1、西南科技大學計算機學院2021-2021學年第2學期本科生課程?圖形圖像新技術專題講座?考核報告題目： 圖像壓縮新技術探索 專業： 計科XX 學號： * 姓名： * 2021年3月課 程 成 績 表項 目評 分 細 那么成 績課 程 報 告 選題20%1620分：選題符合要求，選材較新，與當前研究熱點密切相關1215分：選題和選材根本符合要求，根本與當前研究熱點相關12分以下：選題與選材陳舊，與當前研究熱點相關性小綜述50%4050分：綜述緊密圍繞報告題目，全面、有條理、結構清晰3039分：綜述較全面、條理性和結構性較強30分以下：綜述不夠全面，條理性和結構性較差見解10%810分：能對報告綜

2、述內容進行較深入的分析，有獨特見解67分：能對報告綜述內容進行一定的分析，有一定見解6分以下：對報告內容分析較少，個人見解較少格式10%810分：格式標準、完整，符合綜述報告寫作要求67分：格式根本標準、根本完整、根本符合綜述報告寫作要求6分以下：格式不標準、不完整、不符合綜述報告寫作要求考勤成績：總分10分，視課堂出勤率情況評定總 分：閱讀文獻題目及摘要文獻一題目：二維 DCT 變換在 JPEG 圖像壓縮中的應用及其 MATLAB 實現文獻一摘要：隨著多媒體技術和互聯網的迅猛開展，網絡中信息的傳輸量越來越大。為了加快存儲和傳輸圖像的速度，本文提出一種基于離散余弦變換的圖像壓縮算法。分別從 J

3、PEG 壓縮原理、DCT 變換及量化等方面進行詳細論述，并用 MATLAB 對該系統進行仿真驗證，實驗結果顯示圖像無明顯失真，同時又獲得了高壓縮比。該方法操作簡單、速度快，適用于日常數字圖像的壓縮需求。文獻二題目：基于最大閾值的改良EZW圖像壓縮技術研究文獻二摘要：研究了基于最大閾值的EZW圖像壓縮方法，從最大閾值角度出發改良了零樹嵌入式編碼EZW的算法，先判斷重要子帶，再進行帶中操作，從而提高了工作效率 并結合傳統EZW以及去高頻圖像壓縮技術，進行MATLAB編程實驗比照，結果說明: 去高頻圖像壓縮技術傳統EZW和改良后的EZW，這3種算法都能有效壓縮圖像，但是在三層小波分解下，改良的EZW

4、算法明顯優于其它兩種算法。文獻三題目：抗差濾波和重要點提取相結合的壓縮算法及應用文獻三摘要：監測成果中含有大量的冗余信息影響形變機理反演計算分析的效率需要進行壓縮處理結合數據特點和后處理需求提出了基于重要點提取的矢量壓縮法該方法原理簡單壓縮效率高顧及到成果含有各種誤差影響成果的可靠性和壓縮效率提出了將抗差濾波和重要點提取相結合進行監測成果的數據壓縮 實例驗證抗差濾波具有較好的抗差能力提取的等值線光滑可靠相比于重要點提取的直接壓縮算法基于抗差濾波的壓縮算法具有更高的壓縮比能夠更好地反映特征信息。文獻四題目：基于三角形分割的分形圖像壓縮算法文獻四摘要：傳統的分形圖像壓縮算法消耗時間很多,為了解決這

5、個問題，本文 提出了一種基于等腰直角三角形分割的快速分形圖像壓縮方法，提高壓縮編碼 效率。文獻五題目：基于二維小波變換的圖像壓縮新算法文獻五摘要：為了實現快速高質量的圖像傳輸，用盡可能少的小波系數高質量地表征圖像，提出了一種基于二維小波變換的圖像壓縮算法 首先將圖像進行二維小波分解，得到各子帶的一系列小波系數; 其次保存圖像低頻子帶的所有小波系數;然后根據歸一化能量序列熵準那么提取其他各層子帶重要系數，即在某一門限下剩余系數熵值與剩余系數最大熵值比值較大(09左右) 時，可以忽略這些小波系數，從而實現數據壓縮; 最后將各子帶重要系數進行量化編碼 接收端根據接收到的數字信號重構圖像信號 實驗中對

6、圖像信號進行了壓縮實驗，驗證了所提算法的正確性和有效性 實驗結果說明本算法簡單可行搜索量小，為圖像壓縮找到了一種新的有效方法，具有一定的實際應用價值。文獻六題目：基于二維小波變換的圖像壓縮新算法文獻六摘要：為了更好地適應空間網絡中圖像數據的傳輸 提出了遙感圖像壓縮和天地通信協議的改良算法 針對JPEG2000編碼中的小波變換環節 首先進行高頻分量濾波處理 然后進行拉伸量化合并 從而縮短了壓縮時間 針對傳輸TCP傳輸協議開銷大 靈活性差的問題 利用選擇性重傳機制和擁塞控制機制改良傳統UDP傳輸協議使其更適合于天地通信 實驗結果顯示 優化的壓縮在保持信噪比40dB以上的同時與傳統編碼相比節省了30

7、的時間 優化的通信協議在傳輸速率快傳輸時間長的情況下仍能保持90以上的可靠性和優于sack機制的高吞吐量兩者結合的空間有效載荷數據處理方案是切實可行的。報 告 正 文摘要隨著網絡的普及，現代社會信息的傳遞越來越傾向于圖形圖像的傳播，而圖像的壓縮與解壓縮的研究也變得愈加迫切。本文主要對幾種圖像壓縮技術進行研究及比擬。包括二維DCT變換等。關鍵詞JPEG、圖像壓縮、編碼、離散變換、有損壓縮、濾波、DCT、小波變換等。正 文作為當今社會信息傳遞的第一媒體，圖像與視頻的壓縮技術很早就被人們所關注，也產生了很多優秀的無損壓縮和有損壓縮算法，如：空間預測、離散余弦變換、小波變換等。但是隨著信息量的變大，以

8、前的壓縮算法不斷被新的更高校的算法所替代。本文主要就幾種圖像壓縮技術進行討論，探究其實現原理及局限性。下面先來介紹幾種圖像壓縮的算法。1) 二維DCT變換及其在MATLAB中的應用1JPEG 是一個適用范圍很廣的靜態圖像數據壓縮標準，不僅能夠用于灰度圖像還能用于彩色圖像。JPGE 壓縮因其失真度較小，得到了廣泛的應用。其壓縮編碼過程如下：a) 使用正向離散余弦變換將空間域表示的圖像變換成頻率域表示的圖像;DCT 變換是將圖像信號從色彩域轉換到頻率域。對一幅原始圖像，我們選取它的最左上角 8x8 的矩陣，并將其每一個像素值轉換到 -128 到 127 的范圍內，得到矩陣 M，然后作 DCT 變換

9、，將原始圖像信息塊轉換成代表不同頻率分量的系數集。b) 對 DCT 系數進行量化;量化實際上就是對 DCT 系數的一個優化。具體做法如下 ：把經過 DCT 變換的圖像的每個系數根據量化表除以各自對應的量化步長，四舍五入取整，得到量化系數。增加“0值系數的數目以及減少非“0系數的幅度是整個量化的目的。控制 JPEG 壓縮比的關鍵是量化表，在這一步驟中一些高頻量被除掉了。c) 編碼。JPEG使用差分脈沖調制編碼，對相鄰圖像塊之間量化 DC 系數進行編碼使用游程長度編碼RLE對交流系數AC進行編碼。基于 DCT 的圖像壓縮算法實現簡單，重建圖像質量高。同時DCT 算法具有對稱性，可以利用逆 DCT

10、算法解壓縮圖像。因此，它在軟件和硬件中都容易實現。2) 基于小波變換的改良EZW編碼25EZW是將零樹數據結構和比特平面編碼技術結合起來的編碼技術，其在量化小波系數時采用了零樹數據結構。由于這種傳統的EZW方法需要對不同子帶進行重復掃描，勢必造成冗余編碼，也會加大運算量和運算時間，因此產生了基于最大閾值的改良型EZW算法。該算法通過最大閾值組將子帶分作不同區段，先完成整帶掃描。設置初始閾值可以使得算法在迭代時只掃描局部重要子帶，防止了大量的額外計算。通過實驗可以驗證2，該算法簡單且具有較好的壓縮比。3) 抗差濾波和重要點提取相結合的壓縮算法3為了便于InSARC的后處理需要從海量的InSARC

11、監測成果中濾除非重要點，從而到達壓縮的目的。為提高監測成果的精度，需要對數據進行濾波處理，該算法提出一種抗差濾波的思想即在中值濾波與加權濾波的根底上結合等價權原理將兩者有機地結合起來使得該濾波值既能充分顧及區域的統計特性又能有效抵抗異常值的影響。4) 遙感圖像數據壓縮和天地通信協議改良6隨著遙感成像傳感器的空間分辨率飛速提高，空間遙感圖像的數據量也隨之呈幾何級數增加。目前星上有限的信道傳輸和存儲能力無法適應空間遙感圖像的海量數據，為了節約珍貴的空間鏈路資源，有人提出了一種高效可靠的遙感圖像壓縮協議和空間網絡傳輸協議。傳輸時間由壓縮碼流的數據量和網絡帶寬決定 而壓縮碼流的數據量由源數據量和壓縮比

12、決定，因此協議重點在高頻子帶的小波系數處理和離散小波后拉伸處理方面做出優化處理。該算法適用于空間衛星數據傳輸。5) 基于三角形分割的分形圖像壓縮算法4該算法基于分形壓縮算法，利用局部仿射變化進行圖像數據壓縮。基于三角形的分形圖像壓縮算法可以在不降低重構圖像質量的前提下,顯著的降低分形壓縮的時間。該算法把原始圖像的值域塊和定義域塊分割成等腰三角形，相較于傳統的矩形分形具有更強的靈活性。該算法能夠顯著提高時間效率，相同質量下，只需要傳統分形算法時間的三分之一。個人分析與見解現代社會，信息大都是以圖像圖像的方式傳遞的，而且人們都喜歡高質量的圖像和視頻，但由于存儲空間和數據傳輸速率等的限制，人們往往難

13、以接受大容量的圖像或視頻，因此，我認為，在有限的帶寬和空間資源下，如何提高圖像的壓縮率已經成為圖像技術的一個瓶頸。上述幾種圖像壓縮算法各有各的優點，除此之外還有很多其他的圖像壓縮算法本文沒有提及。其中，上面所述的抗差濾波和重要點提取相結合的壓縮算法是適用于特殊情況下的有損壓縮算法，尤其是在處理地形圖等特殊圖像時；改良遙感圖像數據壓縮和天地通信協議那么是為了提高空間數據傳輸效率；基于小波變換的改良EZW算法和二維DCT變換算法那么適用于大多數圖像，尤其是那些沒有顯著特征的圖像；基于三角形的分形算法那么是為了提高圖像壓縮的時間效率而生。不同的算法有不同的適用空間，我們很難說那一種算法更加優秀。從本

14、質上來說，所有的圖像壓縮算法都是為了在盡可能保存圖像細節信息的根底上，占用更少的空間，而且絕大多數壓縮算法都是基于矩陣變換等冗余信息的壓縮算法。不管是DCT變換還是分形算法，他們都是把相同的或者近似的數據局部使用同一段空間表示，從而到達壓縮的目的。對于一些有特殊要求的圖像來說，有時候我們只需要原始圖像的一小局部信息，剩余的信息對我們來說就是冗余的。如：洋流圖像，只需要保存洋流的方向和形態即可；地形圖只需要保存地勢上下等信息即可。對于這些圖像，我們可以直接摒棄掉很多用不到的信息，從而來減小圖像的占用空間。上面所說的幾種壓縮算法都是有損壓縮，因為相對于無損壓縮來說，有損壓縮更容易到達人們的期望。但無可置疑的是，最受人們關注的圖像壓縮還是無損壓縮，在有損壓縮技術到達一定程度后，一定會迎來無損壓縮技術的