基于DCT的图像压缩编码算法及其MATLAB实现【开题报告】

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1、毕业设计（论文）开题报告题目：　基于DCT的图像压缩编码算法及其MATLAB实现　　专业：电子信息工程1选题的背景、意义20世纪90年代世界信息化得到了快速的发展，信息化建设也获得了巨大的成就。信息科学与技术的进步促进了人类社会的持续发展，提高了人类的生活质量，改变了人类生产方式，“缩短了地球各地间的距离”。为了使信息得到及时的利用，对于信息数据的获取、存储、传输、加工处理、决策和执行等需要进行高新技术的革新，从而适应社会发展形势的需求。图像是信息获得和交流的最普遍的工具，如果没有新的技术和理论进行处理，它就会成为制约世纪信息高速公路和

2、多媒体技术发展的瓶颈，更有可能成为限制社会发展的主要因素。科研人员就是要推动信息科学技术的发展而探索其新理论、新方法，对于理论和方法不遗余力地进行宣传、介绍，去实验和实现，去普及以及发展[1]。随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中，但是图像数据的一个显著特点就是信息量大。具有庞大的数据量，如果不经过压缩,不仅超出了计算机的存储和处理能力，而且在现有的通信信道的传输速率下，是无法完成大量多媒体信息实时传输的。为了更有效的存储、处理和传输这些图像数据，必须对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码进行研究。由于组成图

3、像的各像素之间，无论是在水平方向还是在垂直方向上都存在着一定的相关性，因此只要应用某种图像压缩编码方法提取或者减少这种相关性，就可以达到压缩数据的目的[2]。从信息传输发展的历史上可以得出，人们在信息传输的重点上慢慢的从声音转向了图像，然而图像是三种信息形式中数据量最大的，这给图像的传输和存储造成了极大的困难。比方说一幅640×480分辨率的24位真彩色图像所需要的数据量大概为900kb；一个100Mb的硬盘只可以储存l00幅左右的静止图像。针对如此大量的数字图像数据，如果不进行压缩，将会超出计算机的存储及处理能力，而且在现有的通信信道

4、的传输速率下，是不能完成大量多媒体信息的实时传输的，数字图像高速传输和储存所需的巨大容量已经成为了推广数字图像通信的最主要的障碍。因此，为了储存、处理和传输这些数据，必须对其进行压缩[3]。因为原始图像数据是高度相关的并且存在着很大的数据冗余，所以图像压缩才能够进行。数字图像所含有的冗余信息通常有以下几种：空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、统计冗余、结构冗余、视觉冗余以及知识冗余等。图像压缩算法作用就是要在保证图像一定的重建质量的同时，尽可能多的去除这些冗余信息，以达到对图像压缩的目的[4]。2相关研究的最新成果及动态随着关于图像编码的国

5、际标准的提出，图像编码技术己经成熟，所以从学术研究到产业化的转变就成为十分诱人的最新课题，也变成了推动社会发展的新生产力的重要因素。图像编码技术的发展，意义之大已到可以促使现有信息产业的结构发生巨变的程度，也使得通信，广播以及计算机产业之间的界限变得更模糊了。当前，国外的一些有线电视公司与通信、计算机公司相互之间的合作，例如：美国最大的有线电视公司和软件公司合作开发交互式电视等都充分体现了其意义之重大[5]。现今，数字图像的传输和发展极其迅猛。廉价的多媒体PC及快速的Internet接入，使数字图像成为很多人日常生活中不可缺少的一部分[

6、6]。数码相机和扫描仪极大地加深了数字图像广泛应用于消费和商业领域。连同彩色印刷机的普及，印刷复制的需求得到了极大地满足。要实现以上几个应运，对图像压缩技术就提出了更高的要求[7]。JPEG是JointPhotographicExpertsGroup(联合图像专家组)的缩写，文件后辍名为"．jpg"或"．jpeg"，这个名称代表JointPhotographicExpertsGroup（联合图像专家小组）。是一种支持8位和24位色彩的压缩位图格式，适合在网络（Internet）上传输，是现今流行的图形文件格式。JPEG中的核心算法是DC

7、T变换编码，其压缩性能代表了20世纪80年代末图像压缩的技术水平。在JPEG制定之后的几年间，另外的一些图像压缩算法也得到了极快的发展，如小波变换方法、分形方法、区域划分方法等[8]。其中，小波变换方法是发展最好的静止图像压缩算法。因此制定了第二代图形格式JPEG2000，小波变换编码是其核心技术。离散余弦变换(DCT)及其反变换(IDCT)在图像编解码方面应用十分广泛，至今已被JPEG、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4和H.26x等国际标准所采用。目前的DCT/IDCT硬件算法中，一般会采用流水线优化算法解决时间并行性的问题，

8、以提高DCT/IDCT模块的运算速度，降低数据的延迟。而设计的基本查找表结构的定点乘法器，在节约硬件资源的同时极大地提高了处理速度，因而满足了快速高效完成JPEG编解码的要求[9]。目前，图像的特征提取大量