基于小波的彩色人脸图像编码算法研究

摘要

在网络通信和数码相机中,彩色人脸图像是一类非常重要的图像,但因其数据量巨大,如果在极低比特率下对整幅图像进行压缩时,往往会使得图像的人脸信息不够清晰,不能进行有效的人脸辨认.所以本文重点研究彩色人脸图像编码算法,对感兴趣的人脸区域进行自动选择,在压缩时对人脸区域采用低压缩比有损压缩,而对其它区域则采用高压缩比有损压缩,这样,既能控制压缩后的数据量,又能保证人脸特征区域重建后的图像质量.相对于现有的算法而言,本课题提出的算法不仅简单,而且融合了人脸识别技术.通过该算法可以实现对特定类图像进行压缩的目的.实验证明本文提出的基于小波的彩色人脸图像编码算法在获得较高压缩比的同时还能够保证人脸区域的图像质量.

目录

文摘

英文文摘

第一章综述

1.1引言

1.2本课题研究目的和意义

1.3国内外研究现状和发展趋势

1.4本文的研究内容和结构

第二章静态图像压缩编码

2.1图像压缩编码的可行性

2.2图像压缩编码的分类

2.2.1游程编码

2.2.2 LZW编码

2.2.3 Huffman编码

2.2.4预测及内插编码

2.2.5矢量量化编码

2.2.6模型编码

2.2.7分形编码

2.2.8神经网络编码

2.2.9变换编码

2.3图像压缩编码的发展历史

2.3.1早期阶段

2.3.2中期阶段

2.3.3当前阶段

2.4压缩质量评价

2.5图像编码标准

2.5.1 JPEG标准

2.5.2 JPEG2000标准

2.6 小结

第三章小波理论

3.1 FOURIER变换

3.2一维小波变换

3.2.1小波变换的定义

3.2.2多分辨分析

3.2.3离散小波变换(Mallat算法)

3.3二维小波变换

3.4双正交小波

3.5数字图像的小波变换模型

3.6本文小波变换的实现

3.6.1小波基的选择

3.6.2小波变换分解级数和边界问题

第四章小波图像编码

4.1图像小波变换域的树表示

4.2嵌入式小波零树编码（EZW）

4.2.1嵌入式小波零树编码的提出

4.2.2 EZW的编码步骤

4.2.3算法分析

4.3基于EZW的感兴趣区域编码方案

4.4 小结

第五章人脸检测

5.1人脸检测概述

5.1.1人脸检测问题的提出

5.1.2人脸检测问题的定义

5.1.3人脸检测问题的主要方法

5.2人脸检测算法

5.2.1建立肤色模型

5.2.2过滤非人脸区域

5.2.3模板匹配

5.3实验结果

5.4结论

第六章基于人脸的小波图像压缩

6.1彩色图像的压缩

6.2基于感兴趣区域的彩色图像压缩

6.3本文算法流程

6.4实验

6.5总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目

致谢