改进的JPEG图像二维DCT编解码技术研究

发布时间：2020-09-28 22:21

　　 JPEG是网络中最常见的图像存储格式,因其高压缩比而被广泛应用于互联网中,其标准的核心为DCT算法,将图像分块为不重叠的8×8模块进行单独处理,因此会在模块边界产生伪影即块效应。改进的离散余弦变换(MDCT)在信号处理领域起着重要作用,相比于DCT算法,MDCT虽然算法复杂度更高,但由于其重叠变换的性质,在信号处理领域能获得更好的效果。为了解决JPEG图像的边界效应,本文采用二维MDCT算法替代JPEG标准中的DCT算法,并在此基础上改进JPEG的压缩编码过程。主要研究内容如下:(1)分析JPEG图像压缩标准及其流程,剖析其核心的量化与熵编码过程。对JPEG标准的图像压缩过程进行详细分解,对其霍夫曼编码步骤进行实验性测试说明,同时用实验来测试JPEG标准的压缩性能,讨论JPEG标准的局限性。(2)分析DCT算法和MDCT算法的特点,提出新的MDCT快速算法。由于MDCT算法与DCT算法不同的重叠性质,使得其计算复杂度更高并且软硬件的实现更困难,因此提出了两种MDCT快速算法以减少计算复杂度并提高软硬件实现可能性,即基于2×2的MDCT快速算法和MDCT转换为DCT-Ⅱ的间接算法,并对两种算法与传统DCT行列式算法进行复杂度的对比,对比结果:两种改进的MDCT快速算法复杂度均低于传统的行列式算法,并且MDCT转换为DCT-Ⅱ的间接算法复杂度是最低的。(3)MDCT算法由于重叠的性质其输出只有输入的1/4大小,因此改进JPEG标准的量化过程并设计新的量化表,提出改进的JPEG图像压缩、重构方法。通过矩阵运算进行理论分析,采用两类实验测试重构方法与效果:一类是选取不同分辨率的灰度图像分别使用DCT和MDCT算法进行JPEG标准下的图像压缩重构实验,对压缩重构的图像峰值信噪比和程序运行时间进行对比;其二是使用不同类型的灰度与彩色图像分别进行两种压缩重建实验比较压缩重构效果。两种实验结果表明:随着图像分辨率的提升,MDCT代替DCT算法带来的时间成本提升在增大但峰值信噪比提升变化不大;图像内容越复杂、细节越多,无论彩色或者灰度图像,使用MDCT算法代替DCT算法带来的峰值信噪比提升更高。本文通过对JPEG标准的分析得知DCT算法带来的块效应成为了JPEG发展的限制,而采用MDCT算法代替DCT算法需要对标准中量化、图像重建过程做出相应改进,同时必须使用快速算法代替行列式算法以降低时间成本,对改进的标准进行理论分析并用实验验证。结果表明:MDCT算法替代JPEG标准中的DCT算法后,图像的分辨率越高,算法的时间成本提升越高,但压缩重建图像的峰值信噪比提升幅度基本不变;图像内容越复杂、细节越多的图像得到的压缩重建效果提升更高。
【学位单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN919.81
【部分图文】：

在层次操作模式下，整幅的图像被视为编码的一个帧序列。在实际应用之中，通常采用顺序编码的工作模式，在本章中也同样使用顺序编码的工作方式，在这种工作模式之下，编码过程和解码过程的具体流程如图2.1、2.2所示。图 2.1 基于 DCT 的编码器结构图图 2.2 基于 DCT 的解码器结构图

基于DCT的解码器结构图

lena原图以及DCT系数颜色图

【参考文献】

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本文编号：2829350