天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

當前位置:主頁 > 科技論文 > 信息工程論文 >

圖像序列的壓縮編碼技術及系統(tǒng)

發(fā)布時間:2020-07-21 22:41
【摘要】:在數(shù)字圖像傳輸系統(tǒng)的設計過程中通常會用到圖像壓縮編碼技術。目前,市場上的圖像傳輸系統(tǒng)多采用制式視頻編碼協(xié)議(如H.264、H.265等)來實現(xiàn)視頻流數(shù)據(jù)壓縮,此類編碼協(xié)議均是通過去除圖像幀間冗余的方式來減少數(shù)據(jù)量的,不適用于航空軍事偵察、衛(wèi)星遙感、箭載視頻等對圖像動態(tài)隨機訪問能力和質量要求較高的領域。因此,我們設計了基于圖像序列的壓縮編碼系統(tǒng),將視頻數(shù)據(jù)看作連續(xù)的單幀靜態(tài)圖像,并對每一幀圖像都進行編碼處理,以求獲得更好的壓縮效果。在技術方面,系統(tǒng)中采用了JPEG2000壓縮算法來進行圖像編碼。相較于SPIHT、JPEG等其他壓縮算法而言,JPEG2000具有支持圖像漸進傳輸、兼容有損壓縮和無損壓縮兩種編碼模式、支持感興趣區(qū)域編碼等優(yōu)勢,可以對不同特征(如自然圖像、計算器圖形、醫(yī)療圖像、遙感圖像、復合文本等)和不同類型(如二值、灰度、彩色等)的靜態(tài)圖像進行高效壓縮并獲得較好質量的重構圖像。在系統(tǒng)設計方面,我們采用“FPGA+ADV212專用集成芯片”的處理架構來實現(xiàn)圖像序列的編解碼過程,具有體積小、質量輕、壓縮倍率高、編碼速度快等特點,并支持靈活調整輸入圖像數(shù)據(jù)格式、壓縮模式(選擇有損壓縮或無損壓縮)、壓縮倍率等關鍵參數(shù),具有極高的靈活性。除此之外,論文中還討論了基于STEL-1109和STEL-2105芯片的QPSK調制與解調系統(tǒng)的設計過程,用于實現(xiàn)壓縮碼流的遠程傳輸。
【學位授予單位】:中北大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TN919.81
【圖文】:

影響圖,編碼過程


圖 2.1 JPEG2000 編碼過程圖 2.2 JPEG2000 解碼過程2.2.1 圖像預處理預處理包括了圖像分片(tile)、直流平移和分量變換等過程,圖像分片指的是當被處理圖像的分辨率較大時,一般會進行圖像分片處理,即將整幅圖像劃分為大小相等且互不重疊的若干塊,然后分別對每一塊圖像進行單獨的壓縮處理,這樣做的目的在于降低圖像壓縮過程對內部緩存的要求。直流平移是指當被處理圖像是精度為 p 的灰度圖像時,其像素灰度值的范圍為[0,2p-1],將圖像像素灰度值統(tǒng)一減去 2p-1將灰度范圍移動至[-2p-1,2p-1-1],這樣的處理方法可以防止數(shù)據(jù)溢出并且不會影響圖像質量。當被處理的

過程圖,離散小波變換,過程,子帶


縮和有損壓縮。一維離散序列{ x0, x1, x2 ,..., xN-1}的定點離散小波變換計算過程用 214C2D1222221jjjjjjDDxxxxjj( 0 ≤ j ≤N,N 取整數(shù)且 N>2 Dj代表高頻小波系數(shù),Cj代表低頻小波系數(shù)。圖像數(shù)據(jù)而言,則需要進行二維離散小波變換,具體實現(xiàn)分為兩)將圖像按列為單位進行一維小波變換,得到低頻系數(shù)子帶(L)和)。)在一維小波變換的基礎上按行為單位再進行一次一維小波變換, 和 HH 四個不同頻率的子帶。

示意圖,小波變換,示意圖,逆量化


圖 2.4 多級小波變換示意圖后的得到的小波系數(shù)一般不是整數(shù),為了方便計算機存2000 標準中,小波變換后的圖像中不同的子帶擁有不同量化標準相同。編碼過程量化步長較為精細,在解碼過選擇逆量化步長,從而實現(xiàn)對壓縮比和圖像信噪比的控圖像與原圖像會有差異存在(即有損壓縮)。但是有一 5/3 小波濾波器得到都為整數(shù)的小波系數(shù),并設置量化像壓縮。

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 周偉勛;;基于通信圖像序列的步態(tài)識別[J];電腦知識與技術;2010年21期

2 鐘平,于前洋,王明佳,金光;航攝動態(tài)圖像序列穩(wěn)定技術仿真研究[J];計算機仿真;2004年01期

3 鐘偉,余松煜,芮雨;圖像序列處理中的形態(tài)分割方法[J];上海交通大學學報;2001年09期

4 孔祥魁;;運動圖像序列中關鍵關節(jié)點的跟蹤優(yōu)化仿真[J];計算機仿真;2016年02期

5 宋宏權;劉學軍;閭國年;甄艷;;地理參考下未標定圖像序列的三維點云精度分析[J];測繪通報;2012年07期

6 胡永祥;蔣鴻;;基于運動估計的交互式醫(yī)學圖像序列分割[J];計算機工程與設計;2007年05期

7 張瑛;饒妮妮;王剛;;改進的小波域醫(yī)學圖像序列的運動估計[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2006年05期

8 宋勇,郝群,王涌天;運動圖像序列的移位幀累積技術研究[J];北京理工大學學報;2003年04期

9 汪亞明,趙勻;基于動態(tài)圖像序列的下肢運動參數(shù)測量[J];計算機自動測量與控制;2002年09期

10 汪亞明;基于計算機圖像序列的人體步態(tài)參數(shù)的快速獲取方法[J];電子技術應用;2000年08期

相關會議論文 前10條

1 李林;紀仲秋;;如何消除運動圖像序列的上下抖動[A];第十六屆全國運動生物力學學術交流大會(CABS 2013)論文集[C];2013年

2 黃沛杰;朱立華;劉學慧;吳恩華;王傳銘;;針對實時視覺通信的圖像序列自動提煉[A];中國計算機圖形學進展2008--第七屆中國計算機圖形學大會論文集[C];2008年

3 楊曉鵬;;適用于PACS的醫(yī)學圖像序列編碼研究[A];2009中華醫(yī)學會影像技術分會第十七次全國學術大會論文集[C];2009年

4 謝志宏;魏磊;孟祥偉;汪熙;;一種基于圖像序列的結構化道路識別算法[A];第六屆全國信號和智能信息處理與應用學術會議論文集[C];2012年

5 魏交統(tǒng);陳平;潘晉孝;;一種變能量DR圖像序列融合的圖像選擇方法[A];第十三屆中國體視學與圖像分析學術會議論文集[C];2013年

6 侯志強;張群;;圖像序列分析中一種有效的背景重構算法[A];第六屆全國信息獲取與處理學術會議論文集(1)[C];2008年

7 陳曦;韓金芬;劉紹從;尚為;張少茹;;基于運動圖像序列的煙花爆竹炸點目標飛行的檢測[A];2006中國控制與決策學術年會論文集[C];2006年

8 李俊;張桂林;;一種估測運動目標Time-to-Collision的方法[A];1998年中國智能自動化學術會議論文集(下冊)[C];1998年

9 劉紅剛;杜軍平;梁美玉;王超;曹守鑫;;基于Zernike矩的運動圖像序列時空超分辨率重建[A];2013年中國智能自動化學術會議論文集(第五分冊)[C];2013年

10 趙紅穎;孫輝;熊經武;;利用水天線穩(wěn)定船載攝像機視頻圖像序列的方法[A];2002年中國光學學會年會論文集[C];2002年

相關重要報紙文章 前3條

1 本報實習記者 楊家洛;虛擬紫禁城2008年建成[N];北京科技報;2006年

2 北京市東城區(qū)人民檢察院 陳勇;多媒體示證要盡量出示原始證據(jù)[N];檢察日報;2009年

3 湖北 Snoopy;三步把Flash搬上電視[N];電腦報;2004年

相關博士學位論文 前10條

1 何富運;顯微細胞圖像序列形態(tài)分析的關鍵技術研究[D];東南大學;2017年

2 姬曉鵬;基于深度圖像序列的人體動作識別方法研究[D];中國科學院大學(中國科學院深圳先進技術研究院);2018年

3 夏思宇;彩色圖像序列的人臉檢測、跟蹤與識別研究[D];東南大學;2006年

4 鄭世友;動態(tài)場景圖像序列中運動目標檢測與跟蹤[D];東南大學;2006年

5 鄧寶松;基于點線特征的大基線圖像序列三維重建技術研究[D];國防科學技術大學;2006年

6 賈靜平;圖像序列中目標跟蹤技術研究[D];西北工業(yè)大學;2007年

7 李謙;基于低秩稀疏的圖像序列增強技術研究[D];中國科學技術大學;2015年

8 陳昌紅;動態(tài)圖像序列建模與分類及其在人體運動分析中的應用[D];西安電子科技大學;2009年

9 賀禮;聯(lián)合彈性特性的乳腺超聲圖像序列診斷分析[D];中國科學技術大學;2009年

10 孫春鳳;基于并行處理的高速圖像序列運動目標檢測技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2011年

相關碩士學位論文 前10條

1 裴劉繼;基于FRFCM聚類與深度信息優(yōu)化的分層RGBD圖像序列場景流計算技術研究[D];南昌航空大學;2019年

2 原彤彤;圖像序列的壓縮編碼技術及系統(tǒng)[D];中北大學;2019年

3 楊帥;腹部CT圖像序列肝臟分割方法與三維重建[D];河南大學;2018年

4 陽寧凱;基于壓縮感知的光場采集和重建研究[D];杭州電子科技大學;2018年

5 楊雨薇;基于圖像序列的高真實感紋理映射技術研究[D];云南師范大學;2018年

6 程會云;基于時序信息建模的有絲分裂事件檢測方法研究[D];天津大學;2018年

7 王之驄;基于圖像序列的干細胞運動追蹤與分裂檢測研究[D];電子科技大學;2018年

8 吳姍;基于稀疏張量的核磁共振成像算法[D];電子科技大學;2018年

9 黃建坤;基于圖像序列的橋梁形變位移測量方法[D];西南交通大學;2018年

10 亢婉君;張量主成分分析及在圖像序列識別中的應用[D];東北電力大學;2017年



本文編號:2764921

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2764921.html


Copyright(c)文論論文網All Rights Reserved | 網站地圖 |

版權申明:資料由用戶bd976***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要刪除請E-mail郵箱bigeng88@qq.com