毕业设计（论文）-基于DCT的图像压缩算法研究

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1、大学生本科毕业设计题目：基于DCT的图象压缩算法的研究摘要图像处理方法分为：空域法（spacefieldmethod）和频域法（frequencyfieldmethod）。在频域法中，最关键的预处理是变换处理（transformprocessing）。这种变换一般是线性变换，其基本线性运算式是严格可逆的，且满足正交条件，在图像处理技术中正交变换被广泛用于图像特征提取、图像增强、图像复原及压缩编码等领域。图像压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息的一个过程。对于图像来说，如果需要进行快速或实时传输以及大

2、量存储，就需要对图像数据进行压缩．变换编码是把图像中的各个像素从一种空间变换到另一种空间，然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图像压缩编码技术。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，能使静态图像有较高的压缩比，正由于这种优越性，DCT得到广泛使用。关键词离散余弦变换，DCT，图像,压缩编码AbstractThemethodsofimageprocessingincludespacefieldmethodandfrequencyfieldmethod.Themostimportantbefor

3、ehandprocessingistransformprocessing.Thiskindoftransformislinear,it’sbasallinearoperationiscanbeathwartandtallywithdeterminatequalification.Intheimageprocessingfieldtransformisusedtodistillthecharacteristicsoftheimage,compressingcoding,etc.DiscretecosineTransf

4、ormiscalledDCT,it’sthemostcommonmethodoftransform,inthisdisquisitionIwonttoinvestigatehowtocarryouttheDCT.Keywords:DiscretecosineTransform,DCT,image,coding.摘要2Abstract3第一章绪论51.1图像压缩的必要性51.2图像数据压缩的可能性(可行性)61.3图像压缩技术的发展和现状81.3.1图像编码技术发展历史81.3.2图像编码技术的现状91.4图像压缩的

5、一般过程91.5多媒体数据压缩方法的分类11第2章图像压缩的理论基础152.1图像压缩的理论基础152.1.1信息量、熵、冗余度152.1.2香农无失真编码定理192.1.3率失真函数理论202.2图像系统的性能评估222.2.1主观评价222.2.2客观评价24结论27参考文献31致谢32第一章绪论1.1图像压缩的必要性众所周知，原始数字图像在计算机中会占用大量的存储空间。例如，一副1024*1024的24位真彩色图像要占用3MB存储空间，这对许多需要大量存储视频图像信息的应用领域会造成很大困难。因而快速的图像压

6、缩算法，特别是解压缩算法，对于许多以图像数据位基础的应用场合具有非常重要的意义。数字图像传输是图像编码与压缩技术的另一个重要应用领域。随着现代社会对通信业务要求的不断增长，图像通信和通信网容量的矛盾日益突出。特别是具有庞大数据量的数字图像信息更是难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，已经成为图像通信发展中的瓶颈。图像压缩技术的应用为传真、视频点播、电视会议、医用图像传输等领域带来了巨大经济效益。快速压缩解压缩算法及其硬件结构在实时视频系统中起着关键的作用。1.2图像数据压缩的可能性(可行性)经研究发现，与音频

7、数据一样，图像数据中存在着大量的冗余，原因在于原始图像数据是高度相关的。通过去除那些冗余数据可以节约文件所占的码字从而极大地降低原始图像数据量，解决图像数据量巨大的问题，达到数据压缩的目的。图像数据压缩技术就是研究如何利用图像数据的冗余性来减少图像数据量的方法。因此，进行图像压缩研究的起点是研究图像数据的冗余性。（1）空间冗余。在静态图像中有一块表面颜色均匀的区域，在这个区域中所有点的光强和色彩以及色饱和度都相同，具有很大的空间冗余。这是由于基于离散像素采样的方法不能表示物体颜色之间的空间连贯性导致的。（2）时间冗

8、余。电视图像、动画等序列图片，当其中物体有位移时，后一帧的数据与前一帧的数据有许多共同的地方，如背景等位置不变，只有部分相邻帧改变的画面，显然是一种冗余，这种冗余称为时间冗余。（3）结构冗余。在有些图像的纹理区，图像的像素值存在着明显的分布模式。例如，方格状的地板图案等，称此为结构冗余。如果已知分布模式，就可以通过某一过程生成图像。（4）知识冗余。对于图像中