基于jpeg2000压缩域图像检索

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要图像数据包含着丰富的信息，但相应的数据量也非常大。因此，在实时应用中，对图像的检索具有了更高的要求。现有的基于内容的检索方式(CBIR)，虽然检索效果相对较好，但需要对图像进行完全解压缩，然后提取特征进行检索，这样会消耗大量内存空间，检索速度慢，于是研究人提出基于压缩域的图像检索算法。随着许多压缩标准的制定和推广，日益显示出其重要性。JPEG2000是新一代的静态图像压缩标准，其压缩率高，解压缩后图像清晰，还能实现渐进传输和针对感兴趣区域(ROI)的高质量恢复，JPEG

2、2000最终会取代现有的JPEG压缩标准，成为新一代的压缩标准。因此针对JPEG2000压缩格式图片的压缩域的检索有很好的实用价值。本论文深入研究了目前压缩域图像检索技术和JPEG2000静态图像标准，并提出了两种基于JPEG2000压缩域的图像检索方法：①提出了一种基于小波域系数的检索方法，每个子带划分成若干个码块，通过子带的系数判定码块的有效性(0，1表示有效性)，使用上下文标志(ContextLabels)的方法，得出每个码块的上下文，然后统计每个子带中码块的九种上下文概率，构成特征矩阵，并用于

3、计算相似性度量。实验结果表明该方法具有良好的检索效果，对于纹理特征明显的图像更为突出。②提出了一种基于JPEG2000压缩码流特征的检索方法，根据其特有的码流组织规律，提取特征用于检索。首先将包头信息解码出来，提取零位平面信息和码块中编码通道数信息作为两个索引，并提取子带码流长度用于第三个索引，本文还提出子带压缩比的概念：子带码流长度与子带系数个数之比，并将其作为第三个索引。实验结果证明，由于方法不需要进行JPEG2000中最复杂的熵编码和反量化解码阶段，检索速度比较快。关键词：JPEG2000，图像

4、检索，压缩域，上下文标志，码流I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTVisualinformationisbeingextensivelyusedinvariousapplications.Althoughitcontainsawealthofinformation,thecorrespondingtotheamountofdataisverylarge,hence,therearelargeimagedatabasesandintherealtimeapplications,itisacha

5、llengingissuemainlyinimageretrieval.Althoughtheeffectoftheexistingcontent-basedretrieval(CBIR)isrelativegood,itneedstobeuncompressedtheimagefully,andthenextractsthecharacteristicsusedtoretrieve,whichconsumeslargeamountsofmemoryspaceandcouldnotbeusedonth

6、enetworkinrealtime,somanypeopleproposedthetechnologyofcompresseddomain-basedimageretrieval.Withmanycompressionstandardsareproduced,theybegantoshowtheirimportanceincreasingly.BecauseofthehighcompressionratioofJPEG2000,theclarityofuncompressedimage,progre

7、ssivetransmissionandrestorationoftheregionofinterest(ROI)ofhigh-quality,JPEG2000willreplacetheexistingJPEGcompressionstandard,becameanewgenerationofcompressionstandard.SothetechnologyofimageretrievalbasedonJPEG2000compresseddomainhasverygoodpracticalval

8、ue.Thisthesisanalyzesthedevelopmentofimageretrievaltechnologyincompressed-domainandtheJPEG2000staticimagestandard,andthenproposedtwomethodsofJPEGimageretrievalincompressed-domain.①First,animageretrievaltechniqueinJPEG2000compress