基于提升小波的两阶段多描述图像编码

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1、基于提升小波的两阶段多描述图像编码第1章绪论1.1本文选题背景以及研究意义在网络媒体技术高速发展的今天，人们对图像和视频的质量的要求越来越高，这就使得高清图像、高清视频的传输成为学者们的主要研究方向。高清图像和高清视频拥有的高数据量需要更高的网络通讯机制。但是由于种种原因，包括接收端的低数据处理能力，传输信道的各种干扰信息，无线传输网络的不稳定等不确定因素等等，导致了数据的丢失或者错误，这样高质量的数据传输给我们提出了更高的挑战。针对网络传输技术中存在的这些问题，很多的学者提出了不同的解决方法。目前存在的比较常见的传统方法有自动重传机制(AutomaticRepeatReque

2、st,ARQ)，前向纠错编码(Forpayan是多描述编码应用提出的第一人，他设计了多描述标量量化器(MultipleDescriptionScalarQuantization)[5]，该量化器是多描述编码的第一个应用方案，紧接着V.A.Vaishampayan等又考虑在多描述标量量化中加入熵限制即由定长编码变成了变长编码[6]。至此，多描述编码的应用引起了学者们的深深的研究兴趣。如今，多描述编码的方法有:基于量化的多描述编码[7-17]、基于相关变换的多描述编码[18-25]、基于框架扩展的多描述编码[26-31]、基于采样方法的多描述编码[32,33]和基于FEC(Forp

3、ayan。在起步阶段，无记忆高斯信源成为学者们的研究热点。随着研究的进一步的深化，有记忆的高斯信源逐渐引起了学者们的关注。在文献[7]中，J.C.Batllo等人对有记忆的高斯信源的率失真问题进行深入的研究。标量量化器的设计关键是索引分配器，由索引分配器决定该量化器的量化值。图1.1是一个索引分配器的简单图示。从索引分配器来看，信源信号可以在行和列两个不同的方向选择量化，并且随着索引分配器的设计不同，信息的量化程度也会有很大的变化。最后，信源信号重构时的率失真也会根据量化程度的不同而有相应的变化。总体来说，标量量化器的性能越好，其设计就会越复杂。矢量量化的编码源自于H.Jafa

4、rkhani和V.Tarokh提出的网格结构量化编码器[8]。紧接着M.Fleming和J.Cardinal分别提出树形矢量量化器[10]和基于树形矢量量化的多描述编码[11]。V.A.Vaishampayan等针对对称信道提出一种基于格子矢量的量化器[12]。在接下来的研究中，对非对称信道的多描述编码[13]的研究和描述个数扩展[14]的研究逐渐引起了学者们的兴趣，对多描述量化编码的发展提供了很好的研究方向。........第2章预备知识2.1一代小波基本理论一个时域空间的函数经过傅里叶变换之后就变换到了频域空间。我们将傅里叶级数和傅里叶变换称为傅里叶分析。由于傅里叶变换对于

5、时域局部突变的情况不能很好的描述和定位信号所在的位置，为了克服傅里叶变换所存在的局限性，人们提出了小波的概念，在1984年，小波作为一个正式的名词进入到人们的视野，其提出者是A.Grossmann和J.Morlet[41]。在之后几十年，小波引起了学者们在学术界的研究热潮。本章着重介绍小波分析的基本理论和基于提升格式的小波理论。主要内容有：连续小波及其性质、离散小波、基于提升格式的小波。本章内容为本文的基于提升格式的小波的多描述编码奠定了很好的基础。........2.2提升格式理论提升格式(LiftingScheme)是Sweldens于1995年提出的，这种格式不依赖于Fo

6、urier变换。Sweldens在此格式的基础上提出小波的快速分解方案[42]。在提升格式的基础上构造的小波称为二代小波。通过提升格式构造出的二代小波的特点有：(1)定义灵活且容易推广到一般格式；(2)所有的传统小波均可通过提升格式构造出来；(3)重构结构简单，容易实现整数到整数的小波变换[43]。本节我们主要介绍提升格式的基本概念以及小波提升分解方案。1992年，Lewis等首次提出零树结构[45]。1993年，Shaprio根据小波系数的统计规律，提出小波零树的概念，并提出了嵌入式零树编码[46]。EZW零树小波编码的基本思想是根据图像，视频信息的重要性进行编码，较重要的信

7、息优先编码，并放在码流的开始部分。EZW编码可以在任意一点结束编码，这使得编码可以精确的达到目标码率或目标失真率。EZW编码的主要思想是基于不同尺度的小波变换系数之间的自相似性，根据其各级系数的之间的相似性预测重要信息所在的位置，并进行无损压缩。下面我们介绍一下EZW编码算法的相关概念：小波变换之后的图像从低频到高频呈现树状结构，在高频信息部分，存在大量的零，故称之为零树，如图2.2为二级小波变换的零树结构。..........第3章基于提升小波和EZW编码的多描述图像编码......173