毕业设计(论文)-图像无损压缩

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1、.图像的无损压缩ResearchofImageLosslessCompression专业:电子信息学号:姓名:指导教师:目录内容摘要IABSTRACTII第一章序论1§1.1课题背景1§1.2图像的无损压缩的发展现状1§1.2.1压缩原理1§1.2.2发展现状2§1.2.3 国际标准2第二章图像的无损压缩思想4第三章图像无损压缩中的若干重要问题5§3.1预测误差的模型化5§3.2上下文稀少问题5§3.3预测邻域的规模5§3.4图像扫描顺序5第四章图像无损压缩算法中的预测模型7§4.1JPEG图像无损压缩算法7§4.2JPEG-LS图像无损压缩算法7§4.

2、4基于块方向预测的图像无损压缩算法9§4.5基于局部变化率的无损图像压缩方法10§4.5.2三元算术编码11§4.5.3误差模型化和误差反馈11§4.5.4算法复杂性分析及仿真试验结果12§4.6步长法12§4.7差值法12§4.8其他预测模型13结束语14参考文献16毕业论文(设计)内容摘要近年来,越来越多的研究人员注意到图像压缩的重要性,其主要原因就在于图像文件不仅占据内存空间,而且也占据大量的传输带宽,因此在存储和传输前必须对图像进行压缩。无损压缩要求图像在压缩前和解压缩后应该完全一样,不允许有一位的差错。无损压缩的目标是在不丢失信息的前提下,对给

3、定的图像用尽可能少的数据来表示。本文描述了基于不同解相关模型的无损压缩算法的主要思想,介绍了对图像进行无损压缩等基本方法。接着讨论了实现图像无损压缩算法重点的若干重要问题。本文最后还详述了图像无损压缩算法中的预测编码模型,介绍了预测模型对研究进展的贡献,并就无损压缩领域所存在的一些问题及进一步研究的方向进行了有益的探讨。关键词:无损压缩,熵编码,逐级式传输,预测模型17毕业论文(设计)17毕业论文(设计)17毕业论文(设计)AbstractInrecentyears,theimportanceoftheimagecompressionwasnotedby

4、themoreandmoreresearcher.Theprimarycausenotonlyliesinthattheimagedocumentoccupiesmemoryspace,andalsooccupiesalargeamountoftransmissionbandwidth,therefore,theimageshouldbecompressedbeforebeingmemorizedandtransmitted.Thelosslesscompressionrequiresthattheimagebeforecompressionidenti

5、fywiththataftercompression.Thegoaloflosslesscompressionistouseasfewaspossibletotransmittheimageunderthepremiseofnotlosinganyinformation.Thispaperdescribesthemainthoughtbasedonthedifferentsolutioncorrelationmodelaboutlosslesscompressionalgorithm,andintroducestheessentialmethodofca

6、rryingonthelosslesscompressiontotheimage.Thenthekeycertainimportantissueswasdiscussedinrealizationimagelosslesscompressionalgorithm.Thispaperfinallyintroducesthepredictivecodingmodelintheimagelosslesscompressionalgorithmindetail,andalsointroducestheforecastmodel’scontributiontost

7、udytheprogress;Atlast,thispaperalsoanalyzesthedirectionofthelosslesscompressionresearch,andtheproblemofthedomaininthelosslesscompression.Keywords:losslesscompression,entropycoding,progressivetransmission,predictivemodel17毕业论文(设计)第一章序论§1.1课题背景图像是一种重要的信息表达载体,其表达力强,但是数据量庞大,因此图像数据的存储

8、和传输都要求对数据进行有效的压缩。近年来,图像压缩技术获得了飞速发展。按其信息保

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