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二值图像压缩编码算法的若干研究

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论文说明:符号说明

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第一章绪论

1.1图像压缩的研究背景

1.2图像信息冗余

1.3编码算法分类

1.4本文的主要工作及组织结构

第二章二值图像及其编码

2.1二值图像及其特征

2.2二值图像的频谱

2.3二值图像压缩的意义

2.4主要编码方法

2.4.1游程长度编码

2.4.2跳白块编码

2.4.3方块编码

2.4.4识别编码

2.4.5 JBIG标准

第三章基于跳白块无损编码的改进算法研究

3.1跳白块(WBS)编码

3.2已有的几种改进算法

3.2.1 Huang和Hussain的改进

3.2.2 DeCoulon和Johnson提出的自适应方案

3.3基于WBS编码的若干改进编码

3.3.1跳白块编码改进方案一

3.3.2跳白块编码改进方案二

3.3.3关于近似单色块编码的讨论

3.3.4算法仿真及结果分析

3.4本章小结

第四章一种基于区域特征的二值图像有损编码

4.1二值图像矩形划分编码

4.2分形图像压缩编码

4.2.1分形几何及其应用

4.2.2分形图像压缩的数学基础

4.2.3 Jacquin基于分块的分形图像编码方法

4.3一种基于区域特征的有损编码

4.3.1基于矩形划分的中心区域编码

4.3.2类似分形的边缘区域编码

4.3.3解码过程

4.4实验仿真结果

4.5本章小结

第五章总结与展望

5.1本论文内容总结

5.2下一步研究的设想

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文

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摘要

随着信息技术的高速发展,人们对于视频、图像等多媒体文件的存储和传输有了更多的需求,这就给数据压缩提出了更高的要求。图像压缩编码是专门研究图像数据压缩的技术,目前图像压缩方法已有近百种,并制定了JPEG、MPEG、JBIG等国际标准。图像编码技术近年来取得了长足的进步,出现了许多新的编码思想和方法,如小波变换和分形编码等。但作为图像压缩的一个重要分支,二值图像压缩编码的发展却相对缓慢,压缩比不高,编码方法和技术相对单一,不能满足实际应用的需求。二值图像作为一类特殊的灰度图像,本身结构最简单,数据量最小,但在实际生活中以及图像处理、模式识别等科研领域中却占据重要的地位,许多文本文件、工程图、传真、报纸等都可以看成是二值图像,而在模式识别、目标检测、运动跟踪、医学图像处理等课题的研究过程中,也都需要存储和处理大量的二值图像;此外,作为灰度图像的特殊情况,二值图像编码技术的发展无疑会对灰度图像编码起到巨大的促进作用。总之,不断开展二值图像压缩编码技术的研究具有极为重要的意义。目前的二值图像编码技术主要是无损编码,典型的编码方法有跳白块编码、游程编码、四叉树编码等;1993年ISO确定了二值图像累进编码标准——JBIG标准。然而,这些编码方法和标准都或多或少的存在着缺陷,针对二值图像的编码技术的研究仍需不断深入. 本文研究了跳白块编码、矩形划分编码以及灰度图像分形编码等图像编码方法,在原有跳白块编码算法基础上做了若干改进研究;突破传统的压缩方法,提出一种新的基于区域特征的二值图像有损编码算法。跳白块编码利用许多二值图像白色区域居多的特征,对白色像素信息进行大幅缩减,用于白色部分占大多数的图像时能获得较高的压缩比;但由于编码方法过于单一,没有压缩黑色像素,对黑白混合块的处理方法也太简单,因而对于实际中的许多图像压缩比不高。论文针对跳白块编码单一的局限提出了两种改进,同时对某些特殊块的编码进行了讨论。新的方法更具一般性,用于更多普通二值图像时也能达到很高的压缩比。分析—综合是一种图像编码思想,它先将图像内容按某种规则分类,然后分别采用不同的方法进行编码,解码时再综合在一起,如子带编码、基于模型的编码都等。本文通过分析二值图像的像素分布特点,提出一种新的分类—综合的编码方法——基于区域特征的有损编码方法。将图像分为中心区域和边缘区域,对前者采用矩形划分编码,对后者采用类似分形的有损编码。其中的分形图像压缩编码是近二十年发展起来的一种新型图像压缩算法,目前均用于灰度图像的有损压缩,具有高压缩比的特点,本文尝试将其用于二值图像压缩,取得了较好的效果。该算法虽然引入较小的失真,却使压缩倍数达到十几倍甚至几十倍。

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