發(fā)布時(shí)間：2024-01-16 18:00

　　隨著5G技術(shù)的成熟應(yīng)用,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)迎來(lái)了飛速發(fā)展階段,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和移動(dòng)終端的相關(guān)產(chǎn)品更是層出不窮。大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,使得計(jì)算機(jī)等終端設(shè)備需要耗費(fèi)更多的容量來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。在日常生活中,圖像是人們最常接觸到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),常常需要巨大的存儲(chǔ)容量對(duì)其進(jìn)行處理。因此,對(duì)圖像大數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理具有迫切的應(yīng)用需求。網(wǎng)絡(luò)中最常用圖像格式是JPEG,其質(zhì)量和存儲(chǔ)容量受諸多因素影響,本文選取兩個(gè)較常用的參數(shù),質(zhì)量因子Q和圖像尺度S,通過(guò)控制這兩個(gè)參數(shù),從而對(duì)圖像進(jìn)行壓縮。本文研究了雙參數(shù)壓縮對(duì)圖像存儲(chǔ)容量的影響,基于結(jié)構(gòu)相似(SSIM)的圖像質(zhì)量測(cè)度,本文總結(jié)了圖像質(zhì)量保持的壓縮方法,在保證圖像質(zhì)量符合實(shí)際需求的情況下,對(duì)圖像進(jìn)行最大化的壓縮。近些年來(lái),深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別與歸類領(lǐng)域得到了廣泛的研究。因而,本文研究了面向圖像歸類的雙參數(shù)壓縮方法,對(duì)JPEG圖像集的不同質(zhì)量因子Q和圖像尺度S,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)歸類器下得到的歸類精度進(jìn)行了研究,總結(jié)了歸類精度保持的圖像集壓縮方法,將圖像集的圖像尺度S下采樣為原來(lái)的5/8,質(zhì)量因子Q降為原來(lái)的35%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠獲得基于歸類精度的最佳壓縮。進(jìn)一步...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題的背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的主要內(nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 關(guān)鍵技術(shù)介紹
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 卷積層
        2.1.2 池化層
        2.1.3 全連接層
        2.1.4 損失層
    2.2 圖像壓縮
    2.3 圖像質(zhì)量度量
    2.4 本章小結(jié)
第三章 雙參數(shù)預(yù)測(cè)JPEG圖像存儲(chǔ)容量
    3.1 圖像壓縮的背景
    3.2 質(zhì)量保持的圖像壓縮
        3.2.1 預(yù)測(cè)壓縮后圖像存儲(chǔ)容量
        3.2.2 壓縮后圖像存儲(chǔ)容量預(yù)測(cè)結(jié)果
    3.3 質(zhì)量感知的圖像壓縮系統(tǒng)
        3.3.1 預(yù)測(cè)壓縮圖像的質(zhì)量
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 面向圖像歸類的圖像集雙參數(shù)壓縮方法
    4.1 質(zhì)量因子對(duì)歸類精度影響
        4.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與圖像數(shù)據(jù)集
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)流程
        4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.1.4 數(shù)據(jù)分析
    4.2 圖像尺度對(duì)歸類精度的影響
        4.2.1圖像尺度對(duì)歸類精度影響的實(shí)驗(yàn)
        4.2.2 圖像尺度對(duì)歸類性能影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 質(zhì)量因子和圖像尺度的聯(lián)合影響
        4.3.1 測(cè)試方法
        4.3.2 結(jié)果分析
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 歸類精度保持的在線圖像集壓縮方法
    5.1 在線圖像集壓縮的背景
    5.2 在線圖像集歸類精度保持的壓縮方法思路
        5.2.1 在線圖像集的相似性
        5.2.2 在線圖像集的選取
        5.2.3 在線圖像集的準(zhǔn)備
        5.2.4 在線圖像集的歸類方法
        5.2.5 在線圖像集的自適應(yīng)壓縮實(shí)驗(yàn)流程
        5.2.6 實(shí)驗(yàn)具體操作
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果



本文編號(hào)：3878909