静态图像编码研究进展

多媒体及 Internet的迅速发展导致了对图像编码技术更高的要求 .首先以波形编码、第二代编码技术和分形编码技术为线索对静态图像编码技术的发展及编码技术中所存在的一些问题进行了讨论 ,并从图像编解码的观点讨论了图像在有噪信道上传输的误码率情况和适应于网上传输的一些图像编码技术 ;同时对即将成为新的静态图像编码标准的 JPEG- 2 0 0 0的目标、编码机制、ROI编码的 Maxshift方法以及对码流的直接操作等情况进行了讨论 .尽管压缩效果一直是任何编码方案所追求的目标 ,但其它特性 ,像基于内容的编码、可分级性编码以及鲁棒性编码等也是选择一个好的编码方案时应该考虑的 ,据此最后对图像编码技术的发展方向进行了展望 .

基于改进SPIHT的静态图像编码

本文在零树编码算法分析的基础上,针对SPIHT算法的不足,提出了一种新的零树编码算法。该算法以SPIHT为基础,改进了其零树结构及编码流程,同时引入LZC算法的标志位图思想,在保证恢复图像质量的前提下,降低了内存消耗,提高了编解码速度。仿真实验结果表明,相对于SPIHT算法而言,重构图像的峰值信噪比和直观图像质量,本文算法都表现出了优良的性能,尤其是在低比特率下表现跟明显。

矢量量化在静态图像编码中的应用

本文介绍了静态图像矢量量化系统的设计,并指出系统复杂度是矢量量化应用的一个关键问题.为了降低系统复杂度,研究了一种新的空胞腔消除方法并采用了一种快速搜索算法.

基于运动补偿和帧内编码实现视频图像的无损压缩

小波变换以其高效率和可控性广泛应用于图像压缩编码,但在对视频图像的压缩编码中不可避免地存在一些“宏块”,这些“宏块”需要帧内编码,以消除时间相关性。本文结合实例,提出实用的图像压缩编码方案。

基于人眼视觉特性加权的率失真优化编码算法

本文提出了一种基于人眼视觉特性加权的率失真优化的嵌入式静态图像编码算法。率失真优化是按照率失真斜率递减的顺序编码系数位,最先编码的位具有最大的率失真斜率,每编码一位都会使失真减少最大。率失真斜率的计算仅仅是利用MQ自适应算术编码器的概率状态估计表而进行的查表过程,率失真门限方法的编码速度比搜索最大的率失真斜率更快。基于人眼视觉特性的加权因子改变编码位序而不是编码值,该算法有更快的编码速度以及较好的压缩效果。

JPEC图像文件格式生成技术

JPEG(Joint Photographic Experts Groups)是国际标准化组织(ISO)和国际电报电话咨询委员会(CCITT)联合制定的静态图像的压缩编码标准。JPEG标准中定义了两种不同性能的系统:基本系统(Baseline System)和扩展系统(Extended System)。基本系统采用顺序工作方法,在熵编码阶段采用Huffman编码,解码器只存储两个Huffman表。扩展系统提供增强功能,它是基本系统的扩展,采用累进方式工作,编码过程采用自适应的算术编码。本文介绍JPEG标准中基本系统的压缩原理,并实现以JPEG文件格式存储图像。