为数字信号,采用计算机对图像进行处理的过程。

图像处理的目的是修改图形、改善图像的质量、从图像中提取有效信息、压缩图像体积等。

详细叙述三种数字图形处理方法,最后简述数字图像处理领域中面临的主要挑战和未来发展方向。

关键词:数字图形处理;图形处理方法;挑战;未来发展中图分类号:O1 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2013)18-0246-02一、数字图像处理基本概述数字图像处理是利用计算机对图像进行处理,常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。

数字图像发展初期,主要应用于提高图片质量,第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。

图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。

数字图像处理技术发展速度快、应用范围广是因为其具有以下优点[1]:(1)再现性好。

数字图像处理不会因一系列变换操作而导致图像质量退化,能够完全保证图像的再现性。

(2)处理精度高。

数字图像处理可将模拟图像数字化为任意大小的二维数组,可以满足任意应用需求的精度。

(3)适用面宽。

图像的来源广泛,不同信息源的图像经过数字编码后均可以进行数字图像处理。

(4)灵活性高。

数字图像处理的运算范畴广泛,可以进行线性和非线性运算。

二、数字图像处理研究内容数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出,主要研究的内容包括以下几项:图像变换。

图像阵列通常比较大,如果直接进行空间域处理,会有很大的计算量,一般采用傅立叶变换等处理技术,把空间域转换成变换域处理,可以减少计算量。

图像编码压缩。

图像编码压缩后可以减少图像数据量,从而在图像传输时减少处理时间。

图像编码是压缩技术中相对比较成熟的图像处理技术。

常见的压缩法有冗余度压缩法、熵压缩法等。

图像增强和复原。

图像增强的目标是改进图片的质量,如增加对比度、修正几何畸变等;图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图恢复原图像的一种技术。

数字图像处理中的图像压缩与去噪算法研究

数字图像处理中的图像压缩与去噪算法研究

数字图像处理中的图像压缩与去噪算法研究数字图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理、分析和改善的学科。

在实际应用中,对于图像的存储、传输和展示,往往需要对图像进行压缩和去噪处理,以节省存储空间、提高传输效率和改善视觉品质。

本文将重点研究数字图像处理中的图像压缩与去噪算法。

图像压缩是指通过对图像数据进行处理,使得压缩后的图像占用更小的存储空间。

常见的图像压缩算法主要分为有损压缩和无损压缩两种。

一、图像压缩算法1. 无损压缩算法无损压缩算法是指在图像进行压缩的过程中不会导致图像信息的丢失。

常用的无损压缩算法有LZW算法、RLE算法和Huffman编码算法等。

这些算法主要通过对图像数据进行编码和解码的方式,将冗余的数据进行删除和优化,从而减小图像的存储空间。

2. 有损压缩算法有损压缩算法是指在图像进行压缩的过程中会导致图像信息的丢失,但在人眼视觉上并不明显。

有损压缩算法常用的有JPEG和JPEG2000算法。

JPEG算法通过对图像进行离散余弦变换(DCT)和量化操作来实现压缩,而JPEG2000算法则采用小波变换和比特平面编码的方式来实现更高的压缩率和更好的视觉质量。

二、图像去噪算法图像去噪是指通过对图像中的噪声进行处理,使得图像恢复原有的细节和清晰度。

常见的图像去噪算法主要分为基于统计方法的去噪算法和基于局部邻域平均的去噪算法。

1. 统计方法的去噪算法统计方法的去噪算法主要通过对图像像素值的统计特性进行建模,并通过一些统计学方法进行噪声的去除。

常用的统计方法有均值滤波、中值滤波和非局部均值滤波等。

这些方法通过利用图像像素值的均值、中值或者非局部均值替代噪声像素值,从而达到去噪的目的。

2. 局部邻域平均的去噪算法局部邻域平均的去噪算法主要通过对图像邻域像素进行平均或者加权平均的方式来去除噪声。

常见的局部邻域平均算法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。

这些算法通过对图像局部邻域像素进行求平均或者加权平均的操作,达到去噪的效果。

基于人眼感知特性的数字图像压缩技术研究

基于人眼感知特性的数字图像压缩技术研究
d s r t o i e ta so m,te ic ee c sn r n f r h meh d i r p s d o c l ua e h h e h l au o u n v s n e r r d t ci g t e p cr m t o s p o o e t ac lt t e t r s o d v l e f h ma ii ro e e t h s e tu o n
i g o i ee t r q e ce . An te r i a s e t m i g i fr t n f a h u - l c i u n i e b t e h e h l ma e f df r n f u n i s f e d h o i n l p cr g u ma e n o mai o e c s b b o k s o q a t d y h t r s o d i f
l g tl i e i do Di a v
l 数字顽频
文 章 编 号 :0 2 89 (0 1— 0 0 0 10 — 6 2 2 1 )5 05 — 4 1
基于人眼感知特性的数字 图像压缩技术研究
姚 军 财
( 陕西理 工学院 物理 系, 陕西 汉 中 7 30 ) 2 0 0
方法 实现 编码 , 并通过 实验 验证 , 结果 表 明平 均码 长为 1 9 , 近 于信源 的熵 113 1 编 码效 率达 到 08 2 , 缩 比达到 . 33 接 3 . , 2 . 3压 8
1. 9 9 峰值信噪 比为4 . 7 5 d 。说 明衡 量数据压缩性 能的性能 指标 均达到较 好效果 , 32 , 2 5 7 B 4 同时又 因为结合 了人眼视觉特 性, 保证 了压 缩 图像 的观测 效果 。表 明提 出的阂值计算方 法和 图像 压缩方案 是有效 的、 实用 的。 【 关键词 】图像压 缩; 人眼视觉特性 ; 比度敏感 阈值 ; 对 离散余弦Fra bibliotek换 【 摘

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,随着计算机技术的飞速发展,图像压缩技术在信息处理领域中越来越受到重视。

图像压缩技术可以缩短图像数据传输时间,降低图像传输费用,提高数据传输质量,实现文件的有效存储,减少网络传输带宽。

因此,研究图像压缩算法具有重要的现实意义和应用前景。

本文将从数字图像的基本概念、压缩原理、压缩算法、压缩质量模型四个方面,讨论图像压缩算法的研究现状及其发展趋势。

首先,本文从基本的概念出发,论述数字图像的基本概念,比如图像的分辨率、量化等,以及数字图像的表示形式,比如像素映射、矢量图形等,以及它们之间的关系。

其次,本文论述图像压缩的基本原理,它是通过分析图像信息,提取其中具有代表性的特征,以减少存储的体积与网络传输的带宽来实现的。

它分为无损压缩和有损压缩两种,其中无损压缩在减小存储体积的同时完整保留图像原有信息,而有损压缩在减小存储体积的同时会损失一定的图像信息,其中只有有损压缩可以实现完全无损的压缩。

然后,本文研究压缩算法,压缩算法可以分为统计编码和图像处理算法两大类,其中统计编码算法包括熵编码、差分编码、块编码、矢量量化等,而图像处理算法有游程编码、分块处理、频域处理等。

最后,本文探讨图像压缩质量模型,图像质量模型是衡量压缩图像质量的重要手段。

目前,图像压缩质量模型主要有块信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、决定系数(DC)等。

本文讨论了图像压缩算法的基本概念、压缩原理、压缩算法、压缩质量模型四个方面的研究现状及其发展趋势,得出结论:图像压缩技术正在发展迅速,未来将为信息处理领域带来更多的福祉。

同时,在图像压缩方面,仍有许多技术挑战需要解决,比如有效的压缩算法、准确的质量模型等。

综上所述,图像压缩技术可以有效减少图像存储体积和网络传输带宽,实现文件的有效存储和数据传输质量提高,是一种重要的信息处理技术。

在图像压缩方面,仍有许多技术挑战需要解决,以实现更加高效的压缩效果,满足不断发展的应用需求。

基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究

基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究

基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究随着数字化时代的到来,影像技术越来越成为人们生活中的必需品。

然而,由于数字图像的文件大小较大,传输和存储成本也越来越高,因此图像压缩技术成为一项热门研究领域。

尤其是在无损压缩方面,一些基于深度学习算法的新技术正在被研究和应用。

本篇文章将探讨基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究。

1. 图像压缩技术的基本原理图像压缩技术的基本原理是在尽量减少图像数据而不降低其质量的前提下,有效地减小图像文件的大小。

通常情况下,图像压缩被分为无损压缩和有损压缩两种方式。

有损压缩技术会牺牲图像的质量以减小文件大小,而无损压缩技术则不会降低图像的质量。

本篇文章着重讨论无损压缩技术。

2. 基于深度学习算法的图像无损压缩技术在过去的几十年中,人们开发了许多无损压缩算法,包括熵编码、预测编码、自适应编码等。

然而,这些传统的算法往往需要大量人工设计和优化,并且在压缩效果和压缩速度上也存在瓶颈。

近年来,随着深度学习技术的发展,研究人员开始尝试将深度学习算法应用于图像无损压缩。

基于深度学习算法的图像无损压缩技术主要分为两个阶段:训练阶段和压缩阶段。

在训练阶段,研究人员将大量图像数据输入深度学习网络,以训练模型。

在压缩阶段,输入要压缩的图像,模型将生成高质量的压缩图像。

目前,主流的深度学习算法包括自编码器、卷积神经网络等。

3. 深度学习算法在无损压缩中的优势相比传统的无损压缩算法,基于深度学习算法的图像无损压缩技术具有以下优势:(1)更好的无损压缩效果。

深度学习算法可以学习到图像的更深层次的特征表示,从而提高图像无损压缩效果。

(2)更快的压缩速度。

由于深度学习算法的高效并行计算能力,基于深度学习算法的图像无损压缩技术能够更快地压缩图像。

(3)更好的适应性。

深度学习算法可以根据不同类型的图像自适应地学习其特征表示,从而更好地适应各种场景。

4. 基于深度学习算法的图像无损压缩技术的研究方向目前,基于深度学习算法的图像无损压缩技术的研究方向包括以下几个方面:(1)改进深度学习算法。

数字图像压缩技术的原理和方法研究

数字图像压缩技术的原理和方法研究

数字图像压缩技术的原理和方法研究随着现代科技的不断发展,数字图像的应用越来越广泛。

然而,高清晰度的数字图像不仅体积巨大,传输也会耗费大量时间和带宽。

为了解决这个问题,人们研究出了数字图像压缩技术。

数字图像压缩技术可以大大减小数字图像的体积,使得图像能够更快更方便地传输存储。

本文将介绍数字图像压缩技术的原理和方法。

一、数字图像的基本原理数字图像是由像素组成的二维离散数据。

像素是图像的基本单元,每个像素有一个灰度,代表了像素点的颜色深度。

数字图像包含了大量的像素点,有些图像的像素数量甚至能够达到千万级别。

因此,数字图像数据量往往非常巨大。

二、数字图像压缩的基本概念数字图像压缩就是将原始数字图像的体积缩小到一个更合理的大小,以达到更高的存储、传输、展示等性能要求的过程。

数字图像压缩分为有损压缩和无损压缩两种方式。

无损压缩是一种压缩技术,在压缩过程中不会丢失任何信息,这种压缩技术通常用于处理对数据完整性要求较高的应用场景。

有损压缩则是一种压缩技术,在压缩过程中会丢失部分数据,从而减小压缩后图片的体积。

这种方式通常用于处理对数据完整性要求较低的应用场景。

三、数字图像压缩的原理和方法数字图像的压缩通常分为三个步骤:预处理、变换/量化和编码。

前两个步骤是有损压缩和无损压缩的共同步骤,而编码则是两种压缩方式区别最大的部分。

1. 预处理预处理是数字图像压缩的第一步,预处理的主要目的是将原始图像去除一部分冗余信息。

冗余信息可以分为两种类型:空域冗余信息和频域冗余信息。

空域冗余信息主要是指原始图像中相邻像素之间的冗余性,这部分冗余性可以通过预处理中的空间滤波器来去除。

而频域冗余信息则是指在频域(傅里叶变换)中,相近频率的信号之间所包含的冗余性,这部分冗余性可以通过预处理中的频域滤波器来去除。

2. 变换/量化预处理完成之后,数字图像压缩的第二步是变换/量化。

在这个步骤中,数字图像会被转换成另一种表示形式,这种表示形式在空间或者频域中比较分散,以便于进一步的压缩。

数字图像处理技术的研究现状与发展方向.

数字图像处理技术的研究现状与发展方向.

2012年 12月第 4期数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋(山东水利职业学院 , 山东日照 276826摘要 :随着计算机技术的不断发展 , 数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。

本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。

关键词 :数字图像处理 ; 特征提取 ; 分割 ; 检索引言图像是指物体的描述信息 , 数字图像是一个物体的数字表示 , 图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。

数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理 , 它是一门新兴的应用学科 , 其发展速度异常迅速 , 应用领域极为广泛。

数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。

到了70年代 , 图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业 , 对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。

数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。

最初由于数字图像处理的数据量非常庞大 , 而计算机运行处理速度相对较慢 , 这就限制了数字图像处理的发展。

现在计算机的计算能力迅速提高 , 运行速度大大提高 , 价格迅速下降 , 图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机 , 为图像处理在各个领域的应用准备了条件。

第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。

据统计 , 在人类获取的信息中 , 视觉信息占 60%, 而图像正是人类获取信息的主要途径 , 因此 , 和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。

1数字图像处理的目的一般而言 , 对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的 [1]:(1提高图像的视感质量 , 以达到赏心悦目的目的。

如去除图像中的噪声 , 改变图像中的亮度和颜色 , 增强图像中的某些成分与抑制某些成分 , 对图像进行几何变换等 , 从而改善图像的质量 , 以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。

JPEG XR压缩算法的研究及应用分析

JPEG XR压缩算法的研究及应用分析

JPEG XR压缩算法的研究及应用分析随着数码摄影的普及和移动互联网的快速发展,图片成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而,由于图片的大量占用存储空间和传输带宽,往往会导致用户访问速度缓慢,甚至影响用户体验。

针对这种问题,JPEG XR压缩算法应运而生,成为了当今最重要的压缩技术之一。

本文将对JPEG XR压缩算法进行深入研究,分析其在应用领域中的优势和局限性。

一、JPEG XR压缩算法的基本概念JPEG XR(JPEG eXtended Range)是JPEG家族中一种新型的图像压缩标准。

该算法最初由微软公司提出,被国际标准化组织(ISO)和国际电信联盟(ITU)正式接受并推荐。

JPEG XR是一种有损压缩算法,旨在通过去除图像中不必要的细节信息,获得更高的压缩比和更小的文件大小。

同时,该算法还可根据图像的特征、清晰度和颜色等多个因素进行自适应调整,从而对不同类型的图片进行最优化的压缩。

相比于其他压缩算法,JPEG XR在处理动态范围广泛、颜色深度高的图像时表现出更加优秀的压缩效果。

二、JPEG XR压缩算法的工作原理JPEG XR压缩算法主要分为两个步骤:编码和解码。

1. 编码在编码过程中,JPEG XR算法会对原始图像进行多通道分解和色度转换。

将RGB三个通道分别转换到YCbCr色彩空间,以使之具有更好的可压缩性。

然后,JPEG XR算法会对图像进行预测编码和残差编码两种压缩方式。

预测编码是指对图像进行预处理,根据已知的像素信息预测未知的像素值,并利用预测误差来表示图像信息。

JPEG XR预测编码采用了线性预测方法和Bayesian预测方法,通过构建网络预测模型,准确地预测了图像中的像素值,并获得了更高的压缩比。

残差编码是指将原始图像减去预测图像,以得到残差图像,并将残差图像转换成频域数据表达。

JPEG XR利用离散余弦变换(DCT)将图像从空间域转换成频域,利用DCT系数来表示图像信息。

数字图像处理技术的发展现状及趋势

数字图像处理技术的发展现状及趋势

数字图像处理技术的发展现状及趋势摘要:数字图像处理技术是一种将图像信号转化为数字信号,然后利用计算机达到某种目的的处理方式。

数字图像处理技术是在计算机发展和数学发展的推动下,得以进步和完善的,最初的时候主要应用在生物医药工程和工业工程等方面。

其实图像处理技术一项具有良好发展前景的新型技术,在未来的不断进步发展过程中,必然会对社会做出巨大贡献,因此探究数字图像处理技术的发展现状和发展趋势有着十分重要的现实意义。

鉴于此,本文就数字图像处理技术的发展现状及趋势展开探讨,以期为相关工作起到参考作用。

关键词:数字图像处理技术;发展现状;发展趋势1数字图像处理技术的概述数字图像处理技术即计算机图像处理技术,是一个对图像进行增强、分割、复原、编码、压缩等处理的过程,那么由此可见图像处理技术是离不开计算机和数学的发展的,而且在近年来数字图像处理技术已经在许多领域得到科学合理的应用,人们逐渐习惯于使用这种技术对图像进行完美化处理。

而且数字图像处理技术对数学和企业的发展也有着一定的影响,因为数字图像处理是为了适应企业的发展要求应运而生的,而具体的实践过程需要计算机和数学的全面辅助。

因此在信息技术的发展推动下,数字图像处理技术为许多行业的改善和发展提供了帮助。

相信在未来的继续发展下,数字图像处理技术一定会更加完善和优化,进而为各个学科领域的发展带来更多的帮助。

2数字图像处理的主要研究进展2.1数字图像的采集与数字化在数字图像的处理当中,图像采集和数字化是一项重要的工作,也是图像处理的基础。

就数字图像的采集和数字化来讲,主要有两方面的工作:第一是进行图像的采集,数字化的图像以基础图像为蓝本,所以要进行数字图像的处理,首先要将需要处理的基础图像进行收集。

第二是进行图像的数字化转换。

利用计算机技术和数字技术将基础图像信号转化为数字图像的信号,这样就可以在计算机上进行数字图像的信号处理。

简言之就是数字图像的处理工作需要有图像采集和数字转换这两项基本的工作支持,这样,图像处理的图像信息完整性才可以得到保持。

压缩感知技术及其在数字图像取证中的应用研究

压缩感知技术及其在数字图像取证中的应用研究

压缩感知技术及其在数字图像取证中的应用研究随着数字图像的广泛应用,数字图像取证技术也变得越来越重要。

在数字图像取证中,压缩感知技术成为了一种被广泛研究和应用的有效手段。

压缩感知技术是一种利用信号的稀疏性来进行数据压缩和重构的新型技术。

它通过在信号采样过程中直接记录其重要信息,而不是对信号进行完整采样,从而实现了高效的数据压缩和重构。

在数字图像取证中,压缩感知技术可以有效地提取和还原图像中的重要信息,对于犯罪证据的分析和提取起到了重要的作用。

首先,压缩感知技术可以帮助提高数字图像取证的效率。

在传统的数字图像取证中,需要对大量的数据进行分析和处理,耗费了大量的时间和资源。

而采用压缩感知技术可以在保证数据完整性的前提下,大幅度减少所需的数据量,从而加快了图像取证的速度和效率。

其次,压缩感知技术可以提高数字图像取证的精度和准确性。

在数字图像取证中,往往需要对图像中的细节进行分析和提取,以获取更多的犯罪证据。

由于压缩感知技术能够有效提取图像中的重要信息,因此可以更准确地分析图像中的细节,从而提高数字图像取证的精度和准确性。

此外,压缩感知技术还可以减少数字图像取证中的数据存储和传输成本。

在数字图像取证中,需要对大量的图像数据进行存储和传输,这既耗费了大量的存储空间,也增加了数据传输的成本。

而采用压缩感知技术可以大幅度减少所需的存储空间和传输带宽,从而降低了数字图像取证的成本。

综上所述,压缩感知技术在数字图像取证中具有重要的应用价值。

它可以提高数字图像取证的效率、精度和准确性,同时还可以降低数据存储和传输成本。

因此,进一步研究和应用压缩感知技术在数字图像取证中的方法和算法,对于提升数字图像取证的能力和水平具有重要的意义。

浅谈数字图像压缩技术

浅谈数字图像压缩技术

数字图像处理结课论文姓名:X.X.X学号:专业:通信工程浅谈数字图像压缩技术摘要:随着五千历史文明的发展;如今的我们正处于数字时代的浪潮中..自从1946年2月14日;世界上第一台通用电子数字计算机“埃尼阿克”ENIAC宣告研制成功..现在的我们无时无刻不在被各种各样的数字信息所包围着..数字时代的到来;丰富了我们的日常生活;让我们的生活与众不同;绚烂多彩..数字时代最伟大的两大发明就是:移动电话和因特网..而且;如今的移动电话和因特网都是利用数字信息进行信息传输..其中包括图像;语音;视频信息等等..本文主要讲有关于图像的压缩技术..因为;原始的图像一般都很大;只有经过压缩处理之后;才能更好的存储;传输;和利用..Abstract:With 5;000 history of civilization development; now we are in the wave of the digital age. Since February 14; 1946; the world's first general-purpose electronic digital computer "ENIAC" ENIAC was developed. All the time now we are surrounded by all kinds of digital information. The arrival of the digital age; enriches our daily lives; make our lives unique and colorful. Greatest two inventions are in the digital age: mobile phones and the Internet. Moreover;today's mobile phones and the Internet is the use of digital information transfer information. Includes images; voice; video; and so on. This article talk about image compression technology. Because the original image is very large; only after the compression process; in order to better storage; transmission; and utilization.关键词:图像; 压缩引言随着数字时代的发展;计算机的普及率也是越来越广泛;智能手机等移动电话网的覆盖也是远来越宽..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..无独有偶;随之而来的即是数字图像处理技术的突飞猛进..想要实现实时消息的传递;信息的传输便成了关键;而信息传输的核心便是数据压缩技术..可以这么说:数字图像处理技术的核心就是数字图像的压缩..只有有效滴解决了数据的压缩问题;信息才会更快更可靠地传输;才会有我们现在这样方便而又舒适的生活..数字图像压缩技术是数字图像处理技术的一个重要的分支学科;所谓的数字图像压缩就是减少表示数字图像时需要的数据量;以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的一门综合技术..现在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..本文主要从图像错误!压缩技术概述、错误!图像压缩技术必要性、错误!数字图像压缩原理、错误!图像压缩标准、错误!图像压缩算法优缺点、错误!生活中常用的压缩方法举例、错误!图像压缩技术的前景展望7个方面来论述..一、图像压缩技术概述在满足一定保真度的要求下;对数字图像进行变换、编码和压缩;去除多余数据;减少表示数字图像时需要的数据量;以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..图像数据之所以可以进行压缩;主要是因为一般原始图像数据中的像素和像素之间是高度相关的;都含有大量的冗余信息..图像压缩编码的目的就是消除各种冗余;并在给定的畸变下用尽量少的比特数来表征和重建图像;使它符合人们既定的各种要求..图像压缩编码可分为两类:一类压缩是可逆的 ;即从压缩后的数据可以完全恢复原来的图像 ;信息没有损失 ;称为无损压缩编码;另一类压缩是不可逆的 ;即从压缩后的数据无法完全恢复原来的图像 ;信息有一定损失 ;但是不影响人们的正常使用;称为有损压缩编码..除了图像可以压缩外;音频;视频数据都可以根据人们的要求实现一定的压缩;因为不是本文讨论的重点;所以在这里不再论述..二、图像压缩技术必要性数字时代;对于信息的实时性要求很高;所以;实现信息的实时性传输就显得非常必要了..但是在现有的通信能力下;如果原始信息不经过压缩;就无法完成大量多媒体信息的实时传输..数字图像高速传输和存贮所需要的巨大容量已成为推广数字图像通信的最大障碍; 因此对图像进行压缩十分必要..进行数据压缩可以较快地传输各种信源、提高信道的利用率、降低发射功率、节约能源以及减少存储容量等..三、数字图像压缩原理1.0 JPEG压缩原理JPEG算法中首先对图像进行分块处理;一般分成大小不等互不重叠的模块;再对每一模块进行二维离散余弦变换DCT..每一个模块变换后的系数基本不相关;而且系数矩阵的能量集中在低频区..再根据量化表进行量化;量化的结果保留了低频部分的系数;去掉了高频部分的系数..量化后的系数按zigzag 扫描重新组织;然后进行哈夫曼编码..JPEG压缩是基于二维离散余弦变换DCT的图像压缩在MATLAB里输入程序:I=imread'cameraman.tif';I=im2doubleI;%图像存储类型转换T=dctmtx8;%离散余弦变换B=blkprocI;8 8;'P1P2;T;T';Mask=1 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0B2=blkprocB;8 8;P1.X.mask;%数据压缩;丢弃右下角高频数据I2=blkprocB2;8 8;P1xP2;T;T;%进行DCT反变换;得到压缩后的图像subplot1;2;1;imshowI;title'原图'subplot1;2;2;imshowI2;title '压缩后的图像'实验截图如下:由以上程序及图像可知:我们舍弃了85%的DCT系数;也即是减少了原图像85%的大小容量;更加利于存储和传输;而且;压缩后的图像虽然略有模糊但是依然很清晰;并不影响我们正常观看..2.0 JPEG2000压缩原理JPEG2000格式的图像压缩比;可以在现有的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..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;用户通过选择参数;能够对图像进行有损和无损压缩..现在网络上的JPEG 格式的图像在下载时是按“块”传输的;而JPEG2000格式的图像支持渐进传输;用户在下载图像时不必接收整个图像的压缩码流;从而节约了流量和减少了下载时间;以及用户的等待时间..由于JPEG2000采用小波技术;可随机获取某些感兴趣的图像区域ROI的压缩码流;再对压缩的图像数据进行进行传输、滤波等操作..3.0小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本原理是:在Mallat 塔式快速小波变换算法的基础上对图像进行多分辨率分解..其具体过程为:首先对图像进行多级小波分解;然后对每层的小波系数进行量化;再对量化后的系数进行编码..一个图像作小波分解后 ; 可得到一系列不同分辨率的子图像 ;不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的 ..高分辨率即高频子图像上大部分点的数值都接近于 0 ; 越是高频这种现象越明显 ..对一个图像来说 ;表现一个图像最主要的部分是低频部分 ;所以一个最简单的压缩方法是利用小波分解 ;去掉图像的高频部分而只保留低频部分 ..在MATLAB中输入程序:I=imread'yw.jpg';x=rgb2grayi;%彩色图像转化为灰度图像cA;Ch;cV;cD=dwt2x;'db1';对图像进行单层分解;小波图像为db1 A=upcoef2'a ';cA ;'db1';1 ;H=upcoef2'h ';cH ;'db1';1 ;V=upcoef2'v ';cV ;'db1';1 ;D=upcoef2'd ';cD ;'db1';1 ;%图像编码figureA;192;title'近似细节系数';title'水平细节系数';title'垂直细节系数';title'对角细节系数';d=idwt2cA;cH;cV;cD;'db1';对分解的细节系数执行单层重构;小波为db1imshowd;;运行程序;实验结果如下:4.0 分形图像压缩的原理分形压缩主要利用自相似的特点;通过迭代函数系统实现..分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像;然后每一个子图像对应一个迭代函数;子图像以迭代函数存储;迭代函数越简单;压缩比也就越大..同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代进行逆运算;就可以恢复出原来的子图像;从而得到原始图像..在MATLAB中输入程序:I=imread'cameraman.tif';imshowI;X1=imresizeI;1X2=imresizeI;0.8X3=imresizeI;0.6X4=imresizeI;0.4X5=imresizeI;0.2X6=imresizeI;0.09实验截图如下:由图可知:缩小的越厉害;图像的容量就越小;但是并不是越小越好;因为缩小到一定程度;图像就变的越来越模糊了;这样子就影响到人们正常的使用了;就得不偿失了..所以;在进行图像压缩时;一定要找到一个合适的压缩比;既能实现图像压缩;又不影响人们正常使用..四、图像压缩标准(一)JPEG标准JPEG标准适合于各种连续色调图像的压缩 ;其源图像类型可以不受图像尺寸、内容、统计特性、像素形状以及颜色空间等的限制;在压缩性能方面可以达到非常高的水平..而且JPEG标准的算法适合于各种软硬件;此方法性价比较高..负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”JointPhotographic Expert Group;简称JPEG;于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案;其后多次修改;至1991年形成ISO10918国际标准草案;并在一年后成为国际标准;简称JPEG标准..(二)JPEG2000标准1988年;Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比..1990年;Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后;使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能..三小波变换图像压缩标准小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解..其具体过程为:首先对图像进行多级小波分解; 然后对每层的小波系数进行量化; 再对量化后的系数进行编码..小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一; 已经形成了基于小波变换的国际压缩标准..四、图像压缩算法优缺点1.0 JPEG压缩的优点如下:1:形成了国际标准;2:具有中端和高端比特率上的良好图像质量..缺点方面:1:由于对图像进行分块;在高压缩比时产生严重的方块效应;2:系数进行量化;是有损压缩;3:压缩比不高;小于50..JPEG压缩图像出现方块效应的原因是:一般情况下图像信号是高度非平稳的;很难用Gauss过程来刻画;并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要;用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的..2.0 JEPG2000 压缩JPEG2000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..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..3.0 小波变换图像压缩目前三个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码EZW;分层树中分配样本图像编码SPIHT和可扩展图像压缩编码EBCOT..小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解..其具体过程为:首先对图像进行多级小波分解;然后对每层的小波系数进行量化;再对量化后的系数进行编码..小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一;已经形成了基于小波变换的国际压缩标准; 如MPEG-4标准;及如上所述的JPEG2000标准..4.0 分形图像压缩分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比..1990年;Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后;使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能..迭代函数越简单; 压缩比也就越大..同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代; 就可以恢复出原来的子图像; 从而得到原始图像..五、生活中常用的压缩方法举例在我们的日常生活中;一般不会用到MATLAB软件来进行图像的压缩;因为这样子还要写程序;很是麻烦啊..所以直接利用一些图像压缩软件来进行简单的图像压缩也是可以的..而且还具有很可观的压缩比..对于平时的存储;传输都有不错的效果..1:这里就简单的利用瑞影无损图片压缩大师来做几个实验..由上面的图片信息可知;原始图像大小为466KB;利用软件压缩之后大小为193KB;压缩后的图像只有原始图像的40%;实现了一定层度上的压缩..由上面的图片信息可知;原始图像大小为497KB;利用软件压缩之后大小为151KB;压缩后的图像只有原始图像的30%;也达到了压缩的目的..2:上面是利用软件进行压缩;下面介绍另外一种压缩的使用方法:降低分辨率..降低图像的分辨率同样可以实现图像压缩的目的;如下图所示由上图可知:图像压缩前分辨率为1920 x 1080;大小为497KB;降低分辨率后分辨率为:960 x 540;大小为195KB..通过降低图像的分辨率实现了图像压缩的目的;而且图像的水平分辨率和垂直分辨率都保持96dpi 不变;在通过逆变换;就可以恢复其原始图像..3:下面再介绍一种WinRAR压缩方法:由上图可知:压缩前图像大小193KB;经过WinRAR压缩后大小192KB;基本上没有什么变化;其实这是一种无损压缩..经过解压缩后;即可以恢复其原始图像信息..六、图像压缩技术的前景展望图像压缩编码技术快速发展;在越来越多的领域发挥除出它的优越性和不可替代性..计算机领域的迅猛发展为图像压缩技术的完善提供了基础条件;图像编码压缩技术的运用;节约了图像存储、传输等过程中的成本;加快了传输速度;便利了人们的生活;促进了其他领域的发展..图像编码压缩技术的也为人类开拓新的应用领域提供了技术基础;人们对图像编码压缩技术的热情会更高;更加充分的引起对其的重视;图像编码压缩技术如何更深更广的为被其他领域应用将成为人类研究的热点..大数据量的图像信息会给存储器的存储容量;通信干线信道的带宽;以及计算机的处理速度增加极大的压力..单纯靠增加存储器容量;提高带宽;以及计算机处理速度等方法来解决这个问题是不现实的..所以采用编码压缩技术;减少传输数据量;是提高通信速度的重要手段..真是不敢想象;我们的生活要是没了图像压缩技术该会怎样..如果没有图像数据压缩技术;我们可能打开一个网页需要十分钟;如果没有图像数据压缩技术;可能一部电影需要存储空间100G;如果没有图像数据压缩技术;新闻的传播可能就不会存在“新”之说..。

图像压缩研究背景意义及现状

图像压缩研究背景意义及现状

图像压缩研究背景意义及现状1图像压缩的可能性与必要性2图像压缩方法的分类3静止图像压缩的发展历史与现状4图像压缩的基本原理图像是对客观事物的一种相似性的、生动的描述,是对客观对像的一种比较直观的表示方式。

它包含了被描述对像的有关信息,是人们最主要的信息源。

据统计,一个人获得的信息大约有75%来自视觉。

进入信息化时代人们将越来越依靠计算机获取和利用信息,而数字化后的多煤体信息具有数据海量性,与当前硬件技术所能提供的计算机存储资源和网络带宽之间有很大的差距。

这样,就对信息的存储和传输造成了很大困难,成为阻碍人们有效获取和利用信息的一个瓶颈问题。

图像信息作为计算机上最重要的资源,对其进行有效的压缩处理无疑将会给人们带来巨大的好处。

静止图像压缩不但是各种动态图像压缩、传输的基础,而且还是影响其效果好坏的重要因素。

1图像压缩的可能性与必要性图像数字化后的数据量是很大的,例如,一幅1024*768的24位BMP图像,其数据量约为2.25MB。

大数据量的图像信息会给存储器的存储容量,通信干线信道的带宽,以及计算机的处理速度增加极大的压力。

单纯靠增加存储器容量,提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的,这时就要考虑压缩。

数字图像的冗余主要表现在以下几种形式:(1) 空间冗余。

在一幅图像中,规则物体和规则背景(所谓规则就是指表面有序而不是完全杂乱无章的排列)等所具有的相关性,应用一些算法提取并减少这些图像素之间的相关性就可以达到数据压缩的目的。

(2) 时间冗余。

指序列图像(电视图像,运动图像)所包含的相邻图像之间的相关性。

(3) 结构冗余。

有些图像有着非常强的纹理结构(如草席的图案)或自相似性,称之为结构上的冗余。

(4) 信息熵冗余。

如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵,则图像存在冗余,这种冗余称为信息熵冗余。

(5) 视觉冗余。

人眼接收信息的能力是有限的,对图像的分辨率也是有限的。

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。

数字图像处理技术的发展现状及发展趋势研究

数字图像处理技术的发展现状及发展趋势研究

数字图像处理技术的发展现状及发展趋势研究摘要:数字图像处理技术(DIT)是当前信息技术领域的重要分支,其在多个领域中具有广泛应用价值。

本文通过对数字图像处理技术发展现状分析,探讨其未来发展趋势,旨在为相关领域研究和实践提供参考和借鉴。

关键词:数字图像处理技术;应用;发展趋势一、数字图像处理技术的发展现状(一)硬件设备在数字图像处理技术硬件设备方面,目前已经取得很多进展。

首先,随着技术的不断进步,数字图像处理技术硬件设备已经可以实现更高处理能力和更快处理速度。

例如,高性能GPU和CPU已经成为数字图像处理技术中主流硬件设备,可以快速地完成大量图像处理任务。

同时,随着边缘计算技术的发展,数字图像处理技术硬件设备也在逐渐向边缘化方向发展,即更加靠近用户和数据源,可以达到更快地处理图像数据。

其次,数字图像处理技术硬件设备逐渐向高精度和高分辨率方向发展。

随着人们对图像质量要求越来越高,数字图像处理技术硬件设备需要不断提高分辨率和精度,以满足人们需求。

例如,在医疗、金融等领域,人们需要高精度的图像处理技术,以实现更精确识别和判断。

最后,数字图像处理技术硬件设备也在逐渐向智能化和自动化方向发展。

随着人工智能技术的发展,数字图像处理技术硬件设备逐渐开始融入人工智能技术,以实现更加智能化图像处理。

例如,在安防领域,人们可以通过智能化数字图像处理技术,自动识别和跟踪异常行为,从而实现更加有效的监控和管理。

(二)应用领域随着计算机技术不断发展,数字图像处理技术逐渐应用于医学、航空航天、安全防范、通信等领域。

目前,数字图像处理技术已经在各个领域得到广泛应用。

在医学领域,数字图像处理技术可以实现疾病诊断和治疗。

通过医学影像图像处理和分析,可以准确地检测出病变部位,并对其性质进行判断。

同时,数字图像处理技术还可以应用于医学手术中,实现手术导航和辅助切除肿瘤等功能。

在航空航天领域,数字图像处理技术可以实现对航天器的实时监控。

数字图像压缩技术的发展现状与趋势

数字图像压缩技术的发展现状与趋势

数字图像压缩技术的发展现状与趋势作者:侯睿王昆来源:《科教导刊》2009年第09期摘要图像压缩技术对于数字图像信息实现快速传输和实时处理具有重要的意义。

本文简要论述了图像和视频压缩技术的研究状况,就目前国际上正在研究的压缩标准和方法作了介绍,并对图像和视频压缩技术的发展趋势和前景进行了初步探讨。

关键词数字图像图像压缩压缩标准中图分类号:TP391文献标识码:A1图像压缩技术概述信息技术的迅猛发展产生了大量的图片,包括气象图片、广播电视、遥感图片等各种各样的图像信息。

要充分利用这些图片,就要对它们进行大量的存储和传输,并且要在保证质量的前提下以较小的空间存储图像和较少的比特率传输图像,因此,就产生了各种图像压缩编码技术。

图像数据之所以可以进行压缩,主要是因为一般原始图像数据是高度相关的,都含有大量的冗余信息。

图像压缩编码的目的就是消除各种冗余,并在给定的畸变下用尽量少的比特数来表征和重建图像,使它符合预定应用场合的要求。

2 图像压缩技术的分类数据压缩的效果好与不好,关键要看三个指标:一是压缩比要大,二是压缩算法简单、速度快,三是恢复效果好。

图像压缩编码的方法目前有很多种,按照信息保真度来分类,可以分为两大类:一类是冗余度压缩法。

如著名的哈夫曼编码、香农编码、游程编码等,其特征是压缩比较低(一般不超过8:1),但不丢失任何数据,可以严格恢复原图像,实现编/解码的互逆,故又称可逆编码或无损压缩。

另一类是熵压缩法。

如预测编码、变换编码、统计编码等,由于在压缩过程中要丢失一些人眼所不敏感的图像信息,且所丢失的信息不可恢复,即图像还原后与压缩前不完全一致,故又称有损压缩。

按照具体编码技术分类,可以分为:预测编码、变换编码、统计编码、轮廓编码、模型编码等。

3 图像压缩技术的国际标准20世纪80年代后,ISO、IEC和ITU陆续制定了各种数据压缩与通信的标准与建议。

3.1 H.261协议H.261是ITU-T于1990年12月通过的有关图像和视频压缩和编码的第一个国际标准化协议,采用了运动补偿预测和离散余弦变换相结合的混合编码方案,获得很好的图像压缩效果,其主要对象是m€?4kbit/s 两类码率。

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数字图像压缩技术的研究及进展测绘学院遥感科学与技术11-1 郭连杰 201101180704 摘要:本文通过介绍其发展历程及其基本原理和分类和其现阶段的应用对图像压缩编码技术进行了系统性概述,最后对其前景作了总体上的展望,点名了其发展方向。

数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。

当前几种最为重要的图像压缩算法:JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩,总结了它们的优缺点及发展前景。

然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状,并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。

随着国际互联网和无线通讯的迅速发展,图像被广泛应用于在各种多媒体服务中,图像压缩技术伴随着信息理论的发展和信息交流的需求而不断发展、成熟。

图像压缩的基本理论起源于20世纪40年代末香农(Shannon)的信息理论。

在这个理论框架下,出现了早期的信源编码方法,如香农-法诺编码、哈夫曼编码、算术编码、词典编码(包括LZ77、LZ88及LZW)等。

分析表明,原始图像数据在相邻像素之间存在较强的相关性,通过将从空间域映射到变换域,在变换域进行处理,可以有效去除相关性,获得更好的压缩效果。

实践表明,离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation,DCT)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)是两种有效的变换方法,能使图像数据在频率分布上更有规律,从而为进行图像压缩铺平了道路。

20世纪80年代中期开始制定的静止图像压缩编码国际标准JPEG采用DCT编码作为核心算法,得到了广泛应用。

1993年Shapiro提出嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码方法具有低码率、低失真和渐进传输特性等重要特征,成为基于小波变换编码的新一代的静止图像压缩标准JPEG 2000的基础算法。

关键词:分形图像压缩;小波变换;任意形状可视对象编码;发展前景;现状;分类;原理;图像压缩;图像编码;压缩技术一、引言随着多媒体和通信技术的快速发展,多媒体信息的传输对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。

数字化后的信息,尤其是数字化后的视频和音频信息,具有数据海量性的特点,它给信息的存储和传输造成很大的困难,成为阻碍人类有效获取和使用信息的瓶颈问题之一。

因此,研究和开发新型有效的多媒体数据压缩编码方法,以压缩的形式存储和传输这些数据将是最好的选择。

为了在最短的时间传递尽可能多的图片,或者为了利用有限的存储容量存储更多的图象信息,或者为了在有限的带宽条件下传输尽可能多的活动图像,就要研究怎样才能最大限度的压缩图像数据,并且保证压缩后的重建图像能够被用户所接受,这就是图像编码所要解决的问题。

二、图像压缩编码技术的发展历程图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天已经有50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80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。

1 9 4 8 年提出电视信号数字化后,就开始了对图像压缩编码技术的研究工作,至今已有5 0 多年的历史。

5 0 和6 0 年代,限于客观条件,仅对帧内预测法和亚取样内插复原法进行研究。

1 9 6 6 年J . B . O Ne a l 对比分析了D P C M与P C M,并提出了用于电视的试验数据。

1 9 6 9 年进行了线性预测编码的实际试验。

1 9 6 9 年举行首届图像编码会议 , 7 0 年代开始进行帧间预测编码的研究。

8 0 年代开始对运动补偿所用的运动估值算法进行研究。

变换编码是1 9 6 8年H . C . A n d r e w s 等人提出的,采用的是二维离散傅里叶变换。

此后相继出现了其他的变换编码方法,其中包括二维D C T .对模型编码的研究始于8 0 年代初。

进入9 0 年代以后,I T U - T 和I S O制定了一系列图像编码国际标准。

如:1 9 9 0 年为会议电视和可视电话制定的H .2 6 1 标准。

1 9 9 1 年为静止图像编码制定的J P E G标准。

1 9 9 1 年为电视数字图像存储而制定的MP E G - 1 标准。

1 9 9 3 年为活动图像及其伴音压缩而制定的通用编码国际标准MPE G -2 01 9 9 4美国“大联盟”公布数字H D T V系统的说明书草案。

美国“先进电视H2 63 视频编码系统的研究与实现系统委员会”拟定“数字电视标准”。

1 9 9 6 年I T U - T为甚低码率视频编码而制定的H .2 63 标准。

1 9 9 8 年I T U - T拟定H.2 63 V e r s i o n 2 草案,即H . 2 6 3 + 01 9 9 8 年拟定M P E G - 4 草案,首次在编码中引入了视频对象和基于内容编码的概念。

三、JPEG压缩JPEG算法是一种数字图像压缩编码算法,具有压缩比例高、失真小的特点,并已被确定为国际标准。

该标准被广泛应用于数码相机、监视系统、手机、可视电话等等诸多方面。

它的应用与实现不仅限于PC机,更多的则是基于嵌入式系统。

嵌入式系统有其体积小、成本低、可靠性高、速度快、环境适应性强等优点。

嵌入式编码实现方式也比较多,有的采用专用集成芯片,有的基于FPGA,有的基于DSP,ARM。

采用专用芯片的方式实现简单,技术成熟可靠,但灵活性以及可扩展性差。

基于FPGA的方式,压缩算法纯硬件实现,并行处理速度高,可实现高速处理,但由于JPEG压缩算法比较复杂,开发难度大些,费时费力。

负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。

1.JPEG压缩原理及特点JPEG算法中首先对图像进行分块处理,一般分成互不重叠的大小的块,再对每一块进行二维离散余弦变换(DCT)。

变换后的系数基本不相关,且系数矩阵的能量集中在低频区,根据量化表进行量化,量化的结果保留了低频部分的系数,去掉了高频部分的系数。

量化后的系数按zigzag扫描重新组织,然后进行哈夫曼编码。

JPEG的特点优点:(1)形成了国际标准;(2)具有中端和高端比特率上的良好图像质量。

缺点:(1)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50。

JPEG压缩图像出现方块效应的原因是:一般情况下图像信号是高度非平稳的,很难用Gauss过程来刻画,并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要,用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。

2. JPEG压缩的研究状况及其前景针对JPEG在高压缩比情况下,产生方块效应,解压图像较差,近年来提出了不少改进方法,最有效的是下面的两种方法:(1)DCT零树编码DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带,然后用零树编码方案进行编码。

在相同压缩比的情况下,其PSNR的值比 EZW高。

但在高压缩比的情况下,方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。

(2)层式DCT零树编码此算法对图像作的DCT变换,将低频块集中起来,做反DCT变换;对新得到的图像做相同变换,如此下去,直到满足要求为止。

然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。

JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应,因此在今后的研究中,应重点解决 DCT变换产生的方块效应,同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。

四、JEPG2000压缩JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。

一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。

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。

1.JPEG2000压缩原理及特点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。

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。

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。

现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的,而JPEG2000格式的图像支持渐进传输,这使用户不必接收整个图像的压缩码流。

由于JPEG2000采用小波技术,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。

图1 JPEG2000压缩编码与解压缩的总体流程2.JPEG2000压缩的前景JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。

其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。

JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。

五、小波变换图像压缩1.小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。

其具体过程为:首先对图像进行多级小波分解,然后对每层的小波系数进行量化,再对量化后的系数进行编码。

小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一,已经形成了基于小波变换的国际压缩标准,如MPEG-4标准,及如上所述的JPEG2000标准。

2.小波变换图像压缩的发展现状及前景目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码(EZW),分层树中分配样本图像编码(SPIHT)和可扩展图像压缩编码(EBCOT)。

(1)EZW编码器1993年,Shapiro引入了小波“零树”的概念,通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码,有效地剔除了对高频系数的编码,极大地提高了小波系数的编码效率。

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