本文關(guān)鍵詞：圖像集壓縮算法研究

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【摘要】：隨著圖像獲取技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像的分辨率不斷提高,數(shù)據(jù)量也不斷增加,因此如何對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行有效的壓縮依然是一個(gè)非常嚴(yán)峻的問題。傳統(tǒng)的圖像壓縮方法如JPEG、JPEG2000等主要利用了單幅圖像之間的像素冗余、編碼冗余和視覺冗余進(jìn)行壓縮。但是由于大量的圖像是在相同或者相似的場景下獲得,因此它們之間也存在一定的集合冗余信息,如果有效地利用這些冗余信息,將會(huì)進(jìn)一步提高壓縮比,節(jié)省存儲(chǔ)空間。圖像集壓縮算法就是針對(duì)由多幅相似圖像組成的圖像集的壓縮問題,在單幅圖像壓縮技術(shù)的基礎(chǔ)上利用集合冗余信息,有效地實(shí)現(xiàn)高效壓縮。本文針對(duì)傳統(tǒng)的圖像集壓縮編碼中存在的分組問題、復(fù)雜度問題和高效壓縮問題進(jìn)行了深入研究,主要包括：(1)從基于代表性信息的圖像集壓縮算法和基于圖(Graph)的圖像集壓縮算法兩個(gè)方面總結(jié)了圖像集壓縮算法的整個(gè)發(fā)展歷程,并簡要地介紹了幾種圖像集壓縮算法；(2)針對(duì)無損圖像集壓縮中存在的分組問題,本文提出了一種基于相關(guān)系數(shù)平均值的圖像集劃分算法。此算法利用圖像集相關(guān)系數(shù)的平均值擬合出一個(gè)二次曲線并根據(jù)此曲線得到圖像集劃分方案。在對(duì)圖像集壓縮之前先進(jìn)行劃分處理,將一個(gè)大的圖像集劃分為若干子集之后再進(jìn)行壓縮編碼,以保證圖像集總的壓縮增益最大；(3)針對(duì)有損圖像集壓縮中存在的復(fù)雜度較高的問題,本文提出了一種基于無向加權(quán)圖的圖像集壓縮算法。該算法首先對(duì)圖像集中所有圖像的Y分量下采樣,并使用相關(guān)系數(shù)作為邊的權(quán)值函數(shù)構(gòu)建一個(gè)無向加權(quán)圖。然后使用Kruskal算法計(jì)算該圖的最小生成樹,并根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)的深度和寬度優(yōu)先算法對(duì)圖像集進(jìn)行重新排列。最后使用視頻編碼技術(shù)HEVC對(duì)排序后的圖像集編碼；(4)不同于現(xiàn)有的兩大類圖像集壓縮算法,本文還提出了一種基于非負(fù)矩陣分解的圖像集壓縮算法。該算法通過對(duì)圖像進(jìn)行非負(fù)矩陣分解和不同圖像間共用字典矩陣的方法,有效地提高了壓縮性能。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王銳拓;趙耀;林春雨;白慧慧;劉美琴;;基于圖像集大小優(yōu)化的圖像集壓縮算法[J];鐵道學(xué)報(bào);2014年07期

2 華艷秋;;淺談圖像集在視覺概念檢測中的應(yīng)用[J];科技資訊;2012年20期

3 汪粼波;郭延文;夏天辰;金國平;;樣本驅(qū)動(dòng)的半自動(dòng)圖像集前背景分割[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2013年06期

4 余平;楊有;尚晉;;基于模板差分的檔案圖像集合冗余壓縮研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2011年07期

5 曾青松;;黎曼流形上的保局投影在圖像集匹配中的應(yīng)用[J];中國圖象圖形學(xué)報(bào);2014年03期

6 曾青松;;基于支持向量域描述的圖像集匹配[J];模式識(shí)別與人工智能;2014年08期

7 包金宇;王慧斌;陳哲;沈潔;;基于背景圖像集與稀疏分析的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年05期

8 王耀明,王仲國,沈毅俊;圖像集的離散度矩陣及其在人臉圖像識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2001年05期

9 詹宇斌;殷建平;李寬;;缺失像素圖像集的流形學(xué)習(xí)算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年03期

10 宋文娟;于威威;;一種應(yīng)用PCA的人臉圖像集識(shí)別方法[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版);2014年12期

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 來新夏;可供歷史實(shí)證的圖像[N];中華新聞報(bào);2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙燁;大規(guī)模圖像集自動(dòng)摘要技術(shù)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李岳尊;一種適用于網(wǎng)絡(luò)圖像集的聯(lián)合分割方法[D];山東大學(xué);2015年

2 沈映菊;基于圖像集的視覺目標(biāo)跟蹤算法研究[D];華僑大學(xué);2015年

3 王巖;基于權(quán)重協(xié)方差表示的圖像集分類[D];大連理工大學(xué);2015年

4 王銳拓;圖像集壓縮算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

5 李銳杰;基于LBP的人臉圖像集識(shí)別算法的研究[D];吉林大學(xué);2014年

6 吳斌煒;互聯(lián)網(wǎng)旅游信息挖掘和展示技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2011年

7 蓋健;基于旋轉(zhuǎn)不變LBP的圖像集人臉識(shí)別算法[D];吉林大學(xué);2015年

8 寧尚軍;基于R_1-PCA的圖像集人臉識(shí)別算法的研究[D];吉林大學(xué);2015年

9 劉起芳;人體解剖圖像集的可視化[D];北京交通大學(xué);2007年

10 王辰;基于判別型典型相關(guān)分析的多流形識(shí)別[D];東北師范大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1283471