發(fā)布時間：2017-05-08 20:16

  本文關(guān)鍵詞：基于分布式編碼的圖像無損編碼方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著通信技術(shù)、多媒體技術(shù)、云計算與大數(shù)據(jù)等技術(shù)的迅猛發(fā)展,多媒體應用已經(jīng)深入到人們生活的各個方面,人們對于圖像質(zhì)量的要求也越來越高。然而,隨著無線網(wǎng)絡(luò)和移動設(shè)備的發(fā)展和普及,編碼端資源受限、信道質(zhì)量波動大等問題對圖像編碼提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的圖像編碼方案,如JPEG、JPEG2000、 JPEG-LS以及視頻編碼標準H.26x中的幀內(nèi)預測編碼方式都是在編碼端利用圖像空間相關(guān)性進行復雜的預測,并且在傳輸過程中對碼流加入保護。這類方法編碼端計算復雜度高、網(wǎng)絡(luò)魯棒性差,很難滿足無線移動環(huán)境下的新型應用需求。 分布式編碼理論為無線移動環(huán)境下的圖像編碼帶來了新的曙光。根據(jù)Slepian-Wolf理論和Wyner-Ziv理論可知,多個相關(guān)信源進行獨立編碼、聯(lián)合解碼,可以獲得與傳統(tǒng)方案中聯(lián)合編解碼相同的碼率極限。這一理論為分布式編碼技術(shù)在圖像編碼領(lǐng)域的發(fā)展奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。分布式編碼將去除相關(guān)信源相關(guān)性的操作遷移到解碼端進行,可以充分利用解碼端的資源,因此,編碼復雜度低、資源消耗小、編碼容錯能力強,該技術(shù)在遙感衛(wèi)星這類星上編碼中有著重要的應用價值,已成為了一個研究熱點。近幾年,云計算與大數(shù)據(jù)的發(fā)展,為分布式編碼的應用帶來了新的機遇。移動設(shè)備編碼端資源缺乏,而解碼端資源充足(云環(huán)境中海量數(shù)據(jù)的存在)這一非對稱的資源分配現(xiàn)象,使得分布式編碼方案天然的適用于這一應用場景。 本文針對移動設(shè)備編碼端資源受限,而解碼端資源豐富的問題,針對高光譜遙感圖像、多視角遙感圖像以及上傳到云的圖像提出了相應的分布式編碼方法,旨在設(shè)計編碼端簡單、存儲要求低、編碼效率高并且具有傳輸魯棒性的圖像編碼方案。 論文的主要工作和創(chuàng)新如下： (1)本文提出了基于區(qū)域自適應的高光譜圖像分布式編碼方案。首先,根據(jù)高光譜圖像分辨率高、頻段多、但各個頻段拍攝內(nèi)容是相同地物的特點,設(shè)計了圖像分割聚類算法,并根據(jù)聚類結(jié)果設(shè)計區(qū)域自適應的邊信息生成方案,從而有效的去除了高光譜圖像的譜間相關(guān)性；同時,針對高光譜圖像各個頻段對于噪聲敏感程度的不同,設(shè)計了自適應選取參考頻段的方法,有效選取相關(guān)性較強的頻段作為參考頻段；最后,提出利用馬爾科夫(MRF)模型與LDPC解碼結(jié)合,探索像素2D空間鄰域內(nèi)的相關(guān)性,進一步提高編碼性能。實驗結(jié)果表明,該方案通過同時探索譜間和空間相關(guān)性,獲取了高效的編碼性能,同時還具備編碼端低計算復雜度的特點。 (2)本文提出了基于行的多視角遙感圖像分布式編碼方案。本方案首先對像素進行方向分類,并為各類像素設(shè)計自適應的基于行的預測方式,在存儲受限的情況下,有效的去除視角內(nèi)相關(guān)性；同時,根據(jù)像素分類情況設(shè)計自適應的模板匹配算法去除視角間相關(guān)性。實驗結(jié)果表明,該方案同時考慮了多視角圖像的視角內(nèi)和視角間相關(guān)性,具有高效的編碼性能,同時還具備低編碼復雜度、低存儲要求的優(yōu)勢。 (3)本文提出了基于云環(huán)境下圖像分布式編碼方案。該方案通過編碼端傳輸子圖像,并且充分利用云環(huán)境中的海量數(shù)據(jù)和接收到的子圖像進行SIFT特征匹配融合,獲得邊信息。通過設(shè)計相應的下采樣和上采樣濾波器,為解碼端獲取更高質(zhì)量的上采樣圖像信息,以提升其從云中融合得到的邊信息質(zhì)量,從而提升編碼性能。該方案改變了傳統(tǒng)方案中編碼端沒有任何相關(guān)信源只能利用圖像的空間相關(guān)性的狀態(tài),運用分布式編碼方案獨立編碼、聯(lián)合解碼的特點,在解碼端充分利用云中海量數(shù)據(jù)的相關(guān)性,實驗結(jié)果表明該方法有效的提高了編碼性能。
【關(guān)鍵詞】：分布式編碼 圖像無損編碼 低存儲 低編碼復雜度 大數(shù)據(jù) 高光譜圖像 多視角遙感圖像 Markov模型
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 圖目錄12-14
• 表目錄14-15
• 縮略語和關(guān)鍵術(shù)語定義15-16
• 第1章 緒論16-22
• 1.1. 研究背景和意義16-17
• 1.2. 研究歷史和現(xiàn)狀17-19
• 1.3. 論文主要工作與內(nèi)容安排19-22
• 第2章 分布式編碼基礎(chǔ)知識22-38
• 2.1. 引言22
• 2.2. 分布式編碼理論22-27
• 2.2.1. 無損分布式編碼理論-Slepian-Wolf理論22-25
• 2.2.2. 有損分布式編碼理論-Wyner-Ziv理論25-27
• 2.3. 分布式編碼理論的技術(shù)實現(xiàn)方案27-31
• 2.3.1. Slepian-Wolf編碼框架27-29
• 2.3.2. Wyner-Ziv 編碼框架29-30
• 2.3.3. 編碼框架相關(guān)技術(shù)總結(jié)30-31
• 2.4. 分布式編碼的應用31-38
• 2.4.1. 傳感器網(wǎng)絡(luò)31-32
• 2.4.2. 視頻編碼32-34
• 2.4.3. 圖像編碼34-38
• 第3章 高光譜圖像的分布式無損編碼38-66
• 3.1. 引言38
• 3.2. 高光譜圖像基礎(chǔ)知識38-42
• 3.2.1. 高光譜圖像成像技術(shù)38-40
• 3.2.2. 高光譜圖像特點與優(yōu)勢40-42
• 3.3. 高光譜圖像無損編碼的研究現(xiàn)狀及不足42-46
• 3.3.1. 基于變換的研究方案43-44
• 3.3.2. 基于編碼端譜間預測的框架44-45
• 3.3.3. 最優(yōu)化方案45
• 3.3.4. 分布式編碼方案45-46
• 3.4. 所提分布式高光譜圖像無損編碼技術(shù)方案46-57
• 3.4.1. 整體分布式編碼框架46-47
• 3.4.2. 漸進傳輸特性47-49
• 3.4.3. 圖像分割技術(shù)49-53
• 3.4.4. 基于區(qū)域的自適應預測技術(shù)53-55
• 3.4.5. 參考頻段自適應選擇技術(shù)55
• 3.4.6. MRF與LDPC解碼結(jié)合55-57
• 3.5. 實驗結(jié)果與分析57-64
• 3.5.1. 漸進性的驗證58-60
• 3.5.2. 基于區(qū)域自適應預測技術(shù)性能60-61
• 3.5.3. MRF 性能61
• 3.5.4. 整體算法壓縮性能與復雜度61-64
• 3.6. 本章小結(jié)64-66
• 第4章 基于行的多視角遙感圖像分布式無損編碼66-80
• 4.1. 引言66
• 4.2. 多視角圖像編碼研究現(xiàn)狀66-70
• 4.3. 基于行的分布式編碼方案70-76
• 4.3.1. 整體編碼框架71-72
• 4.3.1.1. 編碼端技術(shù)流程71-72
• 4.3.1.2. 解碼端技術(shù)流程72
• 4.3.2. 邊信息生成技術(shù)72-76
• 4.3.2.1. 基于行預測的自適應濾波器設(shè)計73-75
• 4.3.2.2. 視角間模板匹配技術(shù)75-76
• 4.4. 實驗結(jié)果76-78
• 4.5. 本章小結(jié)78-80
• 第5章 基于云的大數(shù)據(jù)圖像的分布式編碼方案80-98
• 5.1. 引言80
• 5.2. 大數(shù)據(jù)與云計算80-82
• 5.3. 基于云的圖像視頻處理研究現(xiàn)狀82-86
• 5.4. 基于云的大數(shù)據(jù)圖像編碼86-90
• 5.4.1. 整體分布式編碼框架86-87
• 5.4.2. 上下采樣濾波器設(shè)計87-90
• 5.4.2.1. 下采樣濾波器87-89
• 5.4.2.2. 上采樣濾波器89-90
• 5.4.3. 邊信息生成技術(shù)90
• 5.5. 實驗結(jié)果90-95
• 5.5.1. 上下采樣濾波器組合實驗結(jié)果91-93
• 5.5.2. 邊信息質(zhì)量對編碼性能影響93-95
• 5.5.3. 整體編碼框架實驗結(jié)果95
• 5.6. 本章小結(jié)95-98
• 第6章 結(jié)束語98-102
• 6.1. 論文總結(jié)98-100
• 6.2. 工作展望100-102
• 參考文獻102-112
• 致謝112-114
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的其他研究成果114-115

【共引文獻】

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本文編號：351813