基于新特征与压缩感知的分形图像压缩编码
发布时间：2021-09-06 14:10
图像压缩是信息处理领域重要的研究课题。分形图像压缩充分利用图像冗余和自相似的特性,在保证高的压缩比的同时能够获得较好的重构图像质量。然而,基本分形压缩编码在进行图像子块间匹配时需要从海量的虚拟码本中进行选择,使得其编码的耗时较长,也阻碍了其在实际生活中的运用。本文针对分形图像压缩过程中,编码时间长的问题,综合对于重构图像质量的考量开展研究。主要工作如下:（1）提出了基于叉块和的分形图像压缩算法,在保证重构图像质量的同时,解决了搜索匹配时间长的问题。首先定义叉块和特征,证明了图像块匹配误差和叉块和特征匹配之间的关系。然后结合图像阈值分类后的虚拟码本,将全局搜索变为基于叉块和特征的近邻搜索,并用二分法进行图像块之间的搜索匹配。实验表明,对比基本分形图像压缩算法,新算法在重构图像PSNR仅下降0.93d B时,速度提高了20倍;对比1-范数算法和双交叉和算法,本章算法在重构图像质量和编码时间上都有一定的提高。（2）提出了基于叉块和特征与压缩感知相结合的分形图像压缩算法,解决了编码时间长的问题,并提高了重构图像的质量。首先对图像进行小波变换,然后对低频子带进行基于叉块和的分形图像压缩重构。将低...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
D和R的分割示意图
南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于叉块和特征的快速分形图像压缩编码20由表（3.2）关于图像Goldhill的测试中可以看出，在相同l内，叉块和对比1-范数在重构质量上稍有优势，且在处理时间上略有下降。当l=2时，其PSNR已经超过1-范数算法在l=10时的PSNR。也就是说，虽然在同样的l下，叉块和的处理时间没有太大的优势，可在相当质量的前提下，叉块和算法无需提高自己的搜索范围，即可达到与1-范数算法相同的效果。对比l=10时叉块和算法和l=50时1-范数算法的结果，可以看出，叉块和算法的PSNR虽然仅高出0.04，但在速度上却提升了3倍。图3.2叉块和算法、1-范数算法曲线拟合将表（3.2）中的数据进行曲线拟合。从图（3.2）中可以看出，叉块和的曲线整体在1-范数曲线上面，曲线更为平缓，稳定性较好。与1-范数曲线对比也验证了上述观点：即在同样的PSNR下，叉块和算法运行时间更短。也可以说，当运行时间控制在相同范围内时，叉块和算法可以得到质量更优的重构图像。表3.3叉块和算法、双交叉和算法实验结果对比Womanl叉块和双交叉和PSNRtPSNRt133.880.7131.550.80234.450.8132.180.88535.271.1732.351.231035.621.8134.201.872536.033.3535.323.465036.185.5235.755.5410036.269.1536.219.46
南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于叉块和特征的快速分形图像压缩编码21进一步测试图像Woman，并和双交叉和算法进行比较。同样对两种算法进行相同的曲线拟合。所得结果也符合上述分析。根据数据图表分析可以看出，在对重构图像质量要求不是很高的情况下，叉块和算法可以在保证一定重构效果的同时，通过尽可能地减少l，来缩短处理时间，从而提升编码性能。换言之，在叉块和算法一般的使用过程中，无需设置过高的l。由图（3.3）可以看出，在l=10以后，PSNR增速放缓。此时即便大幅提升l，PSNR也不会有很大的变化。图3.3叉块和算法、双交叉和算法曲线拟合表3.4叉块和算法、1-范数算法双交叉和算法实验结果对比picture叉块和1-范数双交叉和PSNRtPSNRtPSNRtelain30.752.6329.992.8729.692.73plane27.431.8725.581.9925.541.92boat27.262.1526.602.3325.972.30在l=10时对另外几幅图像测试后，也得到类似的情况。综上所述，叉块和算法在综合性能上优于1-范数算法和双交叉和算法。图3.4为效果展示原图叉块和1-范数双交叉
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换的分形图像编码压缩算法[J]. 赵蓉,王辉,张爱华. 计算机应用与软件. 2019(11)
[2]基于小波与分形相结合的图像压缩编码[J]. 张晶晶,张爱华,纪海峰. 计算机科学. 2019(08)
[3]仿半叉迹特征的快速分形图像编码[J]. 赵敏,张爱华,纪海峰. 小型微型计算机系统. 2019(04)
[4]子块均点特征分形快速图像压缩编码[J]. 牛天婵,张爱华,纪海峰. 电讯技术. 2019(03)
[5]基于主成分特征的快速分形图像压缩算法[J]. 张爱华,唐婷婷,汪玮玮,张璟. 计算机技术与发展. 2018(05)
[6]四线和特征的快速分形图像编码[J]. 牛天婵,张爱华,纪海峰. 电视技术. 2018(02)
[7]分段正交匹配追踪（StOMP）算法改进研究[J]. 汪浩然,夏克文,牛文佳. 计算机工程与应用. 2017(16)
[8]基于双交叉和特征的快速分形图像编码研究[J]. 张璟,张爱华,汪玮玮,唐婷婷. 计算机技术与发展. 2017(03)
[9]基于SNAMG分割的分形图像压缩方法[J]. 贺杰,郭慧,李琳. 湘潭大学自然科学学报. 2015(03)
[10]半叉迹特征的快速分形图像编码[J]. 袁宗文,鲁业频,杨汉生. 计算机工程与应用. 2016(03)
博士论文
[1]压缩感知理论在雷达成像中的应用研究[D]. 谢晓春.中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2010
硕士论文
[1]压缩感知在穿墙雷达成像中的应用[D]. 吴慧颖.南京邮电大学 2019
[2]融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法研究[D]. 赖宇.暨南大学 2018
[3]基于压缩感知的核磁共振图像重建技术研究[D]. 韩亚楠.华北理工大学 2018
[4]基于梯度优化的CS重构算法研究[D]. 刘艳.南京邮电大学 2017
[5]基于压缩感知的人脸识别算法研究[D]. 李伟.南京航空航天大学 2017
[6]基于小波与分形理论的图像压缩编码算法[D]. 何雨虹.南京邮电大学 2016
[7]几种改进的快速分形图像压缩算法[D]. 张豆豆.大连理工大学 2015
[8]压缩感知重建算法及其在语音识别中的应用[D]. 黄海.辽宁大学 2014
[9]压缩感知重建算法及其在数字水印中的应用[D]. 林婉娟.北京交通大学 2011
本文编号：3387604
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
D和R的分割示意图
南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于叉块和特征的快速分形图像压缩编码20由表（3.2）关于图像Goldhill的测试中可以看出，在相同l内，叉块和对比1-范数在重构质量上稍有优势，且在处理时间上略有下降。当l=2时，其PSNR已经超过1-范数算法在l=10时的PSNR。也就是说，虽然在同样的l下，叉块和的处理时间没有太大的优势，可在相当质量的前提下，叉块和算法无需提高自己的搜索范围，即可达到与1-范数算法相同的效果。对比l=10时叉块和算法和l=50时1-范数算法的结果，可以看出，叉块和算法的PSNR虽然仅高出0.04，但在速度上却提升了3倍。图3.2叉块和算法、1-范数算法曲线拟合将表（3.2）中的数据进行曲线拟合。从图（3.2）中可以看出，叉块和的曲线整体在1-范数曲线上面，曲线更为平缓，稳定性较好。与1-范数曲线对比也验证了上述观点：即在同样的PSNR下，叉块和算法运行时间更短。也可以说，当运行时间控制在相同范围内时，叉块和算法可以得到质量更优的重构图像。表3.3叉块和算法、双交叉和算法实验结果对比Womanl叉块和双交叉和PSNRtPSNRt133.880.7131.550.80234.450.8132.180.88535.271.1732.351.231035.621.8134.201.872536.033.3535.323.465036.185.5235.755.5410036.269.1536.219.46
南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于叉块和特征的快速分形图像压缩编码21进一步测试图像Woman，并和双交叉和算法进行比较。同样对两种算法进行相同的曲线拟合。所得结果也符合上述分析。根据数据图表分析可以看出，在对重构图像质量要求不是很高的情况下，叉块和算法可以在保证一定重构效果的同时，通过尽可能地减少l，来缩短处理时间，从而提升编码性能。换言之，在叉块和算法一般的使用过程中，无需设置过高的l。由图（3.3）可以看出，在l=10以后，PSNR增速放缓。此时即便大幅提升l，PSNR也不会有很大的变化。图3.3叉块和算法、双交叉和算法曲线拟合表3.4叉块和算法、1-范数算法双交叉和算法实验结果对比picture叉块和1-范数双交叉和PSNRtPSNRtPSNRtelain30.752.6329.992.8729.692.73plane27.431.8725.581.9925.541.92boat27.262.1526.602.3325.972.30在l=10时对另外几幅图像测试后，也得到类似的情况。综上所述，叉块和算法在综合性能上优于1-范数算法和双交叉和算法。图3.4为效果展示原图叉块和1-范数双交叉
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换的分形图像编码压缩算法[J]. 赵蓉,王辉,张爱华. 计算机应用与软件. 2019(11)
[2]基于小波与分形相结合的图像压缩编码[J]. 张晶晶,张爱华,纪海峰. 计算机科学. 2019(08)
[3]仿半叉迹特征的快速分形图像编码[J]. 赵敏,张爱华,纪海峰. 小型微型计算机系统. 2019(04)
[4]子块均点特征分形快速图像压缩编码[J]. 牛天婵,张爱华,纪海峰. 电讯技术. 2019(03)
[5]基于主成分特征的快速分形图像压缩算法[J]. 张爱华,唐婷婷,汪玮玮,张璟. 计算机技术与发展. 2018(05)
[6]四线和特征的快速分形图像编码[J]. 牛天婵,张爱华,纪海峰. 电视技术. 2018(02)
[7]分段正交匹配追踪（StOMP）算法改进研究[J]. 汪浩然,夏克文,牛文佳. 计算机工程与应用. 2017(16)
[8]基于双交叉和特征的快速分形图像编码研究[J]. 张璟,张爱华,汪玮玮,唐婷婷. 计算机技术与发展. 2017(03)
[9]基于SNAMG分割的分形图像压缩方法[J]. 贺杰,郭慧,李琳. 湘潭大学自然科学学报. 2015(03)
[10]半叉迹特征的快速分形图像编码[J]. 袁宗文,鲁业频,杨汉生. 计算机工程与应用. 2016(03)
博士论文
[1]压缩感知理论在雷达成像中的应用研究[D]. 谢晓春.中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2010
硕士论文
[1]压缩感知在穿墙雷达成像中的应用[D]. 吴慧颖.南京邮电大学 2019
[2]融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法研究[D]. 赖宇.暨南大学 2018
[3]基于压缩感知的核磁共振图像重建技术研究[D]. 韩亚楠.华北理工大学 2018
[4]基于梯度优化的CS重构算法研究[D]. 刘艳.南京邮电大学 2017
[5]基于压缩感知的人脸识别算法研究[D]. 李伟.南京航空航天大学 2017
[6]基于小波与分形理论的图像压缩编码算法[D]. 何雨虹.南京邮电大学 2016
[7]几种改进的快速分形图像压缩算法[D]. 张豆豆.大连理工大学 2015
[8]压缩感知重建算法及其在语音识别中的应用[D]. 黄海.辽宁大学 2014
[9]压缩感知重建算法及其在数字水印中的应用[D]. 林婉娟.北京交通大学 2011
本文编号：3387604
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