本文關(guān)鍵詞：基于DCT的圖像壓縮及質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究

  更多相關(guān)文章： 壓縮 離散余弦變換(DCT) 均方誤差(MSE) 峰值信噪比(PSNR) Blockproc塊分析

【摘要】：在過(guò)去的十年可以看到,數(shù)字圖像和視頻內(nèi)容生成和分享的數(shù)量得到了爆炸式的增長(zhǎng)。這種發(fā)展歸因于圖像和視頻采集,壓縮,存儲(chǔ)和通信技術(shù)取得了巨大的進(jìn)步�，F(xiàn)在,可視通信已成為信息交流的動(dòng)態(tài)模式。多媒體內(nèi)容的傳播對(duì)我們生活的影響已超過(guò)以往任何時(shí)候。毫不夸張的說(shuō),多媒體通信已經(jīng)成為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商提供服務(wù)的主要推動(dòng)力,或者說(shuō)現(xiàn)在網(wǎng)站為交流打開(kāi)一種新局面,就像優(yōu)酷。多媒體通信一般涵蓋音頻、圖像和視頻通信。圖像和視頻通信系統(tǒng)的主要目標(biāo)是在給定速率和信道狀況的前提下,實(shí)現(xiàn)盡可能好的視覺(jué)效果。目前,焦點(diǎn)限制為圖像通信系統(tǒng)。為了優(yōu)化通信系統(tǒng)的組件,以最大限度地提高感知質(zhì)量,使用一個(gè)好的質(zhì)量評(píng)估方法是很重要的。盡管早就認(rèn)識(shí)到均方誤差(MSE)對(duì)感知質(zhì)量不能做出準(zhǔn)確的評(píng)估,但它一直普遍用在圖像通信系統(tǒng)的各個(gè)組件的設(shè)計(jì)中。在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)(IQA)領(lǐng)域的最新研究已經(jīng)促進(jìn)了強(qiáng)大的新算法的開(kāi)發(fā)。其中幾個(gè)新算法包括結(jié)構(gòu)相似(SSIM)指數(shù)、可視信息保真(VIF)準(zhǔn)則、以及視覺(jué)信噪比(PSNR)。在本文,數(shù)字圖像壓縮原理已得到DCT算法和利用blockproc函數(shù)的新算法的驗(yàn)證。圖像壓縮主要在不影響圖像質(zhì)量的情況下減少文件的大小。對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō),通過(guò)不斷處理,使重構(gòu)圖像的質(zhì)量接近原始圖像,仍是一個(gè)挑戰(zhàn)。離散余弦變換(DCT)是非常有名的壓縮技術(shù),并被廣泛地用于壓縮圖像。我們知道,在某些情況下DCT壓縮算法重建的圖像會(huì)出現(xiàn)朦朧或模糊的現(xiàn)象,特別是大尺寸圖像。為了克服這些問(wèn)題,出現(xiàn)了許多糾正朦朧或模糊的技術(shù)和算法。在本文中,我們提出通過(guò)使用blcokproc函數(shù)來(lái)壓縮圖像的技術(shù)。此外,運(yùn)用blockproc函數(shù)的DCT算法可以作為圖像處理去模糊的新方法,可以在圖像處理去模糊工具使用。Blockproc處理方法邏輯上可用來(lái)處理任意大的圖像。它支持一個(gè)文件到文件的工作流,從而不需要輸入或輸出圖像完全包含在存儲(chǔ)器中。各塊的處理是一獨(dú)立的操作且并行處理。相比于DCT變換,進(jìn)一步減少了重建圖像文件的大小。對(duì)圖像更小的部分進(jìn)行處理,而無(wú)需將整個(gè)圖像加載進(jìn)一個(gè)MATLAB變量。我們做了使用DCT和blockproc壓縮MATLAB代碼,然后在圖像質(zhì)量、圖像壓縮比、峰值信噪比(PSNR),均方誤差(MSE)和結(jié)構(gòu)相似性的基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)比,評(píng)估圖像整體質(zhì)量。因此,連同blockproc函數(shù)的DCT方法是圖像處理的最佳方法。此外,它是一個(gè)新的方法。這對(duì)大量圖像壓縮應(yīng)用做進(jìn)一步研究有很大幫助。
【關(guān)鍵詞】：壓縮 離散余弦變換(DCT) 均方誤差(MSE) 峰值信噪比(PSNR) Blockproc塊分析
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• CHAPTER 1. INTRODUCTION14-23
• 1.1 History of Image Processing15-16
• 1.2 The foundation of Digital Image Processing16-18
• 1.3 Fields that using Digital Image Processing18-20
• 1.3.1 Gama ray Imaging18-19
• 1.3.2 X ray Imagin19
• 1.3.3 Imaging in Ultravoilet Band19
• 1.3.4 Imaging in Visible and Infrared Band19-20
• 1.3.5 Imaging in Microwave Band20
• 1.3.6 Imaging in the Radio Band20
• 1.4 Related Work20-21
• 1.5 Contribution21-22
• 1.6 Organization of the thesis22-23
• CHAPTER 2. IMAGE PROCESSING BACKGROUND23-34
• 2.1 Fundamentals to Image Compression and Reconstruction23-25
• 2.2 Overview of Compression and Reconstruction25-27
• 2.3 Types of Image Compression27-33
• 2.3.1 Lossy Compression27-30
• 2.3.1.1 Transform28
• 2.3.1.2 Karhunen-Loeve Transform (KLT)28-29
• 2.3.1.3 Block Transform Coding29
• 2.3.1.4 Full-Frame Transform Coding29-30
• 2.3.2 Lossless Compression30-33
• 2.3.2.1 Run Length Coding31
• 2.3.2.2 Lossless Pridictive Coding31
• 2.3.2.3 Entropy Encoding31-32
• 2.3.2.4 Multi-resolution Coding32-33
• 2.4 Quantiazation33
• 2.5 Summary33-34
• CHAPTER 3. IMAGE COMPRESSION USING DISCRETE COSINE TRANSFORMAND BLOCKPROC ALGORITHMS34-45
• 3.1 JPEG34
• 3.2 Discrete Cosine Transform (DCT)34-37
• 3.3 Blockproc Algorithm37-38
• 3.4 Evaluation of Basic JPEG Algorithm38-44
• 3.4.1 Step-1 Processing38-40
• 3.4.2 Step-2 Transformation40-42
• 3.4.3 Step-3 Quantization42-43
• 3.4.4 Step-4 Encoding43-44
• 3.5 Summary44-45
• CHAPTER 4. IMAGE QUALITY ASSESSMENT45-52
• 4.1 Quality Assessment Factors45-46
• 4.2 Quality assessment measurement in Lossy and Lossless compressions46-51
• 4.2.1 In Lossy Compression46-50
• 4.2.1.1 Weighted MSE47-48
• 4.2.1.2 Human Visual System based Algorithm (HVS)48
• 4.2.1.3 Structural Based Algorithms48-49
• 4.2.1.4 Structural-Similarity-Based Image Quality Assessment (SSIM)49-50
• 4.2.2 In Lossless Compression50-51
• 4.3 Summary51-52
• CHAPTER 5 PROGRAMMING PLATFORM AND RESULTS52-66
• 5.1 MATLAB Environment52
• 5.2 Characteristic of DCT Algorithm52-55
• 5.3 Characteristcs of Blockproc Algorithm55-60
• 5.3.1 Applying Padding56-57
• 5.3.2 Block size and performance57
• 5.3.3 TIFF Image Charactersistics57-58
• 5.3.4 Choosing Block size58-59
• 5.3.4.1 Case 1: Typical Case- Sqaure Block58
• 5.3.4.2 Case 2: Worst Case- Column-Shaped Block58-59
• 5.3.4.3 Case 3: Best Case- Row-Shaped Block59
• 5.3.5 Using Parallel Block processing on large Image Files59
• 5.3.6 Working with Data in Unsupported Formats59-60
• 5.4 Image Quality Assessment60-65
• 5.4.1 MSE and PSNR62
• 5.4.2 SSIM62-64
• 5.4.3 Human Visual Based Measurement64-65
• 5.5 Summary65-66
• SUMMARY AND CONCLUSION66-67
• FUTURE WORK67-68
• REFERENCES68-72
• LIST OF PUBLICATIONS72-73
• ACKNOWLEDGEMENT73

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本文編號(hào)：935613