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基于压缩感知的加密图像多描述编码方法

基于压缩感知的加密图像多描述编码方法
基于压缩感知的加密图像多描述编码方法

图像压缩编码方法

图像压缩编码方法综述 概述: 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下,对图像数据进行变换、编码和压缩,去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量,便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理: 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩;二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余:在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余:电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余:图像从大面积上看常存在有纹理结构,称之为结构 冗余。 视觉冗余:人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的,对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性: 亮度辨别阈值:当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时,人眼是辨别 不出的,只有当亮度增加到某一数值时,人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值:视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值,低于它就 察觉不出来,高于它才看得出来,这是一个统计值。 空间分辨力:空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力,视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应:“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度,与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类: 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding),解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真; 有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding),不能完全恢复原始数据,一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码:熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基

图像压缩编码实验报告

图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念,了解几种常用的图像压缩编码方式; 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换(DCT)变换的原理及含义; 3.掌握编程实现离散余弦变换(DCT)变换及JPEG编码的方法; 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间,增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少,压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法,从压缩编码算法原理上可以分为以下3类: (1)无损压缩编码种类 哈夫曼(Huffman)编码,算术编码,行程(RLE)编码,Lempel zev编码。(2)有损压缩编码种类 预测编码,DPCM,运动补偿; 频率域方法:正交变换编码(如DCT),子带编码; 空间域方法:统计分块编码; 模型方法:分形编码,模型基编码; 基于重要性:滤波,子采样,比特分配,向量量化; (3)混合编码 JBIG,H.261,JPEG,MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准,其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM),并考虑了人眼的视觉特性,在量化和无损压缩编码方面综合权衡,达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式,又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分

浅析图像压缩编码方法

Computer Knowledge and Technology 电脑知识 与技术第6卷第23期(2010年8月)浅析图像压缩编码方法 徐飞 (闽西职业技术学院,福建龙岩364021) 摘要:该文描述了图像压缩编码的概念,原理以及主要分类,介绍了目前常见的三种图像压缩编码方法的原理,特点以及简单讨论了其中两种方法的MATLAB 代码实现。 关键词:图像压缩编码;编码原理;编码分类;编码方法;MATLAB 中图分类号:TP301文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2010)23-6584-03 Analysis of the Image Compression Coding Method XU Fei (Minxi Vocational &Technical College,Longyan 364021,China) Abstract:This paper is mainly about the concept,principle and classification of image compression coding,introduces the concepts and characteristic of three kinds of image compression coding methods that are common used,and discusses how to using matlab to accomplish the two common methods which mentions in the front. Key words:image compression coding;coding principle;coding classification;coding method;MATLAB 现代社会是信息社会,随着信息技术的发展,图像信息被广泛应用于多媒体通信、计算机系统和网络中。因为对图像的要求越来越高,图像信息量也越来越大,所以在传输之前需要进行信息处理,必须采用合适的方法对其进行压缩,因此有必要对图像压缩编码方法进行研究。 1图像压缩编码 1.1概述 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下,对图像数据进行变换、编码和压缩,去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量,便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 1.2图像压缩编码原理 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩;二是利用人眼的视觉特性。 1.2.1图像数据的冗余度 1)空间冗余: 在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 2)时间冗余:电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 3)结构冗余和知识冗余: 图像从大面积上看常存在有纹理结构,称之为结构冗余。 4)视觉冗余:人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的,对图像的变化并不都能察觉出来。 1.2.2人眼的视觉特性 1)亮度辨别阈值:当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时,人眼是辨别不出的,只有当亮度增加到某一数值时,人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 2)视觉阈值:视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值,低于它就察觉不出来,高于它才看得出来,这是一个统计值。3)空间分辨力:空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力,视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 4)掩盖效应:“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度,与图像信号变化的剧烈程度有关。 1.3图像压缩编码的分类 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 1)无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding),解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真; 2)有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding),不能完全恢复原始数据,一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 1)熵编码:熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字,出收稿日期:2010-06-10 作者简介;徐飞(1982-),男,福建龙岩人,闽西职业技术学院,助教,理学学士,主要研究方向为数字图象,软件开发,软件测试。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.23,August 2010,pp.6584-6586,6589E-mail:eduf@https://www.doczj.com/doc/c215979003.html, https://www.doczj.com/doc/c215979003.html, Tel:+86-551-56909635690964

图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码

成绩评定表

课程设计任务书

摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,以哈夫曼树—即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称"熵编码法"),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的)。 本课题通过MATLAB编写适当的函数,对一个随机信源进行哈夫曼编码,得出码字,平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点,并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字:哈夫曼;信源编码;MATLAB

目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16)

1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1)了解霍夫曼编码的原理。 2)理解图像的霍夫曼编码原理,了解其应用,掌握图像的霍夫曼编码的方法。3)对图像编码程序设计进行较深入的认识,对知识牢固掌握。 4)掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5)了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法:先按出现的概率大小排队,把两个最小的概率相加,作为新的概率和剩余的概率重新排队,再把最小的两个概率相加,再重新排队,直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率,读出时由该符号开始一直走到最后的“1”,将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好,就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法:imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法:montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)

图像压缩编码

小波变换在图像压缩中的应用 学院精密仪器与光电子工程学院 专业光学工程 年级2014级 学号1014202009 姓名孙学斌

一、图像压缩编码 数字图像 图像是自然界景物的客观反映。自然界的图像无论在亮度、色彩,还是空间分布上都是以模拟函数的形式出现的,无法采用数字计算机进行处理、传输和存储。 在数字图像领域,将图像看成是由许多大小相同、形状一致的像素(Picture Element简称Pixel组成)用二维矩阵表示。图像的数字化包括取样和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标离散化的过程为取样,而进一步将图像的幅度值整数化的过程称为量化。 图像编码技术 数据压缩就是以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息,其目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。其组成系统如图所示。 过程应尽量保证去除冗余量而不会减少或较少减少信息量,即压缩后的数据要能够完全或在一定的容差内近似恢复。完全恢复被压缩信源信息的方法称为无损压缩或无失真压缩,近似恢复的方法称为有损压缩或有失真压缩。 图像压缩编码的必要性与可行性 1.图像压缩编码的必要性 采用数字技术会使信号处理技术性能大为提高,但其数据量的增加也是十分惊人的。图像数据更是多媒体、网络通信等技术重点研究的压缩对象。不加压缩的图像数据是计算机的处理速度、通信信道的容量等所无法承受的。 如果将上述的图像信号压缩几倍、十几倍、甚至上百倍,将十分有利于图像的存储和传输。可见,在现有硬件设施条件下,对图像信号本身进行压缩是解决上述矛盾的主要出路。 2.图像压缩编码的可能性 图像数据量大,同时冗余数据也是客观存在的。在有些图像中可压缩的可能性很大。一般图像中存在着以下数据冗余因素。 (1)编码冗余 编码冗余也称信息熵冗余。去除信源编码中的冗余量可以在对信息无损的前提下减少代表信息的数据量。对图像进行编码时,要建立表达图像信息的一系列符号码本。如果码本不能使每个像素所需的平均比特数最小,则说明存在编码冗余,就存在压缩的可能性。 (2)空间冗余

图像压缩与编码

实验项目3、图像压缩与编码 一、实验目的 (1)理解图像压缩编码的基本原理; (2)掌握用程序代码实现DCT变换编码; (3)掌握用程序代码实现游程编码。 二、实验原理及知识点 1、图像压缩编码 图像信号经过数字化后,数据量相当大,很难直接进行保存。为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息,必须对图像进行压缩编码。 图像压缩技术标准一般可分为如下几种:JPEG压缩(JPEG Compression)、JPEG 2000 、H.26X标准(H.26X standards)以及MPEG标准(MPEG standards)。数字压缩技术的性能指标包括:压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。 从信息论角度分,可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码;后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下,用尽可能少的比特数来表示原始图像,以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量,在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术,压缩过程就是编码过程,解压缩过程就是解码过程。 2、游程编码 某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块,在这些块中,许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值,而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目,将这种编码方法称为游程(或行程)编码,连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。 在对图像数据进行编码时,沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号,用字串代替这些连续符号,可大幅度减少数据量。游程编码记录方式有两种:①逐行记录每个游程的终点列号:②逐行记录每个游程的长度 3、DCT变换编码 变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。图1显示了一个典型的变换编码系统。 压缩 图像输入图 像N×N 图1 变换编码系统 在变换编码系统中,如果正变换采用DCT变换就称为DCT变换(离散余弦变换)编码系统。DCT用于把一幅图像映射为一组变换系数,然后对系数进行量化和编码。对于大多数的正常图像来说,多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化(或者完全抛弃),而产生的图像失真较小。

文档编码说明

浙江陶氏软件科技有限公司文档编码说明 2012年

1、目的 确保公司重要文件具有唯一编号,便于文件的识别、追溯和控制,保证公司文件体系有效运转。 2、适用范围 适用于营销部文件的编号管理和控制: 2.1项目类文件:是指营销部对用户ERP实施前、实施中及实施验收这一过程产生的各类文件。 2.2其他文件:包括公司规章制度、管理文件、合同协议、传真等; 2.3编号文件包括纸介文件以及电子文件。 3、编号办法 3.1.公司名称 公司全称:浙江陶氏软件科技有限公司 公司简称:陶氏软件 公司简称编码:TSRJ 3.2日期 格式为:yyyy-mm-dd 或yyyymmdd yyyy:用四位数字表示公元年份,如2005表示公元2005年。 mm:用两位数字表示月份,不足两位时,第一位用零补齐,如03表示3月。 dd: 用两位数字表示日期,不足两位时,第一位用零补齐,如15表示第15号。 例如: 2003-10-27或20031027 表示(2003年10月27日) 3.3文件版本 下面是对文件版本进行编号要遵守的标准: 起草版本的编号为0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.10。 一旦文件版本得以确认后,版本编号应该始自 1.0。 版本编号不断变化为: 1.0, 1.1, 1.2, ..., 1.10。 3.4 3.5项目文件命名 格式:TSRJ/….-vnn-(AA-)BB-X-yy TSRJ/….:项目缩写,模具管家(MJ)、塑胶管家(SJ) Nn:版本号,分为简易版(JY)、标准版(BZ)、高级版(GJ) AA:客户简称。 X:代表密级,参见三(4)节。

BB:工作过程名称: 相应工作过程名称的简称(例如SPP,SRS)不是必需的,但如果要使用, 例如:TSRJ/MJ-BZ-华龙实业-SRS-3-1.0 解释:陶氏科技/模具管家-标准版-华龙实业-软件需求分析报告-一般保密-1.0版本 3.6营销部制度和管理文件 营销部规章制度和管理文件的编号格式为:TSRJ/YX-AB-X-dd YX:陶氏科技营销部。 AB:文件名称 dd:文件版本号。 例如: TSRJ/YX -考勤管理规范-3-1.0 解释:陶氏科技营销部-考勤管理规范-一般保密-1.0版本 3.7合同协议 合同协议的编号格式为:yyyy-TSRJ-T-nnn

图像压缩编码

多媒体技术实验—图像压缩编码 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念,了解几种常用的图像压缩编码方式; 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换(DCT)变换的原理及含义; 3.掌握编程实现离散余弦变换(DCT)变换及JPEG编码的方法; 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间,增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少,压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法,从压缩编码算法原理上可以分为以下3类: (1)无损压缩编码种类 哈夫曼(Huffman)编码,算术编码,行程(RLE)编码,Lempel zev编码。(2)有损压缩编码种类 预测编码,DPCM,运动补偿; 频率域方法:正交变换编码(如DCT),子带编码; 空间域方法:统计分块编码; 模型方法:分形编码,模型基编码; 基于重要性:滤波,子采样,比特分配,向量量化; (3)混合编码 JBIG,H.261,JPEG,MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准,其中包含两种压缩算法(DCT 和DPCM),并考虑了人眼的视觉特性,在量化和无损压缩编码方面综合权衡,达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其

中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式,又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分成三个步骤: (1)使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform,FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。 (2)使用加权函数对DCT系数进行量化,该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。 (3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。 3、离散余弦变换(DCT)变换原理 离散余弦变换(DCT)是一种实数域变换,其变换核为实数余弦函数,图像处理运用的是二维离散余弦变换,对图像进行DCT,可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换,公式如下: 11 (0.5)(0.5) (,)()()(,)cos cos () N N i j i j F u v c u c v f i j u v N N u c u u ππ == ++ ???? =???? ???? = = ≠ ∑∑ (1) f为原图像,经DCT 变换之后,F为变换矩阵。(0,0) F是直流分量,其他为交流分量。上述公式可表示为矩阵形式: (0.5) (,)()cos T F AfA j A i j c i i N π = + ?? =?? ?? (2) 其中A是变换系数矩阵,为正交阵。 逆DCT 变换: (,)(,) T f i j A F u v A = (3) 这里我们只讨论两个N相等的情况,即图像为方形(行列数相等),在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。 4、图象质量评价 保真度准则是压缩后图象质量评价的标准。客观保真度准则:原图象和压缩图象

图像压缩技术的综述

题目:图像压缩技术的综述 学生姓名:徐欢学号: 系别:计算机与信息学院专业:计算机科学与技术 入学年份:年月 导师姓名:陈蕴谷职称学位:讲师硕士研究生 导师所在单位:中国科学院合肥物质研究院 完成时间年月 .引言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,也给现有的有限带宽以严峻的考验,特别是具有庞大数据量的数字图像通信,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像数据是用来表示图像信息的,如果不同的方法为表示相同的信息使用了不同的数据量,那么使用较多数据量的方法中,有些数据必然代表了无用的信息,或者是重复的表示了其他数据表示的信息,前者成为数据冗余,后者成为不相干信息。图像压缩编码的主要目的,就是通过删除冗余的或者是不相干的信息,以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。 图像压缩编码技术可以追溯到年提出的电视信号数字化,到今天已经有多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法,特别是到了年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,图像压缩技术得到了前所未有的发展,其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述,讨论了它们的优缺点以及发展前景。 图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下,用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于信息论,从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中,去除他

图像压缩编码

Discussion on Wavelet B ases Selection for Digital Image Compression H AN Fang2f ang,XU Shuang,ZHENG De2zhong (College o f Electric Engineering,Yanshan Univer sity,Qinhuangdao Hebei066004,China) Abstract: This paper studies the selection of optimal wavelet bases.The merits of biorthog onal spline wavelets are dis2 cussed and dem onstrated.C ontinuity of spline derivatives assures wavelets sm ooth and symmetry of biorthog onal wavelets makes the filters have linear phase.Those features can reduce distortion and guarantee the reconstructed images quality. K ey w ords: Optimal wavelet bases;Image com pression;S pline wavelets;Biorthog onal wavelets 关于数字图像压缩中小波基选择问题的探讨① 韩芳芳,徐 爽,郑德忠 (燕山大学,电气工程学院,河北 秦皇岛 066004) 摘要:针对数字图像压缩编码中最优小波基的选择问题,论证了双正交样条小波基的优点,并对其进行了推导。样条小波的导数连续性保证了小波基的光滑性,双正交对偶小波的对称性使得滤波器具有线性相位,可减小失真,保证重构图像的质量。 关键词:最优小波基;图像压缩;样条小波;双正交小波 中图分类号:T N919 文献标识码:A 文章编号:1004-1699(2004)01-0154-04 图像是人类感知信息的重要途径之一。然而图像经过采样及量化编码后数据量巨大,给传输与存储带来很多困难,因而需要对图像数据进行有效的压缩。在F ourier分析基础上发展起来的小波分析,提供了一种自适应的时域和频域同时局部化的分析方法,通过伸缩和平移等运算功能进行多尺度细化分析,能够有效地从信号中提取信息。小波分析用于数字图像压缩,压缩比高,压缩速度快,压缩后信号与图像的特征不变,且在传递过程中可以抗干扰。因此小波分析成为数字图像处理及压缩编码的有力工具。 如何选择最优小波基是图像压缩编码中所面临的一个棘手问题。对于图像信号而言,一方面要对巨大的数据量进行有效压缩,另一方面,要保持重建图像的质量满足视觉要求。小波基的选择存在一些标准,如平滑性、逼近精度、支撑大小和滤波频率等,如何最佳的组合这些特征是一个难点所在。 1 小波基的选择问题 如何最合理、快速的选择小波基,目前这方面的研究并无定论。在小波基的选择中,一般较为看重以下几方面: 平滑性与消失矩。消失矩表明了小波变换后的能量集中程度,消失矩阶数很大时,精细尺度下的高频部分数值有许多是小得可以忽略的(奇异点除外)[1]。从重构图像质量角度而言,平滑性的影响要 2004年3月 传 感 技 术 学 报 第1期 ①收稿日期:2003211210 作者简介:韩芳芳(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为视频信号压缩编码; 徐 爽(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为信号处理与语音编码; 郑德忠(1952-)男,教授,博士生导师,河北省人工智能学会副理事长,中国电子协会高级会员,主要从事信号 处理和先进控制等方面的研究工作,已在国内外发表论文50余篇。qhdzdz@https://www.doczj.com/doc/c215979003.html,.

物料编码和描述原则

物料及产品编码和描述原则(草稿) 物料编码 1.目的: 1.1.指导公司物料编码和描述 2.适用范围: 2.1.公司内所有生产物料 3.引用文件: 4.定义: 5.职责: 5.1.技术部负责物料编码及描述的确定、输入及维护。 5.2.公司其它部门可依照程序提出对物料编码及描述的创建\修 改建议并须获得公司领导和技术部经理批准。 6.编码原则 6.1.图纸和物料一一对应原则 6.2.物料号的唯一性原则,不同物料的物料号不能重复. 6.3.外购标准成品物料也须要有图纸,并分配与之对应的我公司

物料号. 6.4.对于标准件可以不画图,但需要在图纸上有具体描述.指明其 规格\型号\材质的唯一性. 6.4.1.编号共5位。采用1位字母加4位数字的方法. 具体见下图。 6.4.1.1.第一位:物料类型代码,A------钣金件\冲压件。B----- 铸件、机加件、连接件、异形件。C-----管件类。D-----塑 料、橡胶件类。E----辅料,如胶、外部贴面、标签、包装 材料等。F-----整车(具体见后面) G-----化工原料H-----泡 沫板类J-----电缆类电器项类K---底盘L-----标准件 M----木材和其他加强材质类N----金属材料类.钢板\铝材 类P---一般组件如门锁组件Q-----进口物料R----制冷机 组零组件S-----非直接生产用物料如托盘\料盒\模具 T----厢体组件X----型材类Y---设备W---工作中心 其中L标准件分类如下:

6.4.1.2.(除标准件外)第二~五位:序列号。由非零开头的数 字组成。 7.物料描述 7.1.物料描述内容要简洁、明了、体现实物特征。

图像压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现

秋风,秋雨,秋天的景色 ?博客园 ?首页 ?博问 ?闪存 ?新随笔 ?联系 ?订阅 ?管理 随笔- 234 文章- 0 评论- 22 图象压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现转 图象压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现 摘要 本文首先介绍了静态图像压缩(JPEG)编码算法的基本原理、压缩的实现过程及其重要过程的离散余弦变换(DCT)算法的实现原理及软件实现的例程,其次着重介绍了压缩过程中的DCT、量化和编码三个重要步骤的实现原理。 关键词:图像压缩有损压缩 JPEG 离散余弦变换 DCT 量化 第一章图像压缩编码的综述 1.1 图象压缩的目的和方法 图象的数字化表示使得图象信号可以高质量地传输,并便于图像的检索、分析、处理和存储。但是数字图像的表示需要大量的数据,必须进行数据的压缩。即使采用多种方法对数据进行了压缩,其数据量仍然巨大,对传输介质、传输方法和存储介质的要求较高。因此图象压缩编码技术的研究显得特别有意义,也正

是由于图象压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新,推动了现代多媒体技术应用的迅速发展。 1.1.1 图象压缩的目的 图象采样后,如果对之进行简单的8bit量化和PCM编码,其数据量是 巨大的。以CIF(Common Intermediate Format)格式的彩色视频信号为例,若采样速率为25帧/秒,采样样点的Y、U、V分量均为8bit量化,则一秒钟的数据量为: 352×288×3×8×25=60.83Mbit 要传输或存储这样大的数据量是非常困难的,必需对其进行压缩编码,在满足实际需要的前提下,尽量减少要传输或存储的数据量。 虽然数字图象的数据量巨大,但图象数据是高度相关的。一幅图象的内部相邻象素之间,相邻行之间的视频序列中相邻图象之间有大量冗余信息—空间相关性和时间相关性,可以使用各种方法尽量去除这些冗余信息,减少图象的数据量。 除了时间冗余和空间冗余外,在一般的图象数据中还存在信息熵冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余。各种冗余就是压缩图象数据的出发点。图象编码的目的就在于采用各种方法去除冗余,以尽量少的数据量来表示个重建图象。 1.1.2图象压缩的几种方法 1.统计和字典的压缩方法 常规程序和计算机熵的数据对于那些基于利用统计变种的压缩,效果很好,这些统计变种表现在单个符号的频率以及符号或短语字符串的频率等方面,而基于字典的系统实际山就是假扮统计程序。可是遗憾的是,这类压缩对于连续色调图象的作用并不很好。 这些程序的主要问题产生于这样的一个事实:照片图象的象素广泛地分布在整个范围。如果将图象中的彩色用频率分布画出,那么频率分布图中,没有我们在统计压缩的成功的情况下所看到的“尖峰”状,实际上,如果延长这个分布图,那么从类似于电视那样的生活图象源中得出的分布图会趋于平展。这意味着,每个象素代码彼此是大约相同的出现机会,决定不存在挖掘熵差的任何机会。 基于字典的压缩程序的运行也有类似的问题,基于扫描照片的图象决定没有任何类型的数据特征以产生相同的短语的多次出现。例如,一个栅格化的图象,

物料编码及描述规范模板

SAP物料分类及描述规范 1.说明 本文件概括性地描述了ERP SAP R/3系统中物料数据及其它数据的编码分类、编码规则的总体情况。 2.物料编码的基本原则 为保证公司信息编码标准化、一体化、规范化, 减少信息重复处理, 避免一物多号、一号多物等现象, 编写物料编码应遵循以下基本原则: 2.1 唯一性: 保证一个编码对象赋予一个代码, 一个代码只反映一个编码对象。 2.2 可扩充性: 适应编码对象的不断增加, 留有足够的备用码。 2.3 规范性: 代码格式要规范、统一, 提高可靠性。 2.4 简练性: 代码位数尽可能少, 减少差错。 2.5 稳定性: 要考虑代码变化的可能性, 尽可能保持代码系统的稳定。 2.6 识别性: 代码应反映编码对象的部分特点, 方便记忆和使用。

2.7可操作性: 代码应尽可能减少计算机处理的时间。 3.物料编码的基本结构 流水码, 结构码+ 流水码 如: 1开头的为主料, 6开头的为成品( 其中碎片放在成品的编码范围中) 4.物料描述的基本规范 4.1、主辅料、成品、劳保及客供料、工具、低( 高) 值易耗等 描述通用规则: 产品名称+ 规格型号 如: 单晶硅片S125 银浆PV145 电导率仪DDB-6200 注: 1、若无规格型号的只使用产品名称;

2、对于非专用物料, 例如基本计量单位为ML的, 不再作为新的物料代码进行编码; 3、对于专用的不同的包装的使用不同的编码。如200ML与500ML三氯氧磷, 使用不同代码。 4.2、办公用品、备品备件 A、专用备件: 名称+规格型号+品牌, 如: 伺服电机TSB08751C-2BH3东元 B、通用备件/办公用品: 名称+规格型号+(品牌) 如: 有机玻璃板2400*1200*5(mm) C、国外备件: 设备厂家+( 订货代号) + 中文名称( 附加数据: 英文名称及参数) 如: RENA 112054两通隔膜阀 注: 1.规格型号比较多的情况下以/隔开区分; D、非标件: 名称+图纸号+版本号 4.3、碎片根据性质分为硅碎片、制绒碎片、扩散碎片、刻蚀碎片、PECVD碎片、丝印碎片、烧结碎片、电池碎片按面积比例定义碎片( 大于1/2电池碎片、小于1/2电池碎片) 。 4.4、硅片及电池片针对OEM是否为采购的, 分别分为两个物料号; OEM物料为采购过来, 硅片及电池片描述前加采购OEM;

图像压缩综述

图像压缩综述 摘要:随着信息时代的不断发展,数字图像处理技术得到了广泛的应用,而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩,也得到了迅猛的发展。本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。 引言 在当前这个信息化社会中,新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一,发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间,这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。其中,数据量最大的是数字视频数据。未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源,以主流高清视频为例,在分辨率为1280×720,帧率为30帧每秒的视频应用中,存储一分钟的视频信息,需要约18.5G(以常4:2:0视频,每像素12比特)比特存储空间,一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。可见未经处理的视频信息量非常大,为了满足存储和传输需求,视频信息的压缩是十分必要的。在同等的通信容量下,如果图像数据可以压缩之后再传输,就可以使传输的数据量变得很小,也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等,都使用到了图像或视频的压缩技术。 数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术,图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息,提高传输速率,节省存储空间。 1图像压缩的发展历史 自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究,到现在已有60多年的历史。20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”,标志着图像编码作为一门独立学科的诞生。到了七八十年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上, 矢量量化编码技术也有较大的发展。80年代末,小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论、视觉仿真理论建立,人们开始突破传统的信源编码理论, 图像压缩编码向着更高的压缩率和更好的压缩质量的方向发展,进入了一个崭新的发展时期。 2图像压缩的可能性 图像之所以能够进行压缩有以下几个方面的原因: 一是原始图像数据是高度相关的,存在很大的数据冗余。如图像内相邻像素之间的空间冗余度、系列图像前后帧之间的时间冗余度、多光谱遥感图像各频谱间的频率域冗余度等,它们造成了大量的比特数浪费,消除这些冗余就可以节约码字,大大减少数据量,达到数据压 缩的目的。 二是信源符号出现的概率不同,若用相同码长表示不同出现概率的符号,就会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术,对出现概率高的符号用短码字,对出现概率低的符号用长码字表示,就可以消除符号冗余度,从而节约码字。 三是人眼具有视觉冗余,允许图像编码有一定的失真。人类视觉系统(HVS)是有缺陷的,人眼对于某些失真不敏感难以察觉。在许多场合中,并不要求经压缩及复原以后的图像和原始图像完全相同,可以允许有少量的失真,只要这些失真并不被人眼所察觉即可。这就为压缩比的提高提供了十分有利的条件,这种有失真的编码称为限失真编码。在多数应用中,人眼往

图像压缩编码的方法概述

图像压缩编码的方法概述摘要:在图像压缩的领域,存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词:图像压缩;编码;方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换,之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类:(1)无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样,编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码,必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真,但压缩比有限。(2)限失真编码中会损失部分信息,但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量,至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下,唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握,所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好,之所以广泛应用,是因为方便。

2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类:(1)在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测,之后将预测差输出供量化编码,而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图,则这种编码方法称为预测编码。预测编码中,我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。(2)若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替,则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多,我们主要用到的有离散余弦变换(DCT),离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)等。(3)混合编码,LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法,最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分,我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同,对于静止图像压缩而言,采用的是JPEG、JPEG2000标准;而对运动的图像进行压缩时,我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今,已经有将近70年的发展了,随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求,使得图像压缩技术也在不断的发展着,不断的进步着,各种各样的方法层出不穷,争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩,以达到

图像无损压缩算法综述

图像无损压缩算法综述 【摘要】本文介绍了常见的图像无损压缩方法:静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码(又称游程编码,RLE)及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。简要分析了各种算法的优缺点。 【关键词】霍夫曼算术编码 LZW 行程编码费诺-香农编码 1 前言 随着技术的不断发展,多媒体技术和通讯技术等对信息数据的存储和传输也提出了更高的要求,给现有的有限带宽带来更严峻的考验,尤其是具有庞大数据量的数字图像通信。存储和传输的高难度极大地制约了图像通信的发展,因此对图像信息压缩技术的研究受到了越来越多的关注。压缩数据量是图像压缩的首要目的,但保证压缩后图像的质量也是非常重要的,无损压缩是指能精确恢复原始图像数据的压缩方法,其在编码压缩过程中没有图像信号的损失。本文介绍了常见的无损压缩方法:静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码(又称游程编码,RLE)及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。 2 常见图像无损压缩算法 2.1 霍夫曼算法 Huffman算法是一种用于数据压缩的算法,由D.A.Huffman最先提出。它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码,有时称之为最佳编码,一般叫做Huffman编码。频繁使用的数据用较短的代码代替,较少使用的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码,且码的长度是可变的。 2.1.1 静态霍夫曼编码 步骤:

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