基于小波变换和DCT的图像压缩系统设计与实现

发布时间：2017-04-13 16:10

  本文关键词：基于小波变换和DCT的图像压缩系统设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现在社会电子图像技术以及多媒体技术的广泛应用,图像已经成为现代化社会传递信息的主要载体,但是图片本身包含的数据过多,并且含有部分冗余信息,为图片的传输带来了很大的困难,为解决这一问题,提出了图像压缩的办法,也正由于这种需求,图像压缩技术发展迅速。采集设备的加速更新,加剧了图形图像的数据量扩张的趋势,甚至于超过了硬盘磁带等存储设备的生产和扩容速度。基于此,针对图像的压缩技术和图像压缩编码算法一直是计算机科研人员研究的热点领域之一。本文首先阐述了本课题的背景和意义,以及图像压缩技术的研究现状,并着重介绍基于小波变换的图像压缩技术的发展现状,最后给出了本文的主要研究内容和结构;之后介绍相关理论知识,包括图像压缩的原理、图像压缩方法的分类,几种常见的变化编码的原理,及现今比较常用的两种图像压缩标准:JPEG和JPEG2000,最后介绍了图像压缩的评价方法和相关的两个评价指标;第三也是本文最重要的内容,是关于系统的概要设计,包括系统的整体框架图和每个模块的功能介绍,本系统被分为了三个大的模块,具体的划分在上小节中有介绍,而每个模块按照原理的实现需要大致分为变换、量化、编码这三个基本模块,就按照这样的顺序介绍;第四就是系统的详细设计及实现,包括系统每个模块的流程图及部分关键算法的实现代码;第五是系统的测试与分析,给出相关测试数据,并分析得出结论;最后是总结与展望,本章节主要总结本文内容,并指出文章的不足之处,指明今后的研究方向。本文中,整个系统由三个模块组成,分别是基于DCT变换的图像压缩模块和基于小波变换的图像压缩模块,计算衡量压缩质量指标模块,详细介绍了图像预处理知识、色彩空间变换、DCT变换、量化、霍夫曼编码、小波变换、编码等模块的原理以及各个模块的功能分析和实现流程,并且通过编程实现了图像压缩系统。实现过程中使用了C++语言实现图像压缩算法,编程界面使用了QT开发框架。系统中完成了基于DCT变换对图像进行压缩算法和基于小波变换对图像进行压缩算法,以及计算压缩前后两幅图像的图片质量的评价模块。通过测试得出,基于这两种算法的图像压缩都取得了很好的压缩率,并且借助一些抗噪声和优化技术,DCT变换压缩算法没有出现失真现象,而小波变换压缩算法仅仅有轻微的失真现象出现。本论文实现了实现了基于静态图像的压缩技术,完成了两种算法的图像压缩,分别是基于DCT变换和基于小波变换,论文还对两种算法进行了综合比较:DCT变换算法虽然计算量相对小,涉及到的计算也比较简单,由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应,而小波变换恰恰消除了这些,所以在原理上小波变换要优于DCT变换。在本论文中,基于两种算法的图像压缩都取得了很好了效果,能保证在不失真或很少失真的情况下图像的存储空间急剧下降。
【关键词】：图像压缩 DCT变换 小波变换 霍夫曼编码
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题目的和意义11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.3 主要研究内容与结构14-15
• 第2章 相关理论知识介绍15-25
• 2.1 图像压缩原理15-17
• 2.1.1 数据冗余16
• 2.1.2 图像压缩系统的组成16-17
• 2.2 图像压缩编码方法17-21
• 2.2.1 图像压缩的分类17-18
• 2.2.2 常用的变换编码介绍18-21
• 2.3 色彩模型21
• 2.4 图像编码标准和评价标准21-24
• 2.4.1 图像编码标准21-22
• 2.4.2 图像压缩质量的评价22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 图像压缩系统的分析与设计25-35
• 3.1 系统整体架构25
• 3.2 基于DCT变换的图像压缩模块25-31
• 3.2.1 预处理模块26
• 3.2.2 色彩空间变换26-27
• 3.2.3 DCT变换模块27-29
• 3.2.4 量化模块29-30
• 3.2.5“Z”字扫描模块30-31
• 3.2.6 Huffman编码模块31
• 3.3 基于小波变换的图像压缩模块31-33
• 3.3.1 小波变换模块32-33
• 3.3.2 量化模块33
• 3.3.3 编码模块33
• 3.4 计算图像质量评价指标模块33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 图像压缩系统的实现35-42
• 4.1 系统整体流程35-36
• 4.2 基于DCT变换的图像压缩36-38
• 4.2.1 DCT变换模块36-37
• 4.2.2 量化模块37-38
• 4.2.3“Z”字扫描模块38
• 4.2.4 Huffman编码38
• 4.3 基于小波变换的图像压缩38-40
• 4.3.1 小波变换39-40
• 4.3.2 量化40
• 4.4 计算图像质量评价指标模块40-41
• 4.5 本章小结41-42
• 第5章 系统测试与处理结果分析42-47
• 5.1 配置要求42
• 5.2 运行结果及分析42-46
• 5.2.1 DCT压缩42-44
• 5.2.2 小波变换压缩44-45
• 5.2.3 结果分析45-46
• 5.3 本章小结46-47
• 第6章 结论与展望47-48
• 参考文献48-50
• 作者简介50-51
• 致谢51

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 尤晶晶;王韶霞;;浅谈优化图像压缩的算法技术实现[J];河北民族师范学院学报;2014年02期

2 刘盛;;混沌理论及其在图像压缩中的应用[J];信息与电脑(理论版);2013年03期

3 周洪登;王国宾;汪树莉;;基于DCT的JPEG图像数据压缩方法研究及应用[J];技术与市场;2012年01期

4 潘远翠;;基于图像压缩与编码技术的研究[J];数字技术与应用;2011年04期

5 吴术路;;基于DCT的JPEG图像压缩及实现[J];青海师范大学学报(自然科学版);2010年03期

6 陈文森;;图像压缩技术进展[J];影像技术;2010年02期

7 张锐;;基于压缩感知理论的图像压缩初步研究[J];电脑知识与技术;2010年04期

8 王海松;赵杰;;数字图像压缩技术的现状及前景分析[J];科技信息;2010年03期

9 吕世良;曲仕敬;;基于DCT的图像压缩及Matlab实现[J];科技信息(科学教研);2008年14期

10 佘青山;苏宏业;董利达;褚健;;一种基于DCT域的自适应块效应消除算法[J];信息与控制;2008年02期

  本文关键词：基于小波变换和DCT的图像压缩系统设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：303964