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【6h】

基于感兴趣区域的无人机侦察图像压缩算法研究

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文摘

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图表清单

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 本文的主要研究工作

第二章 小波变换理论

2.1 引言

2.2 小波变换的基本原理

2.2.1 连续小波变换

2.2.2 离散小波变换

2.2.3 多分辨率分析与Mallat算法

2.3 提升小波

2.3.1 提升小波提出的背景

2.3.2 提升小波的基本思想

2.3.3 提升小波的特点

2.4 小结

第三章 基于小波变换的图像压缩技术

3.1 引言

3.2 图像小波系数的特点

3.3 嵌入式编码

3.3.1 EZW编码算法

3.3.2 SPIHT编码算法

3.4 图像压缩技术的评价

3.4.1 压缩比

3.4.2 保真度准则

3.4.3 压缩和解压缩速度

3.5 小结

第四章 基于比特面偏移的感兴趣区域编码算法

4.1 引言

4.2 比特面偏移的感兴趣区域编码算法

4.2.1 JPEG2000中的ROI编码算法

4.2.2 改进的ROI编码算法

4.3 ROI掩模生成技术

4.4 改进的基于比特面偏移的ROI图像压缩方案

4.5 实验结果与分析

4.6 小结

第五章 不进行比特面偏移的ROI编码算法

5.1 引言

5.2 简单的小波图像压缩算法

5.3 在小波变换前进行图像分割的ROI编码算法

5.4 在小波变换后进行图像分割的ROI编码算法

5.5 小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文

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摘要

感兴趣区域(Region of Interest,POI)编码技术是指对图像中的感兴趣区域采用低压缩比的压缩(甚至是无损压缩),而对非感兴趣区域,即背景区域(Region of Background,BG)则采用高压缩比的压缩。这样既能够获得较高的压缩比,又可以保证图像中的重要信息尽量少地丢失,从而满足在低比特率条件下对重要的图像内容实现高质量压缩的要求。由于无人机侦察图像在现实应用中,人们往往对某些特别的区域更感兴趣,对这些区域的图像质量的要求要比其他部分高,所以本文将感兴趣区域编码技术应用在了无人机侦察图像的压缩中。
   本文首先论述了课题的研究背景和发展状况:然后较全面地阐述了小波变换理论,用实例分析了图像经小波变换后的系数分布特点,并探讨了两种基于小波变换的嵌入式编码算法:EZW算法和SPIHT算法;接着深入研究了JPEG2000中的两种基于比特面偏移的ROI算法和ROI掩模生成技术,提出了改进的的比特面偏移算法,并结合比特面偏移后的系数特点提出了改进的SPIHT算法,在VC++环境下,采用C++语言实现了整个算法的编解码。实验数据表明,采用文中改进算法,在低比特率(小于0.5bpp)时,不仅能够很好地保持图像感兴趣区域的重构质量,还能获得较好的背景信息。最后本文还提出了两种不用进行比特面偏移而实现ROI图像编码的算法.并在MATLAB仿真软件上进行了实现。

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