JPEG算法与矢量量化算法在图像压缩中的应用研究

摘要

图像的数字化表示使得图像信号可以高质量地传输，也便于图像的检索、分析、处理和存储。但是数字图像的表示需要大量的数据，必须进行图像的压缩。图像压缩的目的是消除图像中的大量冗余信息，提高图像传输的效率，减少图像的存储容量。 随着医学的不断进步和发展，产生了大量的图像数据，给医学图像的存储和传输技术提出了严峻的挑战，因此数字图像压缩技术在医学图像中的应用也日益广泛。正是由于其广泛的应用，图像压缩技术的研究就变得相当有意义。 JPEG(Joint Photographic Experts Group)联合摄影专家组，制定出了第一套国标静态图像压缩标准JPEG，JPEG压缩算法由于其较高的压缩比和理想的压缩效果，是目前应用最广泛的图像压缩方法之一。矢量量化(VQ)是，在量化的时候，用码书中与输入矢量最匹配的码字来代替这个输入矢量的量化方法。矢量量化作为一种有效的有损压缩技术，其突出优点是压缩比大以及解码算法简单，因此它已经成为数据压缩编码的重要技术之一。 本文在介绍JPEG图像压缩算法、矢量量化图像压缩技术的基础上，用JPEG和VQ这两种算法分别对lena图像和医学中的CT图像进行了压缩处理，得到在不同压缩比下的峰值信噪比，并对压缩结果进行了分析比较。实验结果表明，当压缩比较低的时候，JPEG压缩算法的压缩质量较高，而随着压缩比不断加大，矢量量化编码算法的压缩效果较JPEG压缩算法更具优越性。

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致谢

第一章绪论

1.1课题研究背景及意义

1.1.1数字图像压缩的研究背景

1.1.2数字图像压缩的研究目的

1.1.3医学图像压缩的研究意义

1.2图像压缩算法介绍

1.2.1图像压缩算法分类

1.2.2图像压缩标准介绍

1.2.3图像压缩和解压缩的一般过程

1.3图像压缩评价标准

1.3.1图像压缩主观评价

1.3.2图像压缩客观评价

1.4本文主要工作

第二章基于DCT的JPEG静态数字图像压缩技术

2.1概述

2.2 JPEG图像压缩标准

2.3 JPEG图像压缩主要步骤

2.3.1前向DCT变换

2.3.2量化

2.3.3 Z字型扫描

2.3.4差分脉冲编码调制(DPCM)直流系数(DC)编码

2.3.5行程长编码(RLE)交流系数(AC)编码

2.3.6熵编码(Entropy coding)

2.4 JPEG解码的主要步骤

2.4.1预处理

2.4.2 Huffman解码

2.4.3反量化和IDCT变换

2.4.4颜色空间变换

2.5本章小结

第三章基于矢量量化编码的数据压缩技术

3.1矢量量化编码基础

3.1.1矢量量化的理论基础

3.1.2矢量量化的定义

3.1.3矢量量化的特点

3.1.4矢量量化的相关概念

3.2矢量量化编码的关键技术

3.2.1码本的建立

3.2.2码字搜索

3.2.3码字索引分配

3.3矢量量化编码的改进

3.3.1基于Kohonen自组织特征映射神经网络的矢量量化

3.3.2自适应及分类矢量量化

3.4 LBG算法

3.4.1 LBG算法基础

3.4.2 LBG算法步骤

3.4.3初始码书的形成

3.5本章小结

第四章图像压缩技术比较研究

4.1 JPEG数字图像压缩技术

4.1.1 JPEG压缩过程与步骤

4.1.2 JPEG压缩结果比较分析

4.2基于矢量量化编码技术的数字图像压缩

4.2.1 VQ算法压缩原理与步骤

4.2.2 VQ算法压缩结果比较分析

4.3 CT图像压缩实验结果分析与比较

4.4本章小结

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文