本文關(guān)鍵詞：圖像集壓縮算法研究

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【摘要】：隨著圖像獲取技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像的分辨率不斷提高,數(shù)據(jù)量也不斷增加,因此如何對數(shù)字圖像進(jìn)行有效的壓縮依然是一個(gè)非常嚴(yán)峻的問題。傳統(tǒng)的圖像壓縮方法如JPEG、JPEG2000等主要利用了單幅圖像之間的像素冗余、編碼冗余和視覺冗余進(jìn)行壓縮。但是由于大量的圖像是在相同或者相似的場景下獲得,因此它們之間也存在一定的集合冗余信息,如果有效地利用這些冗余信息,將會進(jìn)一步提高壓縮比,節(jié)省存儲空間。圖像集壓縮算法就是針對由多幅相似圖像組成的圖像集的壓縮問題,在單幅圖像壓縮技術(shù)的基礎(chǔ)上利用集合冗余信息,有效地實(shí)現(xiàn)高效壓縮。本文針對傳統(tǒng)的圖像集壓縮編碼中存在的分組問題、復(fù)雜度問題和高效壓縮問題進(jìn)行了深入研究,主要包括：(1)從基于代表性信息的圖像集壓縮算法和基于圖(Graph)的圖像集壓縮算法兩個(gè)方面總結(jié)了圖像集壓縮算法的整個(gè)發(fā)展歷程,并簡要地介紹了幾種圖像集壓縮算法；(2)針對無損圖像集壓縮中存在的分組問題,本文提出了一種基于相關(guān)系數(shù)平均值的圖像集劃分算法。此算法利用圖像集相關(guān)系數(shù)的平均值擬合出一個(gè)二次曲線并根據(jù)此曲線得到圖像集劃分方案。在對圖像集壓縮之前先進(jìn)行劃分處理,將一個(gè)大的圖像集劃分為若干子集之后再進(jìn)行壓縮編碼,以保證圖像集總的壓縮增益最大；(3)針對有損圖像集壓縮中存在的復(fù)雜度較高的問題,本文提出了一種基于無向加權(quán)圖的圖像集壓縮算法。該算法首先對圖像集中所有圖像的Y分量下采樣,并使用相關(guān)系數(shù)作為邊的權(quán)值函數(shù)構(gòu)建一個(gè)無向加權(quán)圖。然后使用Kruskal算法計(jì)算該圖的最小生成樹,并根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)的深度和寬度優(yōu)先算法對圖像集進(jìn)行重新排列。最后使用視頻編碼技術(shù)HEVC對排序后的圖像集編碼；(4)不同于現(xiàn)有的兩大類圖像集壓縮算法,本文還提出了一種基于非負(fù)矩陣分解的圖像集壓縮算法。該算法通過對圖像進(jìn)行非負(fù)矩陣分解和不同圖像間共用字典矩陣的方法,有效地提高了壓縮性能。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1283471