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文檔簡介
1、隨著多媒體技術(shù)和無線通信技術(shù)的發(fā)展與普及,人們對圖像的需求進(jìn)一步加大,而圖像數(shù)據(jù)一般都較大,這就為目前有限的信道傳輸帶寬和存儲空間帶來了挑戰(zhàn),對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮是解決這個矛盾的有效方法。而變換編碼是圖像壓縮中一種非常有效且常用的方法。圖像壓縮目前有三大國際標(biāo)準(zhǔn),聯(lián)合圖像專家小組在2007年發(fā)布了最新的靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)是JPEG XR,其核心變換算法是重疊雙正交變換(Lapped Biorthogonal Transform, LBT),
2、與現(xiàn)在應(yīng)用范圍最廣的 JPEG圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比,JPEG XR克服了JPEG在低碼率下的方塊效應(yīng),提升了壓縮后的圖像質(zhì)量;與 JPEG2000圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比,它壓縮后獲得的圖像質(zhì)量與JPEG2000相當(dāng),然而其算法復(fù)雜程度相對較低,消耗的資源數(shù)目卻與JPEG相近。JPEG XR支持對感興趣區(qū)域的編解碼,支持縮略圖的提取。文中JPEG XR壓縮標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,主要從以下幾個方面做了深入研究:
1.針對在感興趣區(qū)域壓縮編碼中的手動
3、選取感興趣區(qū)域所帶來的不足,文中提出了一種基于自動提取感興趣區(qū)域的壓縮編碼。利用邊緣檢測算子以及膨脹腐蝕操作提取感興趣區(qū)域邊,根據(jù)邊緣塊中屬于感興趣區(qū)域的變換系數(shù)所占的比例,確定邊緣塊是否屬于感興趣區(qū)域塊。通過權(quán)重法可以進(jìn)一步確定對于既含有感興趣區(qū)域的信息也含有背景區(qū)域信息的塊是否應(yīng)該被分配更多的碼率,這能很好的削弱在邊緣感興趣區(qū)域中背景的圖像信息。
2.針對目前大型網(wǎng)絡(luò)識別系統(tǒng)中人臉圖像的傳輸以及存儲問題,文中評估了 JPE
4、G XR、JPEG2000、JPEG對既定人臉識別算法的影響。通過使用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),可以去除圖像中所包含的一些多余信息,需要更少的存儲空間和更少的時間來傳輸。文中對不同人臉庫中的人臉圖像進(jìn)行高倍壓縮,并在多個識別算法上進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)表明對高倍壓縮的人臉圖像進(jìn)行識別率測試,在選定的多個識別算法中,以 SIFT較好,測試數(shù)據(jù)表明三種壓縮算法對壓縮后的識別率都有一定的影響。通過綜合分析比較,我們最終得出JPEG XR在復(fù)雜度和性能方面對識別率
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