【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人們每天都通過(guò)電腦、移動(dòng)終端設(shè)備接受和發(fā)送大量的信息。以圖像為代表的多媒體信息雖然直觀,所攜帶的信息量大,但是其數(shù)據(jù)量很大,需要的存儲(chǔ)空間不容小覷。已有的存儲(chǔ)設(shè)備已經(jīng)不能滿足越來(lái)越多的多媒體信息的存儲(chǔ)要求,圖像壓縮是解決圖像傳輸和存儲(chǔ)的主要途徑之一。分形壓縮編碼技術(shù)正是圖像編碼壓縮技術(shù)的代表,這種編碼方法思想新穎,所得壓縮比高,解碼速度快且所得的解碼圖像質(zhì)量與分辨率無(wú)關(guān),但是由于編碼計(jì)算復(fù)雜,編碼時(shí)間較長(zhǎng)。致使分形編碼技術(shù)還沒(méi)有被人們普遍接受,限制了其應(yīng)用的范圍,分形編碼這些不足正是促使科學(xué)家和學(xué)者不斷研究的動(dòng)力,目前已經(jīng)有大量的分形編碼快速算法被提出來(lái)。水聲圖像是人們獲取水下地形和目標(biāo)的有效途徑,隨著聲成像技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對(duì)水聲圖像的需求也越來(lái)越大,由于水下環(huán)境的特殊性,導(dǎo)致水聲圖像分辨率很低,水下目標(biāo)甚至?xí)捎谒碌脑肼暫突祉懷蜎](méi)在背景中,而且圖像的有效內(nèi)容多是海底地形,水下的小目標(biāo)等,所以分形法壓縮算法非常適合這些非規(guī)則的目標(biāo),壓縮處理這類圖像,獲得的壓縮比會(huì)很高。本文將分形法圖像壓縮處理方法引入到水聲圖像的處理系統(tǒng)中,與傳統(tǒng)圖像壓縮方法相比,新算法在保證水聲圖像一定質(zhì)量的前提下,獲得更高的圖像壓縮比。將分形算法與哈夫曼編碼、預(yù)測(cè)編碼和離散余弦變換編碼進(jìn)行比較。對(duì)基于控制分割圖像塊尺寸減少碼本塊的快速分形算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,分析碼本塊數(shù)量和分割圖像塊的尺寸對(duì)分形編碼時(shí)間和解碼時(shí)間的影響,研究了分形迭代次數(shù)與解碼圖像質(zhì)量的關(guān)系。對(duì)基于灰度差的快速分形算法進(jìn)行了研究,該算法以圖像塊的灰度差作為匹配塊的剔除條件,并且引入兩個(gè)控制參數(shù),起到控制圖像編碼速度和質(zhì)量的作用,該算法在處理水聲圖像上取得了較好的壓縮效果。在此基礎(chǔ)上,以圖像塊橫縱方差比值為約束條件,找到一個(gè)新的剔除條件進(jìn)一步縮小碼本塊范圍,彌補(bǔ)已有算法匹配運(yùn)算量大、編碼時(shí)間長(zhǎng)的不足,新算法在保證一定的重建圖像質(zhì)量前提下,提高了編碼速度。為了進(jìn)一步提高水聲圖像的解碼質(zhì)量,對(duì)水聲圖像進(jìn)行編碼預(yù)處理,通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究均值濾波、高斯濾波和維納濾波對(duì)水聲圖像的處理能力,通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,這3種濾波器能夠有效提高水聲圖像分形壓縮編碼重構(gòu)圖像的質(zhì)量,提高了重構(gòu)圖像的信噪比,其中經(jīng)維納濾波預(yù)處理后,得到的分形解碼水聲圖像信噪比最高,加入高斯濾波預(yù)處理的水聲圖像編碼時(shí)間最短。論文最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)水聲圖像快速分形壓縮處理功能,驗(yàn)證了新算法對(duì)水聲圖像分形壓縮處理的可行性和有效性。
【圖文】：

丨逡逑？0邋？邋？逡逑圖２．５哈夫曼編碼第４步框圖逡逑所以各字符對(duì)應(yīng)的編碼為：Ａ－＞邋１１邋，Ｂ－＞邋１０，Ｃ－＞００，Ｄ－＞０１１邋，Ｅ－＞０１０逡逑哈夫曼編碼是一種無(wú)前綴編碼。解碼時(shí)不會(huì)混淆。其主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)壓縮，加密解逡逑密等場(chǎng)合。由于是無(wú)損壓縮，無(wú)法得到很高的要是比，本次對(duì)Ｐａｎｄａ應(yīng)用哈夫曼壓縮編逡逑碼方法進(jìn)行壓縮處理，得到的壓縮比為１．２，該方法是無(wú)損壓縮，獲得的解碼圖像與壓逡逑縮圖像完全相同，這種壓縮方法保證了解碼圖像質(zhì)量。逡逑ｍ邋ｍ逡逑ｗｌｌ逡逑待編碼圖像邐哈夫曼編碼解碼圖像逡逑圖２．６哈夫曼圖像編碼效果圖逡逑２．２．２預(yù)測(cè)編碼逡逑像素的不同灰度值和不同位置組合，組成了人們看到的豐富多彩的圖像，，圖像像素逡逑值之間是存在關(guān)聯(lián)性的１１５］。與數(shù)字信號(hào)的處理方法類似，數(shù)字圖像中的像素之間也可以逡逑利用已有的估計(jì)準(zhǔn)則和模型

待編碼圖像邐哈夫曼編碼解碼圖像逡逑圖２．６哈夫曼圖像編碼效果圖逡逑２．２．２預(yù)測(cè)編碼逡逑像素的不同灰度值和不同位置組合，組成了人們看到的豐富多彩的圖像，圖像像素逡逑值之間是存在關(guān)聯(lián)性的１１５］。與數(shù)字信號(hào)的處理方法類似，數(shù)字圖像中的像素之間也可以逡逑利用已有的估計(jì)準(zhǔn)則和模型，通過(guò)相一個(gè)或幾個(gè)像素對(duì)鄰域的像素值進(jìn)行估計(jì)。將估計(jì)逡逑出來(lái)的像素灰度值與實(shí)際值作差，通過(guò)對(duì)差值量化編碼，作為圖像的編碼文件，從而達(dá)逡逑到圖像壓縮的目的，這就是圖像壓縮預(yù)測(cè)編碼的編碼思想。逡逑其中輸入＾＾為待編碼圖像的像素灰度值，為該像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)灰度值，它是通過(guò)逡逑已知的前個(gè)像素值，通過(guò)線性預(yù)測(cè)算法計(jì)算獲得該點(diǎn)的估計(jì)值，“是該像素灰度逡逑值預(yù)估計(jì)值得差值。如圖２．７的原理框圖ｍ
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TB56

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 鄭秋梅;趙敏;王風(fēng)華;趙景智;;基于不規(guī)則區(qū)域分割及灰度排序分類的分形壓縮算法[J];中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年03期

2 李高平;;三均值特征的快速分形圖像編碼算法[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2011年01期

3 徐慶;劉弘;吳曉燕;;基于2-范數(shù)匹配的分形圖像編碼改進(jìn)算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年04期

4 周才j;石躍祥;;基于灰度差的快速分形圖像編碼[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2009年09期

5 習(xí)雅思;張佑生;孫安;;基于橫、縱向方差比值的快速分形圖像編碼算法[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年02期

6 劉軍;趙維;耿國(guó)華;;一種基于綜合特征向量的圖像檢索算法[J];陜西理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年03期

7 劉剛;呂新華;攸陽(yáng);;陣列信號(hào)處理中基于MUSIC算法的空間譜估計(jì)[J];微計(jì)算機(jī)信息;2006年12期

8 沈志超,李莉,王沛;以值域塊均值為初始圖像的快速分形解碼算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2004年10期

9 周洪岳,趙光宙;一種提高分形圖像壓縮編碼速度的方法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2003年06期

10 何佳,劉政凱;基于DCT變換的快速分形編碼方法[J];電子學(xué)報(bào);2001年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 肖延輝;基于矩陣分解的圖像表示理論及其應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2014年

2 何傳江;分形圖像編碼技術(shù)的算法研究[D];重慶大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 潘章容;分形圖像壓縮中空間映射的研究[D];蘭州理工大學(xué);2014年

2 侯曉麗;基于局部特征的圖像匹配算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

3 盛飛;分形圖像壓縮的快速編碼算法[D];南京郵電大學(xué);2013年

4 繆源;圖像匹配算法的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2013年

5 崔磊;數(shù)字圖像分形壓縮編碼方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2562214