大学设计开题报告图像压缩技术研究及.docx
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大学设计开题报告图像压缩技术研究及
河南城建学院
本科毕业设计（论文）开题报告
题目：
图像压缩算法的研究
课题类型：
论文
学生姓名：
吕建辉
学号：
093410130
专业班级：
0934101
系别：
电气系
指导教师：
石磊
开题时间：
2014年3月
2014年04月10日
一、毕业设计内容及研究意义
设计的内容：
本论文的主要研究内容是图像压缩技术。
具体框架是首先介绍了图像压缩的基本原理以及其相关压缩方法分类等理论知识，并且说明了对图像进行压缩的必要性与重要性，然后针对目前图像压缩现状和发展趋势，着重介绍了小波变换，并以其为基础来进行数字图像的压缩处理，这也许会成为图像数据压缩的主要技术之一。
接着又根据相关知识编写了一些简单的图像处理程序，对前面的理论进行实验、分析、论证。
最后，对整篇论文进行总结，发现自身研究的不足，并展望其未来发展前景
研究意义：
图像信息给人们以直观、生动的形象，正成为人们获取外部信息的重要途径。
然而，数字图像具有极大的数据量，在目前的计算机系统的条件下，要想实时处理，若图像信息不经过压缩，则会占用信道宽，是传输成本变得昂贵，传输速率变慢。
这对图像存储、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。
另外，伴随着计算机科学技术的发展，图像压缩技术在通信系统和多媒体系统中的重要性也越来越高，在我们的学习、生产、生活以及国防事物中等的作用越来越显著。
为此，人们给予了图像压缩技术广泛的关注，如何用尽量少的数据量来表示图像信息，即对图像进行压缩，越来越成为图像研究领域的重点课题。
二、毕业设计研究现状和发展趋势
研究现状：
第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今己有60多年的历史。
主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。
1966年J.B.Neal对比分析了差分编码调制（DPCM）和脉冲编码调制（PCM）并提出了用于电视的实验数据，1969行了线性预测编码的实际实验。
同年举行首届图像编码会（PictureCodiSymP0sium），在这次会议之后，图像压缩编码算法的研究有了很大进展。
由于DCT压缩算法具有编码效果较好、运算复杂度适中等优点，目前己经成为国际图像编准（JPEG）的核心算法。
为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不理想等1985年Kunt等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念。
上世纪80年代中后期，人们相继提出了在多分辨率下表示图像的方案，主要方子带压缩编码、金字塔压缩编码等。
这些方法均在不同程度上有如下优点:
多分辨率的信号表示有利于图形信号的渐输，不同分辨率的信号占用不同的频带，便于引入视觉特性。
1987年，Mallat次巧妙地将计算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，统一了在之前各种小波的构造方法之后，他又研究了小波变换的离散形式，并将相应的法应用于图像的分解与重构中，为随后的小波图像压缩编码奠定了理论基础。
1988年Barnsly和S1an共同提出了分形图像编码压缩方案，之后，各国学者提出各种各样的改进方法，从而掀起了分形图像编码的新高潮。
但由于在分形压缩编码过程中，运算量大，从而造成编码时间过长，且提高压缩比同减小失真度之间的矛盾始终存在，从而局限了它的实用性。
上个世纪90年代后，又取得了一系列图像压缩编码研究的阶段性新成果，基于零树的编码法首先由A.5.Lewis和G.Knoes提出，其特点是根据小波系数在同方向子带中的相似性，即若一个小波系数较小，则很可能高一级（频率更高）同方向子带中相应位置的小波系数也较小，利用一种称为小波树的树形结构来组织小波系数，使其能方便地去除频域和空间域中的相关性。
接着Shapir结合比特平面编码方法设计了更好的零树编码方法，Shapri提出的嵌入式零树小波算法是迄今为止最有效的方法，它有效地利用了小波系数的特性，实现了图像的可分级编码，但是不同程度地存在算法时间复杂度和空间复杂度过高的弱点。
目前，小波变换的图像压缩编码算法已成为图像压缩研究领域的一个主要方向，基于小波变换的图像编码技术正逐步显示出它的优越性，其中小波变换己被JPEG-2000国际标准采用。
发展趋势：
随着数字化技术的迅速发展，数字图像也被越来越多的运用在我们的日常学习、生活、工作当中，图像压缩技术将会非常的重要。
从国际数据压缩技术的发展尤其是MPEG的发展可以看出，基于内容的图像压缩编码方法是未来编码的发展趋势。
它不仅能满足进一步获得更大的图像数据压缩比的要求，而且能够实现人机对话的功能。
另外，任意形状物体的模型建立的关键问题还没有解决，这严重影响其应用的广泛性。
因此，图像编码将朝着多模式和跨模式的方向发展。
通过元数据进行编码也是今后编码的发展方向。
元数据是指详细的描述音/视频信息的基本元素，利用元数据来描述音视频对象的同时也就完成了编码，因为此时编码的对象是图像的一种描述而不再是图像本身。
从另一个角度来说，进一步提高压缩比，提高码流的附属功能（码流内容的可访问性、抗误码能力、可伸缩性等）也将是未来的编码的两个发展方向。
三、毕业设计研究方案及工作计划
1、研究方案
此次论文撰写拟从图像数据压缩的必要性出发，阐述本课题的研究义，然后简单介绍了图像压缩编码技术的发展现状，最后对本文的主要工作以及各章的内容编排做了说明。
接下来对数字图像压缩的必要性、重要性以及现今国内外对于这一技术领域的研究现状介绍开始，进而系统并简明的述说图像压缩理论知识。
紧接着将对为何要选用小波变换为基础，来进行数字图像的压缩处理进行具体且详细的论述，并且介绍了小波变换对静止的图像进行编码的技术，阐述了Matlab算法，最后附上相关程序，通过实验来验证本论文所选方法的优越性。
最后是对此次论文的总结。
具体有以下几方面的工作：
（1）、介绍图像及图像压缩的相关知识，弄清楚图像定义、基本概念及压缩编码的基本过程，并且重点讨论几种传统的、在图像压缩中被广泛采用的编码方法及其基本原理。
（2）、通过分析比较小波变换和传统变换方法，发现小波变换在图像压缩技术领域的优越性。
同时，从小波基的选择、原始信号的边界延拓、小波系数的量化、熵编码、小波分解/重构级数来逐步分析小波编码的基本思想、理论。
（3）、量化和编码间的关系是小波变换压缩的关键所在。
本论文中将用EZW与SPIHT算法来处理这种关系，即研究该算法的主要思想、实现步骤，并阐述、编写基于Matlab软件的相关程序，通过程序的运行来验证所用方法的优越性。
2、重点和难点
此次论文的重难点是，对为何要选用小波变换为基础，来进行数字图像的压缩处理进行：
（1）要介绍小波变换的背景及基本理论、函数，其中包括对于传统变换方法的局限性（对瞬态和局部信号分量的分析、时频和空频局部化）的论述，小波变换的分类及其它；
（2）分析小波参数的选择及其对图像压缩前后的质量的影响，以及怎样利用小波系数的分布特点和小波图像特点，对系数进行组织和编码，实现数字图像的压缩；
（3）介绍两种经典的基于小波变换的图像压缩编码算法即EZW算法和SPIHT算法，并研究其主要思想、具体实现步骤，同时，认真分析各种算法的优点和缺点试图寻找可以改进的地方。
最后阐述了Matlab算法，利用小波变换理论进行相关程序的编写，通过实验来验证所选方法的优越性。
3、工作计划
学生姓名
吕建辉
专业
电子信息工程
起止日期
（日/月）
周
次
内容进程
备注
3.01-3.07
1
接受设计的课题，查找相关参考文献和资料。
3.08-3.14
2
熟悉设计的课题，查阅、整理参考文献和资料
3.15-3.21
3
学习相关参考文献和资料。
3.22-3.28
4
理清思路，撰写开题报告
3.29-4.04
5
开题答辩，对设计课题的内容作初步论证
4.05-4.11
6
内容论证，内容改进，内容定稿
4.12-4.18
7
对小波变换进行研究学习
4.19-4.25
8
对小波变换进行研究学习
4.26-5.02
9
对各种图像压缩方法研究学习
5.03-5.09
10
比较各种图像压缩方法的优缺点
5.10-5.16
11
熟悉毕业论文格式、撰写论文初稿
5.17-5.23
12
撰写论文初稿
5.24-5.30
13
完成论文初稿并提交
5.31-6.06
14
自我修改毕业论文
6.07-6.13
15
自我修改毕业论文
6.14-6.20
16
根据老师指导，改善不足之处，总体完善
6.21-6.27
17
完成论文终稿，提交论文终稿
6.28-7.04
18
准备好自述讲稿，打印，参加论文答辩
四、主要参考文献:
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电子工业出版社,2001
[2]赵荣椿.数字图像处理导论[M].西安:
西北工业大学出版社,1999
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电子工业出版社,2002
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[5]彭玉华.小波变换与工程应用[M].北京:
科学出版社,1999
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[7]姜丹.信息论与编码[M].合肥中国科学技术大学出版社，2001
[8]黄贤武.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:
电子科技大学出版社，200
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ImagCommunication,2002,（17）
附：
一篇引用的外文文献
AnalysisofCompressionEncodingaboutDigitalImage
YufangGaoYangLiu
BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing,PRC,100876
Abstract:
Thispapermainlyinvestigatethetheoryofimagepressingencoding,twoparts,thetechnologyandprocessofencoding,areincluded.Inthetechnologyofencoding,wegiveadeepstudyinthetraditionalmethodsandtheuseofthosemethodsintheimagecompression,forexampleestimationcoding,DCTtransform,dataquantization,entropycoding.Estimationcodinglowersthetimerelativityofimagedata.DCTtransformlowersthespacerelativityofimagedata.Dataquantizationmakesuseoftheredundancyofmentalityandvision.Entropycodingbringsdowntheredundancyofcoding.Afterthoseprocess,imagedatawillbeeffectivelycompressed.Basedonthecodingtechnology,thispaperexamplifiedMPEG-2standarddiscussestheprocessoftheserialofmotionimage,whichincludesframeandfieldcodingmode.ThispaperparticularlyexpoundsthefieldcodingofmotioncompensationcombinedwithDCTtransform,introducesthetheoryofmotioncompensationandthecountofmotionvector.Motioncompensationmakesbetteruseofrelativityoffielddataandincreasesthecompensationratio.
Keywords:
estimationcodingDCTtransformmotioncompensation
motionestimationMPEG-2
1.Introduction
Digitalimageshavemanyadvantages,butthedigitalimageofthemassiveamountofdatahindersthedevelopmentofdigitalimagetechnology.Inrecentyears,imagecompressioncodinghavemaderapiddevelopment,thesignisInternationalresearchonimagecompressioncodingdrawnupaseriesofcompressionstandards,suchas:
JPEG,H.26Xseries,MPEGseries。
AtthesametimethedevelopmentofVLSItechnologymakeshigh-performanceimagecodingspecialchipsaspossible,whichledtothegoldenageofdigitalimagecommunicationdevelopment.
Digitalcolortelevisionimagesignalcommonlyusedcomponentencoding,luminancesignalsamplingfrequencyis13.5MHZ,colordifferencesignalsofthesamplingfrequency6.75MHZ.Aftercomponentencoded,TherateofwhichcomposedofthreecomponentsignalsTDMstreamis:
（13.5+6.75+6.75）8=216Mb/s，sothespacefordigitalvideoPerminuteis:
216Mb/s×60s/8=1620MB。
Suchahugeamountofdatamakesa650MBCDcanonlystoreoneminuteofvideoimages,evena10GBharddrivealsocannotstoreafewminutesofvideoimages,itisnecessarytocompressimagedata.
Inthispaper,weinvestigatethemethodthatusingMATLABWaveletTransformforcompression.Methods:
Theimagewasprocessedbywavelettransform,andthentheinformationoflowfrenquencywasretainedandtheinformation ofhighfrenquency washomezero.Results:
Thequalityofthefirstimagecompressionwashigh,butthecompressionratiowaslow.Thecompressionratioofthesecondtime washigher,andtheimagequalitywasgood.Conclusion:
Themethodissimple,reliableandeffectiveinimagecompression.Withthecomputertechnologyandtherapiddevelopmentofnetworktechnology,images,soundandothermultimediainformationrecording,storage,transmissionhasbeendigitized,thehugeamountofdatabroughttothestorageandtransmissionofcertaindifficulties,digitalimagecompressionhasbecomeasolutiontotheproblemkeytechnology.
Overthelastdecade,wavelettheoryhasbecomeanewdirectioninappliedmathematics.Asamathematicaltool,waveletwasquicklyappliedtotheimageandvoiceofmanyotherfields.Wavelettransformisasignaloftime-scaleanalysismethod,thecharacteristicsofmulti-resolutionanalysis,andintimeandfrequencydomainhasthecapacityoflocalsignalcharacteristics,afixedwindowsize,itsshapevariable,timewindowandfrequencywindowcanchangethetime-frequencylocalizationanalysis,thatlowfrequencyhighfrequencyresolutionandtimeresolution,thehighfrequencypartofthehightimeresolutionandlowerfrequencyresolutionverysuitablefordetectionoftransiententrainmentofthenormalsignalanomaliesandshowitscomponents,sothemicroscopeknownassignalanalysis.
2,ImageCompressionCodingTheory
Codingprocesscanbesummarizedas：
OriginalimageMappingtransformationQuantizerEntropyCoderdatastream
Mappingtransformationreducesthecorrelationbetweenimagedata，Makeitmoreconducivetocompression；Quantizertomapthedataintoabinarydigitalsignal；Entropycodemakethatappearedontheprobabilityofalargesourceofsymbolsassignedtotheshortcode。
Smallsymbolontheprobabilityassignedtoalongcode,therebyreducingredundantdatageneratedcode.
Datacompressionisdividedintolosslessandlossycompression.Losslesscompressionmeansthatimagedataaftercompressioncanbe
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