导读:本文包含了静态图像编码论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像采集,图像编码,数据处理
静态图像编码论文文献综述
王珺,张靓,郭冬梅,翁孚达[1]（2018）在《一种基于FPGA平台的静态高清图像编码系统》一文中研究指出针对大分辨率以及超大分辨率静态高清图像压缩的需求,设计并实现了一种基于FPGA平台的静态高清图像编码系统。文中介绍了系统的总体方案,图像编码处理流程,并详细描述了该系统的数据输入及预处理模块、数据编码IP核模块、高速缓存模块和千兆以太网输出控制模块的设计方法。该系统具有灵活高效的并行处理能力,与专用的图像编码芯片相比,具有更高的自主性和灵活性,可灵活定制各类外围接口,增加或修改算法和数据处理模块,以适用于不同的需求。(本文来源于《制导与引信》期刊2018年02期）
赵盼盼[2]（2016）在《基于人眼视觉特性的高压缩比静态图像编码技术研究》一文中研究指出当前图像编码国际标准中,常使用基于块的DCT变换作为核心技术。但是基于分块变换编码在高压缩比条件下重构图像会出现明显的方块效应,降低了图像的主观质量。针对如何减少高压缩比条件下的方块效应,提高图像质量这一问题,已经提出许多不同的解决方案,这也是本文的主要研究方向。为了减少平坦区域的方块效应并且更多的保留图像的边缘细节信息,提出了一种DCT域内基于人眼视觉特性的图像块分类的自适应压缩算法,有效的提高了压缩图像的质量。首先,本文在学习静态图像编码算法和压缩标准的基础上,系统分析了图像压缩编码的核心变换技术,并对叁种经典的静态压缩标准JPEG、JPEG2000和JPEG-XR进行了压缩比较分析,分析其各自在高压缩比条件下的压缩效果;其次,重点分析了人眼视觉系统及其特性,在此基础上提出了基于视觉特性的图像块分类压缩的新思路,并且提出了一种DCT域内图像块分类的新方法,通过计算图像块的活动性,将图像块划分为平坦区、边缘区、纹理区叁大类;最后,对采取统一量化表量化的方式进行了量化失真分析,并分析了JPEG产生当块效应的根本原因,然后结合人眼视觉特性分别对平坦区、边缘区、纹理区实现自适应量化。自适应量化压缩得到的图像具有更好的视觉效果和压缩质量。(本文来源于《中北大学》期刊2016-05-25）
吴琦[3]（2013）在《低开销静态彩色图像编码压缩算法的实验研究》一文中研究指出多媒体计算机技术是现代计算机发展的一个热点。作为多媒体技术的一个重要内容,图像数据的存储是其关键技术之一。现代图像数据量巨大,无法适应小容量存储器和低带宽传输的要求。DC、DV等数字化产品像素数较高,作为民用数字化产品,价格不能过高,而且要求体积小、重量轻、耗电省,其内部的CPU及周边器件性能受到严格限制。本文论述了在上述情况下,各种压缩标准的时间和空间开销,通过对压缩标准JPEG和JPEG2000的对比分析,验证现代压缩标准实现低开销静态彩色图像编码压缩的优劣。(本文来源于《电子世界》期刊2013年12期）
高健,宋奥,刘万,陈耀[4]（2011）在《基于静态串表的图像无损压缩编码方法》一文中研究指出结合前像素预测编码方法和Lempel-Ziv-Welch(LZW)编码思想并针对其对于变化频率较高的信号压缩效率较低的问题,提出了一种通过利用图像像素之间相关性构建静态串表对数字图像进行无损压缩的编码方法。通过对前向预测编码处理后的图像数据进行查表编码来实现图像无损压缩。实验结果表明该方法实现简单,压缩效率高于LZW算法和WinZIP算法。(本文来源于《计算机应用》期刊2011年06期）
章佳,李章维,吴秀章[5]（2011）在《一种基于整数小波和SPHIT算法的静态图像编码方法》一文中研究指出自1993年Shapiro提出了EZW编码后,小波图像编码得到了快速发展.整数小波变换不仅使信息无损表示,而且减少了运算时间,使算法更易于软硬件实现.为了能够快速访问影像数据并保证图像的高清晰度,笔者在SPHIT算法的基础上,结合使用5/3整数小波变换并改进了SPHIT算法的一些不足,提出了一种可行且高效的图像编码方法,主要思路是保留LL子带,对高频部分采用类似于零树小波中的Z字型扫描方法,依照非线性最优的原理,通过3个存储数组完成了由原SPHIT算法中的3个队列反复迭代完成的图像位小波系数的嵌入式码流.实验结果表明:该方法不仅减少了复杂度和占用的内存量,而且易于硬件实现.(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2011年01期）
余航[6]（2010）在《基于小波分析的静态图像压缩编码方法的研究》一文中研究指出随着因特网、电信网、广播电视网的逐步融合与发展,解决图像存储与传输问题的压缩编码技术逐渐成为国内外研究的热点。从JPEG、MPEG-1到JPEG-2000、MPEG-4反映了图像压缩编码技术的飞速发展。目前小波分析逐步代替了傅立叶分析,成为新一代编码算法的主要变换工具,由于良好的时频局部性和多分辨率分析特性的优势克服了传统傅立叶变换的缺点,基于小波分析的算法已经占据了主导地位。目前小波算法的主要研究问题集中在以下方面:如何高效的组织系数模型,提高编码效率;如何组织码流,使其具有多质量服务能力,实现可分级编解码。小波系数的组织也出现了不同的方法:即按照树结构和块结构两种模型来组织,前者利用了跨子带系数相关性,后者则利用了子带内邻域系数相关性。本文在分析嵌入式小波零树算法的基础上,通过计算机仿真实验给出了小波图像压缩编码中最佳小波分解层数、最优小波基的选取,并在分析目前采用树形结构组织系数的优秀压缩算法的基础上,增加了小波分解前的图像平滑预处理,提出了一种结合平滑模板预处理的小波零树编码算法。最后,对基于小波变换的嵌入式零树算法进行了详细的分析和讨论,针对零树算法的一些不足,提出了一种基于零树算法的改进方法。具体来说,就是在传统EZW编码的基础上,合理调整了零树的结构,改进了原编码的流程,从主扫描完成过程到副扫描检测,直到解码的方式方法都随之作了相应的调整,最终形成了一种新零树算法。通过对算法进行程序实现,结果表明,与现有零树算法相比,该算法改进措施提高了压缩效率,在压缩比一定的情况下与EZW算法相比,重构图像的PSNR有了明显提高。本文提出的平滑模板预处理算法可以采用不同的平滑模板,是一种具有广泛应用价值的方法,可运用于其他的小波零树的改进算法,具有一定的推广意义。(本文来源于《西安科技大学》期刊2010-06-30）
裴智军,乔清理[7]（2010）在《用于静态视觉图像处理与编码的视网膜模型》一文中研究指出目的世界范围内有数百万人患色素性视网膜炎(RP)和老年黄斑变性(AMD),部分患者导致失明。尽管这些疾病视网膜部分受损,但是视神经节细胞(RGC)和视神经还是完好的。电刺激视路径上的结构,可以在视皮层产生视幻觉(phosphenes)。视网膜假体需要将视觉信息转换为电刺激,才可能恢复RP和AMD失明者的视觉。笔(本文来源于《天津市生物医学工程学会第30次学术年会暨生物医学工程前沿科学研讨会论文集》期刊2010-05-09）
张元伟[8]（2010）在《静态图像压缩编码的研究与实现》一文中研究指出随着多媒体技术和网络的不断发展,静态图像得到越来越广泛应用。在具体应用中,人们发现静态图像在存储和传输方面占用了很多的资源,造成很大不便。在这种情况下,静态图像的压缩成为人们研究的一个热点。人们希望能够用有限的空间和带宽资源存储与传输更大容量的图像,并且希望压缩后的图像有更好的图像质量。在这样的背景下,国际标准化组织发布了一系列静态图像压缩标准,其中最着名的是JPEG和JPEG2000标准。JPEG是“连续色调静止图像数字压缩编码”的简称,国际标准号是ISO/IEC 10918,是目前应用最广泛的图像压缩标准。JPEG2000是新一代静态图像压缩编码标准,国际标准号是ISO/IEC 15444,是JPEG的升级版本,有更优异的压缩性能。本文正是基于这两种标准的研究与实现。本文主要完成了以下主要工作:1)对JPEG标准的编解码进行了系统的理论研究,对其中主要模块进行了详细的介绍,并用Visual C++编程实现一幅BMP格式的图像和JPEG格式图像的相互转换。最后针对JPEG图像压缩编码速度慢的问题提出了使用查表DCT算法,并用自适应量化取代标准量化过程,达到提高压缩质量的目的。2)对JPEG2000标准的基本系统的编解码进行了理论研究,对其中小波变换、熵编码等主要模块进行了详细的说明,并用kakadu_V2.2.3版本的参考代码实现了一幅BMP格式的图像和JP2格式图像的相互转换。3)对JPEG与JPEG2000压缩编码从主要特点和图像压缩性能两个方面进行了比较,得出结论:在某些低压缩率的情况下,由于自身算法的复杂性,JPEG2000暂时还不能代替JPEG,但在高压缩率或者某些特殊要求(如:感兴趣区域编码)的情况下,JPEG2000将是最好的选择。最后,对所做的工作进行了总结,指出了研究中的不足,确定了下一步的研究方向。(本文来源于《太原理工大学》期刊2010-05-01）
王龙,李青[9]（2010）在《JPEG2000与H.264静态图像编码》一文中研究指出JPEG2000与传统JPEG最大的不同,在于它放弃了JPEG所采用的以离散馀弦转换(Discrete Cosine Transform)为主的区块编码方式,而改采以小波转换(Wavelet transform)为主的多解析编码方式。H.264则是当前最新的视频编码技术,它的帧内编码引入了很多新的技术,这使它的帧内编码效率远远高于以往的编码标准。为了定量比较H.264和JPEG2000对静态图像压缩性能的差异,本文用灰度图像进行了测试。实验数据表明:H.264帧内编码的效率比JPEG2000要高,但复杂度却高于JPEG2000,而JPEG2000的感兴趣区域编码特性也是其优势之一。(本文来源于《科协论坛(下半月)》期刊2010年04期）
李震[10]（2010）在《静态图像压缩编码算法的若干研究》一文中研究指出在当今社会,随着计算机及通信技术的发展,越来越多的业务需要信息技术的支持。其中,绝大部分的信息是以图像信息的形式表示的。它们以数字化的方式表示、存储、记录和传输,这就给数据压缩提出了非常高的要求。图像压缩编码是专门研究图像数据存储压缩的技术。近年来,随着计算机技术的迅速发展,图像编码技术取得了很大的进步,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。二值图像是一类特殊的灰度图像,本身只包含黑白两种颜色。它是一类常见而重要的信息来源,在实际生活中以及图像处理、模式识别等科研领域都占据着重要的地位。日常中的文本文件,传真报等都是二值图像。由于二值图像是一种灰度图像,所以如果能够找到一种有效压缩这类图像的方法,将对灰度图像编码有着很大的推动作用。作为图像压缩的一个分支,对二值图像压缩编码的研究工作具有非常重要的意义,也一直没有停止。在对探索一些二值图像压缩算法的过程中,我们发现了一种有效的编码方法——矩形划分编码算法。这种算法根据两点确定矩形的方法来划分黑色像素,将图像划分成不同大小的矩形,通过对矩形对角顶点的编码来实现二值图像的压缩编码。实验证明,这种方法比现阶段应用比较广泛的行程编码要有效的多。由于图像中有些二值图像的像素比较混乱,用矩形划分编码对图像进行压缩并不是非常理想。本文根据这种图像的特点提出了两种改进的二值图像矩形划分编码算法。一是直接将二值图像像素划分成规则的区域,进行矩形划分并将矩形的顶点进行编码；同时保留剩余区域混杂的黑白像素,以完成对图像的编码。另一种算法是对图像进行预处理,使得图像能够保留尽可能少的前景信息,这样图像中的前景信息将会很混乱的掺杂在一起,对背景信息进行矩形划分编码。实验证明,改进的算法对于许多二值图像来说比原算法要好的多,也能够达到很高的压缩比。从二值图像延伸到灰度图像,我们根据小波变换后小波系数的特点,将行程编码算法进行了改进,结合小波变换对灰度图像进行编码。通过实验证明,该方法比原始的算法在压缩效率上有一定的提高。(本文来源于《山东大学》期刊2010-04-20）
静态图像编码论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前图像编码国际标准中,常使用基于块的DCT变换作为核心技术。但是基于分块变换编码在高压缩比条件下重构图像会出现明显的方块效应,降低了图像的主观质量。针对如何减少高压缩比条件下的方块效应,提高图像质量这一问题,已经提出许多不同的解决方案,这也是本文的主要研究方向。为了减少平坦区域的方块效应并且更多的保留图像的边缘细节信息,提出了一种DCT域内基于人眼视觉特性的图像块分类的自适应压缩算法,有效的提高了压缩图像的质量。首先,本文在学习静态图像编码算法和压缩标准的基础上,系统分析了图像压缩编码的核心变换技术,并对叁种经典的静态压缩标准JPEG、JPEG2000和JPEG-XR进行了压缩比较分析,分析其各自在高压缩比条件下的压缩效果;其次,重点分析了人眼视觉系统及其特性,在此基础上提出了基于视觉特性的图像块分类压缩的新思路,并且提出了一种DCT域内图像块分类的新方法,通过计算图像块的活动性,将图像块划分为平坦区、边缘区、纹理区叁大类;最后,对采取统一量化表量化的方式进行了量化失真分析,并分析了JPEG产生当块效应的根本原因,然后结合人眼视觉特性分别对平坦区、边缘区、纹理区实现自适应量化。自适应量化压缩得到的图像具有更好的视觉效果和压缩质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
静态图像编码论文参考文献
[1].王珺,张靓,郭冬梅,翁孚达.一种基于FPGA平台的静态高清图像编码系统[J].制导与引信.2018
[2].赵盼盼.基于人眼视觉特性的高压缩比静态图像编码技术研究[D].中北大学.2016
[3].吴琦.低开销静态彩色图像编码压缩算法的实验研究[J].电子世界.2013
[4].高健,宋奥,刘万,陈耀.基于静态串表的图像无损压缩编码方法[J].计算机应用.2011
[5].章佳,李章维,吴秀章.一种基于整数小波和SPHIT算法的静态图像编码方法[J].浙江工业大学学报.2011
[6].余航.基于小波分析的静态图像压缩编码方法的研究[D].西安科技大学.2010
[7].裴智军,乔清理.用于静态视觉图像处理与编码的视网膜模型[C].天津市生物医学工程学会第30次学术年会暨生物医学工程前沿科学研讨会论文集.2010
[8].张元伟.静态图像压缩编码的研究与实现[D].太原理工大学.2010
[9].王龙,李青.JPEG2000与H.264静态图像编码[J].科协论坛(下半月).2010
[10].李震.静态图像压缩编码算法的若干研究[D].山东大学.2010