基于對象的靜態(tài)圖像壓縮研究.pdf

1、近年來的研究和應(yīng)用結(jié)果表明,圖像壓縮已成為網(wǎng)絡(luò)傳輸中最重要的技術(shù)之一,而基于對象的編碼技術(shù)是圖像壓縮未來發(fā)展的一種很有前途的技術(shù).當(dāng)前最新的國際標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)和MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)中都采用了這種技術(shù).本文即著眼于利用基于對象的編碼技術(shù)對靜態(tài)圖像進(jìn)行壓縮.JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)定義了兩種感興趣區(qū)域編碼算法:最大移位法(Maxshift Method)和基于比例移位法(Scaling-based Method).最大移位法不允許任何背景

2、區(qū)域(BG)比特面(bitplans)優(yōu)先于感興趣區(qū)域比特面進(jìn)行編碼;基于比例移位法只支持矩形和圓形兩種形狀ROI編碼,而不能進(jìn)行任意形狀ROI編碼.本文根據(jù)JPEG2000的感興趣區(qū)域(ROI)編碼的思想,設(shè)計了一種實用的基于對象的靜態(tài)圖像編解碼器方案.此方案包括以下三個部分:(1)利用圖像分割技術(shù)把圖像中感興趣的區(qū)域分割并提取出來(本文主要研究對象是人的照片).提出了一種有效的以人為感興趣對象的輪廓提取方法.此方法運用人臉檢測的方法

3、確定人體在圖像中的位置,并運用邊緣檢測和區(qū)域增長的方法對圖像進(jìn)行精確的分割,最后應(yīng)用人體模型對圖像進(jìn)行感興趣對象的提取;(2)利用任意形狀對象的輪廓編碼技術(shù),對分割后的人體輪廓進(jìn)行編碼.提出了一種簡單有效的任意形狀ROI輪廓信息的編碼算法一垂直邊緣差分鏈編碼(Vertical Edge Differential Chain Coding).垂直邊緣差分鏈編碼算法不僅能夠支持多個任意形狀ROI的編碼,能夠靈活調(diào)節(jié)ROI和BG的重構(gòu)圖像質(zhì)量

4、,而且任意形狀ROI的輪廓信息編碼算法非常簡單,輪廓信息碼流占用了非常小的比特開銷;(3)利用任意形狀對象紋理編碼技術(shù),對分割出來的人體和背景部分按照不同的壓縮比進(jìn)行壓縮.本文采用了JPEG2000感興趣區(qū)域編碼的方法,但是由于背景小波系數(shù)的移位,造成小波反變換所得到的感興趣區(qū)域邊緣部分像素值的失真較大.針對這個缺點,本文應(yīng)用形狀自適應(yīng)離散小波變換(SA-DWT)代替JPEG2000所用的小波變換,使得感興趣區(qū)域的邊緣圖像質(zhì)量有了較大的