基于小波变换的图像和视频编码的研究
该文对小波图像和视频编码进行了深入研究,提出了新的小波图像和视频编码算法,并针对提出的算法进行了实验验证.该文的研究内容和成果如下:1、介绍了小波的基本理论,给出了多分辨率分析的概念;在多分辨率分析的基础上,介绍了小波分解和重构的快速算法一维Mallat算法;使用Mallat算法对白噪声信号Nossin进行了分解和重构,在分解和重构的基础上,进一步体现了小波分析用于信号处理的优越性.2、进一步分析了小波变换用于图像处理的优点,从小波变换能有效地改变图像的能量分布、有利于变换后的能量集中、量化误差作用于图像全局从而避免方块效应、形成子带有利于渐进传输等四方面论证了小波图像编码的优越性,并给出了小波图像编码的过程.采用离散小波变换(使用二维Mallat算法,CDF9/7小波)对标准Lena图像进行了三层分解和重构.3、EZW、SPIHT、SPECK算法进行了详细论述,并给出了其算法流程.编制程序分别采用EZW和SPIHT算法,在低码率下对标准Couple图像进行了编码和重构.通过试验结果得出:无论是峰值信噪比还是重构图像的主观质量,SPIHT算法都好于EZW算法,是低码率下的最优算法.4、对SPIHT算法进行深入研究和改进,提出了从以下三个方面对SPIHT算法进行改进的方案:重新定义空间方向树结构,提出了扩展空间方向树结构;引入视觉权重,充分利用人眼视觉特性;结合块结构,利用同一子带内不重要系数的相关性,提出了SPIHT和SPECK算法相结合的方案.针对提出的改进SPIHT算法给出了编码和解码的算法流程,并同快速小波变换的提升方案进行了结合.编制程序对提出的改进SPIHT算法进行了试验,计算了码率低于0.1bpp的条件下,分别使用SPIHT算法和改进算法对标准Lena图像进行了编码和重构,同时,计算了当码率升高时,改进算法与SPIHT算法的比较.最后得出结论:该文算法在低码率下优于SPIHT算法,当码率升高到一定程度后,该文算法重构图像的峰值信噪比反而低于SPIHT算法.这一点需要在以后的工作中进一步深入探讨和研究.5、提出了一种新的基于小波变换的视频压缩方法,采用了一种小波变换和DCT变换相结合的混合编码方案,并对三步搜索法进行了改进.最后,通过试验验证了提出了视频编码算法的有效性.6、总结了小波理论的优点,展望将其应用到遥感图像的压缩编码中的可行性.
图像编码;视频编码;小波变换;EZW;SPIHT;SPECK;三步搜索法
中国海洋大学
博士
物理海洋(海洋技术)
唐功友
2004
中文
TN919.81
93
2005-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）