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基于小波变换的图像压缩及其FPGA实现

基于小波变换的图像压缩及其FPGA实现

作者：游斌相西南科技大学

学位级别：硕士

在核环境及某些灾害环境下,通信系统会遭受到来自现场建筑物等的干扰,导致带宽严重受限。为了保证大量图像数据的正常传输,在确保图像重构质量的情况下,要尽可能提高图像压缩算法的压缩率及抗干扰能力。本文围绕图像压缩质量与速度,以... 详细信息

在核环境及某些灾害环境下,通信系统会遭受到来自现场建筑物等的干扰,导致带宽严重受限。为了保证大量图像数据的正常传输,在确保图像重构质量的情况下,要尽可能提高图像压缩算法的压缩率及抗干扰能力。本文围绕图像压缩质量与速度,以及如何有效地在FPGA上实现等问题,分别对图像小波变换的特点、多级树集合分裂编码(SPIHT:Set Partitioning in Hierarchical Trees)以及SDRAM控制和算法的硬件实现等进行了研究。通过对课题的分析可以认识到:课题的研究对象主要包括小波变换、图像压缩和FPGA实现三个部分。论文首先对图像的小波变换进行了学习研究,讨论了其多分辨特性及FPGA实现的可能性。然后对SPIHT压缩编码算法进行了深入研究,该算法具有很好的渐进传输特性,即使接收端接收到的信息在中途因各种干扰而中断,也可依靠现有的数据重构出图像。最后研究了如何通过硬件描述语言及状态机等时序控制方法,在FPGA上硬件上实现小波变换和SPIHT压缩编码算法。本文结合图像小波分解的多分辨特性与SPIHT算法的渐进传输特性,设计并实现了压缩比和重构图像分辨率硬件可调的系统,可根据现场带宽条件来调整图像压缩效果。整个系统除图像解压外均在FPGA上实现。每个模块都进行了严格的波形仿真测试及板卡下载调试。实验数据表明,基于小波变换的SPIHT编码算法与FPGA结合之后,在保证图像质量的基础上还大幅度的提高了编码速度。与此同时,系统支持压缩率与重构图像分辨率现场可调节的功能,极大的增强了其环境适应力与实用效果,能满足一些特殊环境下的使用要求。

关键词：小波变换 SPIHT 图像压缩 FPGA

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用于图像压缩的矢量量化技术的研究

用于图像压缩的矢量量化技术的研究

作者：屈冰玉重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展以及人们对信息要求的提高,大量的静态图像和动态图像不仅需要存储和处理,还需要进行实时传输。如果不进行数据压缩,那么在现有的通信条件下,则难以保证信息传输的实时性。目前多媒体信息的存储和传输已经成为数字... 详细信息

随着互联网的快速发展以及人们对信息要求的提高,大量的静态图像和动态图像不仅需要存储和处理,还需要进行实时传输。如果不进行数据压缩,那么在现有的通信条件下,则难以保证信息传输的实时性。目前多媒体信息的存储和传输已经成为数字通信的巨大障碍,因此,对数据进行压缩已经变得越来越重要。矢量量化是一种具有较高压缩比的有效数据压缩技术,不仅用于图像压缩,更在图像检索、语音识别等领域得到了广泛地应用。矢量量化主要有码书设计、码字搜索和码字索引匹配三大技术,由于码书设计是矢量量化的基础,因此将其作为整个技术研究的核心。本文重点分析了现存的码书设计算法和码字搜索算法,并给出了新颖的优化方案。经典LBG算法简单、直观,被广泛地应用于码书设计。但由于其初始码书是以随机选取的方法获得的,故最终获取的码书性能较差。为了提高最终码书的质量,本文将粒子群优化算法应用到码书设计中。首先利用一致性的思想获取初始粒子,以降低非典型初始粒子的出现。然后通过对惯性权重和学习因子的修改,使得粒子前期以自身信息为准的同时进行全局搜索,后期以群体信息为准的同时进行局部搜索。最后通过最近邻条件和质心条件获取更新的码书。实验结果表明,改进后的算法不仅较为稳定,且不同压缩比下,改进后的算法所获取的码书质量均高于LBG算法。矢量的特征量和子矢量的特征量均和矢量的平方欧氏距离存在着一定的关系,因此被广泛地应用到矢量量化的码字搜索技术中。本文通过对均值和方差这两个特征量所确定的搜索范围进行分析,给出了一种基于均值、方差和三角不等式的码字搜索算法。实验结果表明,该算法能够有效地排除均值和方差这两个特征量所确定的排除准则不能排除的码字,且编码时所需的计算量较低。接着,通过对矢量和值特征量、范数特征量和子矢量的和值特征量所确定的搜索范围进行分析和比较,本文给出了一种基于三角不等式和子矢量的码字搜索算法。实验结果表明,该算法不仅稳定且编码时所需的计算量较低。

关键词：图像压缩矢量量化码书设计粒子群算法码字搜索

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面向压缩暗图像的增强方法研究

面向压缩暗图像的增强方法研究

作者：曾仪电子科技大学

学位级别：硕士

暗图像增强旨在提升低光照图像的亮度,其在智能安防、视频监控、自动驾驶、遥感影响分析等方面有着重大的作用,同时也是图像处理后续进程（如图像识别、目标检测、图像分割）的基础。现有的暗图像增强方法致力于处理未经压缩的暗图像,... 详细信息

暗图像增强旨在提升低光照图像的亮度,其在智能安防、视频监控、自动驾驶、遥感影响分析等方面有着重大的作用,同时也是图像处理后续进程（如图像识别、目标检测、图像分割）的基础。现有的暗图像增强方法致力于处理未经压缩的暗图像,并且取得了较好的效果。然而,在实际应用中,为了减少传输比特率以及存储占用空间,图像通常会经过压缩编码系统处理,产生块效应。现有的暗图像增强算法在处理压缩暗图像时,未考虑到在增强过程中抑制块效应,导致增强结果中的块效应被放大,产生颜色失真,增强效果不佳。针对上述问题,本文围绕像素映射和隐空间映射两个角度,展开面向压缩暗图像的增强方法研究,旨在增强图像亮度和细节的同时,抑制压缩块效应的放大。具体研究内容及贡献如下:（1）基于像素映射与块信息补偿的压缩暗图像增强方法研究。本文方法以像素层面的块效应强度为出发点,提出基于残差卷积的去块分支,通过使用块自适应卷积对作用于固定大小的压缩块效应,得到可以反映块效应强度的块补偿谱,实现了块效应损失信息的补偿。此外,针对压缩编码系统处理图像时削弱了不同编码块之间的相关性,本文提出块相似度损失函数,通过惩罚预测结果与参考图像的自相似度矩阵间的最小绝对误差,提高结构相似的编码块之间的相关性。另外,本文提出块边界损失函数,通过约束边界落差,使得增强图像在块边界处平滑,改善了块效应使得图像在块边界处产生不连续性的问题。实验证明,本文方法既可以有效地提升压缩暗图像亮度,又可以实现块效应的抑制。（2）基于隐空间映射的压缩暗图像增强方法研究。针对模型在像素空间中直接学习映射变换的难度较大,以及基于像素映射的方法依赖于大量配对训练数据的问题,本文提出了一种基于隐空间映射的增强思路,使用编解码器将压缩暗图像与正常光图像映射至各自的特征隐空间,通过建立隐空间之间的映射函数,实现从压缩暗图像到正常光图像的转换。此外,由于压缩暗图像获取过程中的独立变换和量化导致各个像素块之间的相关性减弱,本文提出全局关联模块,强化多个局部特征之间的关联,从而弥补块之间的信息相关性缺失。相比于基于像素映射的方法,由于隐空间的潜在特征表示更稠密,并且其蕴含丰富的底层与高层先验（如纹理特征、块效应分布、语义信息）,使得映射模型的学习难度更低。综合实验表明,本文方法在压缩暗图像增强方面实现了优异的性能。

关键词：暗图像增强图像压缩深度学习变分自编码器

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基于分形理论的快速图像压缩算法

基于分形理论的快速图像压缩算法

作者：李祥鹏华南理工大学

学位级别：硕士

图像压缩是实现图像高效存储和传输的关键技术。基于分形理论的图像压缩算法因其压缩比高、重构图像质量好以及解码与图像分辨率无关的特性而受到广泛关注。然而,分形图像压缩算法在编码过程中为值域块搜索最优匹配块的过程会消耗大量时... 详细信息

图像压缩是实现图像高效存储和传输的关键技术。基于分形理论的图像压缩算法因其压缩比高、重构图像质量好以及解码与图像分辨率无关的特性而受到广泛关注。然而,分形图像压缩算法在编码过程中为值域块搜索最优匹配块的过程会消耗大量时间,这阻碍了分形编码技术的现实应用。本论文基于分形理论,提出两个改进的分形图像压缩算法,有效提高分形图像压缩算法的速度。第一个分形编码算法是基于迭代控制搜索策略的分形图像编码算法。现有的分形编码算法存在因定义域块的特征空间分布不均匀而导致的低效搜索或无效搜索问题。此外,它们采用的固定质量允许误差控制搜索策略,会导致图像解码质量上限受限的问题。针对这些问题,本文提出控制分形编码搜索过程中迭代函数系统的更新次数,提前结束匹配过程中的低效搜索部分。同时结合了使用特征标准差对值域块进行平滑块与粗糙块的划分技术、对定义域块自适应扩张的码本缩减技术,并在计算图像块相似度时提出等距采样图像降维操作进一步降低计算复杂度,有效加快编码进程。从实践来看,本文所提出的基于迭代控制搜索策略的分形图像编码算法是在损失一定图像解码质量的情况下所能达到的较佳编码加速方案。第二个分形编码算法是基于自适应阈值四叉树分块的分形图像编码算法。针对基本分形编码中固定分块尺寸的设置以及传统四叉树分块中固定阈值的设置,没有考虑不同输入图像的自身特性不同以及同一图像的不同区域特性不同的客观差异,本文提出了自适应阈值的四叉树分块方法,根据图像子块的均值和标准差,动态计算出图像子块的特有阈值,根据特有阈值判断是否对当前图像块进行分割。从实践来看,本文所提的基于自适应阈值的四叉树分块的分形图像编码算法在稍微增加编码时间的前提下有效地提高了解码质量,实现了编码时间和解码质量间更好的平衡。为验证本文所提出的新方法,本文对8幅512*512的常用标准灰度图像进行测试,通过计算编码时间(ET)和图像解码质量(PSNR)进行算法的性能评估。结果表明,对比现有的分形图像编码算法,在解码图像质量损失一定的前提下,本文算法具有更高效的编码速度和获得良好的图像解码质量。

关键词：图像压缩分形自适应四叉树相关系数

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基于SOC的图像压缩和目标跟踪模块设计

基于SOC的图像压缩和目标跟踪模块设计

作者：陈坤西安电子科技大学

学位级别：硕士

光电导引头可以完成图像实时采集处理、目标监测跟踪等任务,在海洋监测、视觉导航、精确制导系统等民用和军事领域都有着广泛的应用,本文基于相关课题需求,设计了一种图像压缩和目标跟踪模块。作为迷你光电导引头的主要组成部分,该模块... 详细信息

光电导引头可以完成图像实时采集处理、目标监测跟踪等任务,在海洋监测、视觉导航、精确制导系统等民用和军事领域都有着广泛的应用,本文基于相关课题需求,设计了一种图像压缩和目标跟踪模块。作为迷你光电导引头的主要组成部分,该模块需要完成对红外相机、可见光相机和伺服精确控制,红外和可见光图像实时采集、压缩、传输,红外和可见光图像目标实时跟踪,同时对外和飞控导航系统、机载数据终端进行通讯。本文首先介绍了课题背景和研究意义,以及国内外图像压缩和目标跟踪技术的研究发展现状。其次,对课题需求进行了分析,针对课题所提技术要求,目前主流的整体解决方案主要有三种:基于FPGA+DSP的解决方案、基于嵌入式GPU的解决方案和基于嵌入式SOC的解决方案。结合当前解决方案的优缺点以及系统高性能、低成本、低功耗和小体积的设计需求,本文提出了以XC7Z030和Hi3516A SOC为核心的总体方案设计。其次,本文进行了硬件平台总体设计,将系统硬件平台分成电源模块、图像输入与采集、图像存储与传输、目标跟踪、图像压缩和图像解码这六部分,详细介绍了各部分硬件电路的设计和测试过程,并对测试结果进行简要分析,验证了硬件平台设计的正确性。然后,针对课题的功能需求,结合硬件平台特点,本文对系统软件功能进行了设计,将系统软件分为七部分,并对其中主控软件、图像采集软件、图像存储软件、图像传输软件、图像压缩软件和图像解码软件六个部分的设计过程进行详细介绍,同时基于硬件平台对各部分软件进行了测试分析。接着,本文对系统中目标跟踪软件进行了设计,分析系统使用场景和硬件平台资源,提出一种基于改进卡尔曼滤波和模板匹配的目标跟踪算法,并结合ARM NEON技术对目标跟踪算法进行实现和优化。最后,对本文研究内容进行了总结,抛开课题设计需求,结合当前技术发展进程,对系统中部分模块的实现提出了改进方案。本文设计的基于SOC的图像压缩和目标跟踪模块具有低功耗高性能的特点,可完成最大分辨率达到1920*1080像素的可见光和红外图像的实时和并行采集、存储和传输;系统同时支持H.264和H.265压缩编码标准,编码性能可控;目标跟踪算法中加入了防遮挡设计,可实现目标实时稳定连续跟踪;硬件平台整体典型功耗约5W,峰值功耗仅5.5W,重量仅41.8g,表面积仅133cm,板卡最厚处不超过8mm,整体设计非常适用于迷你导引头。

关键词：片上系统光学成像红外成像图像压缩目标跟踪

基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法

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计算机测量与控制 2014年第11期22卷 3670-3672页

作者：丁晓峰何凯霖电子科技大学成都学院计算机系成都611731

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度... 详细信息

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度;采用量化截断的预处理技术,省去大量不重要高频系数的量化编码,解决了提升变换后SPIHT算法编码效率低的问题;去除了最外层高频系数的分解和编码,有效地减少了变换和编码的能耗;理论分析和仿真结果均表明,在保证一定重建图像质量的前提下,该算法大大降低了图像压缩能耗,提高了算法的压缩效率和执行效率,非常适合于资源受限的WMSNs中的图像压缩。

关键词：无线多媒体传感器网络提升小波变换 SPIHT 图像压缩

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基于深度学习的图像压缩方法研究

基于深度学习的图像压缩方法研究

作者：任杰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着拍照设备的不断升级,存储图片所需的内存空间飞速增长,然而硬盘、U盘等存储设备的容量却增长缓慢。不断增长的图片数据量与有限的存储容量之间的矛盾给图像压缩带来了巨大的挑战。深度学习已经在处理目标检测、跟踪、分类等... 详细信息

近年来,随着拍照设备的不断升级,存储图片所需的内存空间飞速增长,然而硬盘、U盘等存储设备的容量却增长缓慢。不断增长的图片数据量与有限的存储容量之间的矛盾给图像压缩带来了巨大的挑战。深度学习已经在处理目标检测、跟踪、分类等诸多图像问题中取得了巨大突破,然而深度学习在图像压缩领域目前还并没有被充分研究。本文将利用深度学习在图像处理方面的优势,使用深度学习来提升图像压缩性能。本文首先设计了基于卷积神经网络的自编码器,包含图像编码网络和解码网络。编码时,将待压缩的图像输入网络,然后逐步降低图像的空间尺度和特征图数目,并通过量化将对于图像质量影响小的信息去除,从而达到数据压缩的目的。解码时,通过卷积和像素重排结构逐步将图像的尺度恢复,最终重构输入图像。本文在实验中详细对比了量化层、子像素卷积层等结构对压缩效果的影响,对深度网络在图像压缩领域的应用有重要指导意义。然后本文设计了卷积神经网络与JPEG结合的编解码框架。首先将待压缩的图片送入空域冗余去除结构,初步去除因图像局部相似而产生的信息冗余,然后使用JPEG编码,将图片变换到DCT域,通过量化去除对于图像质量影响较小的高频信息。当需要解码时,使用JPEG解码器将图像从DCT域变换到像素域,初步重构图像。由于编码时去除了图像的部分空域和频域信息,直接从JPEG解码器得到的图像视觉质量较差,本文在解码端添加了一个包含17层卷积层的神经网络,将图像在空域、频域的失真逐渐恢复,最终重构出了清晰的解码图像。此框架的创新点在于同时减少了图像在空域、频域的冗余,并通过卷积网络恢复了图像在空域、频域的失真,提高了图像的压缩比率,增加了重构图像的清晰度,最终实现了比传统压缩方法更高的图像压缩比率和视觉质量。相同码率下,由此框架生成的压缩图像,在视觉质量上比JPEG高约3DB。最后本文将前面提出的卷积神经网络和JPEG结合的框架拓展到了图像分类问题中,将分类网络与复原网络联合训练。最终使通过本框架生成的压缩图像,在分类性能与JPEG压缩图像的相近,重构图像的失真更小,压缩比率更高。

关键词：图像压缩卷积神经网络 JPEG 深度学习分类

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基于分类和曲线拟合的干涉超光谱图像压缩

光学学报 2007年第1期27卷 45-51页

作者：邓家先李太君海南大学信息科学技术学院海口570228

根据干涉超光谱图像的特点,提出了一种基于图像分类与曲线拟合的干涉超光谱图像数据分解算法,结合内嵌比特平面编码技术实现干涉超光谱图像的压缩。与JPEG2000一样,该算法实现了有损、无损压缩的兼容。将干涉超光谱图像数据分为主干涉... 详细信息

根据干涉超光谱图像的特点,提出了一种基于图像分类与曲线拟合的干涉超光谱图像数据分解算法,结合内嵌比特平面编码技术实现干涉超光谱图像的压缩。与JPEG2000一样,该算法实现了有损、无损压缩的兼容。将干涉超光谱图像数据分为主干涉区域与非主干涉区域两类,针对主干涉区域提出了一种相似匹配算法,而对非主干涉区域采用经验模式分解和二次曲线拟合方法进行数据分析,两种分析算法结合起来能够有效地对谱线数据进行分解,从而有利于取得更好的压缩效果。仿真结果表明,提出的算法可以使无损压缩的输出码率降低0.2-0.4bit/pixel,而近无损、限失真压缩的重建图像质量相应提高。

关键词：图像处理图像压缩经验模式分解二次曲线拟合相似匹配

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无线传感器网络中的分布式三维小波图像压缩

仪器仪表学报 2007年第8期28卷 1367-1372页

作者：董辉卢建刚王智孙优贤浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027

由于无线传感器网络(WSN)资源极其有限,本文提出了一种新型的分布式三维小波图像压缩(3DWIC)算法,用来节省环境监测时通信所消耗的能量。无线传感器网络用于环境监测时,节点所采集的图像常常具有变化少、相关性强等特点,故引入了简单的... 详细信息

由于无线传感器网络(WSN)资源极其有限,本文提出了一种新型的分布式三维小波图像压缩(3DWIC)算法,用来节省环境监测时通信所消耗的能量。无线传感器网络用于环境监测时,节点所采集的图像常常具有变化少、相关性强等特点,故引入了简单的变化检测算法(LCDA)和位置估计/补偿算法(PE&CA),用较低的代价来检测并压缩图像的活跃区域,消除各节点所采集的图像之间的信息冗余,节省无线传输能耗。仿真结果表明,该算法在保证图像重构质量的前提下节省了大量能量。

关键词：无线传感器网络图像压缩小波变换提升格式分布式压缩