信号与信息处理专业毕业论文 [精品论文] 基于列率内插分层编码的无损图像压缩及其dsp实现

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1、信号与信息处理专业毕业论文[精品论文]基于列率内插分层编码的无损图像压缩及其DSP实现关键词：无损图像压缩亚取样重叠数字滤波器DSP摘要：图像的无损压缩是指在编码过程中仅仅去除图像的冗余，图像信息必须保证不丢失，从而可以完整的重建原始图像。主要用于一些需要对图像做进一步处理、重复压缩/解压缩、图像的获取代价昂贵，或者提供图像的要求质量未知等的领域，如医学图像、遥感图像、图像归档、高精度图像分析等。高效、实时的图像无损压缩技术一直是人们追求的目标。因此研究基于嵌入式DSP的高效的无损压缩方法有着重要的理论意义和实用价值。本论文主要研究了基于列率内插分层编码技术的无损压缩及其在DSP

2、开发平台上的实现，文中首先介绍了重叠数字滤波器及如何构造IDCT二维重叠数字滤波器，研究了如何对图像进行亚取样及怎样对取样后的数据进行内插恢复，给出了进行无损压缩编码的实现过程。在研究了如何对图像进行内插恢复的基础上，本文选择IDCT低通有限滤波器作为内插模板，从压缩率和运算的复杂性方面确定了对图像进行抽取的最佳抽取层数和对各层残差及顶层数据的编码方法，通过实验确定对图像进行6层抽取，残差和顶层数据采用自适应算术编码，并详细介绍了自适应算术编码的实现过程。在VC6.0环境下，编写C语言程序，实现本算法对图像的无损压缩，给出了对经典的测试图像作无损压缩的码率，以及采用分层传输时，传

3、输的残差层数和其对应恢复图像质量的关系。最后完成了本文算法在DSP开发平台上的实现。在本系统中选择了TI公司的TMS320DM642DSP，将编写的程序移植到DSP平台上，并设计图像的采集驱动模块和显示模块，使整个算法能在DSP平台上完整地实现。为提高程序的运行速度，结合C64xDSP的硬件特点进行了一系列的优化。正文内容图像的无损压缩是指在编码过程中仅仅去除图像的冗余，图像信息必须保证不丢失，从而可以完整的重建原始图像。主要用于一些需要对图像做进一步处理、重复压缩/解压缩、图像的获取代价昂贵，或者提供图像的要求质量未知等的领域，如医学图像、遥感图像、图像归档、高精度图像分析等。

4、高效、实时的图像无损压缩技术一直是人们追求的目标。因此研究基于嵌入式DSP的高效的无损压缩方法有着重要的理论意义和实用价值。本论文主要研究了基于列率内插分层编码技术的无损压缩及其在DSP开发平台上的实现，文中首先介绍了重叠数字滤波器及如何构造IDCT二维重叠数字滤波器，研究了如何对图像进行亚取样及怎样对取样后的数据进行内插恢复，给出了进行无损压缩编码的实现过程。在研究了如何对图像进行内插恢复的基础上，本文选择IDCT低通有限滤波器作为内插模板，从压缩率和运算的复杂性方面确定了对图像进行抽取的最佳抽取层数和对各层残差及顶层数据的编码方法，通过实验确定对图像进行6层抽取，残差和顶层数

5、据采用自适应算术编码，并详细介绍了自适应算术编码的实现过程。在VC6.0环境下，编写C语言程序，实现本算法对图像的无损压缩，给出了对经典的测试图像作无损压缩的码率，以及采用分层传输时，传输的残差层数和其对应恢复图像质量的关系。最后完成了本文算法在DSP开发平台上的实现。在本系统中选择了TI公司的TMS320DM642DSP，将编写的程序移植到DSP平台上，并设计图像的采集驱动模块和显示模块，使整个算法能在DSP平台上完整地实现。为提高程序的运行速度，结合C64xDSP的硬件特点进行了一系列的优化。图像的无损压缩是指在编码过程中仅仅去除图像的冗余，图像信息必须保证不丢失，从而可以完

6、整的重建原始图像。主要用于一些需要对图像做进一步处理、重复压缩/解压缩、图像的获取代价昂贵，或者提供图像的要求质量未知等的领域，如医学图像、遥感图像、图像归档、高精度图像分析等。高效、实时的图像无损压缩技术一直是人们追求的目标。因此研究基于嵌入式DSP的高效的无损压缩方法有着重要的理论意义和实用价值。本论文主要研究了基于列率内插分层编码技术的无损压缩及其在DSP开发平台上的实现，文中首先介绍了重叠数字滤波器及如何构造IDCT二维重叠数字滤波器，研究了如何对图像进行亚取样及怎样对取样后的数据进行内插恢复，给出了进行无损压缩编码的实现过程。在研究了如何对图像进行内插恢复的基础上，本文

7、选择IDCT低通有限滤波器作为内插模板，从压缩率和运算的复杂性方面确定了对图像进行抽取的最佳抽取层数和对各层残差及顶层数据的编码方法，通过实验确定对图像进行6层抽取，残差和顶层数据采用自适应算术编码，并详细介绍了自适应算术编码的实现过程。在VC6.0环境下，编写C语言程序，实现本算法对图像的无损压缩，给出了对经典的测试图像作无损压缩的码率，以及采用分层传输时，传输的残差层数和其对应恢复图像质量的关系。最后完成了本文算法在DSP开发平台上的实现。在本系统中选择了TI公司的TMS32