导读:本文包含了近无损压缩论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,光谱,信源,分布式,图像处理,保真度,医学。
近无损压缩论文文献综述
张宁,冯书谊,濮建福,沈霁,吴红松[1]（2015）在《多光谱遥感图像CCSDS动态码率控制近无损压缩》一文中研究指出基于空间数据系统咨询委员会(CCSDS-123.0-B-1)推荐的多光谱图像无损压缩算法,提出了一种前向自适应调整量化步长的码率控制方法以实现定码率近无损压缩。介绍了CCSDS标准的预测方法,分析了Golomb-Rice编码的上界与下界的范围。通过分析预测误差均值与压缩比的对应关系,建立了均值与压缩比之间近似线性映射曲线。根据预测误差均值,前向自适应估计量化步长,初步控制Golomb-Rice码长。考虑到星载条件下多光谱图像码率控制策略,通过压缩比反馈微调量化步长,实现压缩码率的精确控制。最后总结了CCSDS多光谱近无损压缩码率控制流程。实验结果表明,k值(Golomb编码变量)的分布区域稳定,在4∶1压缩时,本文方法的峰值信噪比(PSNR)平均为60.42dB,比单谱段JPEG2000、差分JPEG-LS压缩等方法提高了5.51dB和2.89dB。实验显示本文方法码率控制准确,易于硬件实现,适合航天工程使用。(本文来源于《光学精密工程》期刊2015年06期）
颜钊[2]（2015）在《一种星载凝视图像无损/近无损压缩系统设计与实现》一文中研究指出图像压缩是卫星数据处理的重要任务之一。本文研究了一种面向卫星用户的星载图像压缩系统的设计与实现。星载多谱段相机对地实时监视,凝视图像压缩系统要适应高数据率、可变帧频图像数据的实时压缩。围绕星载凝视图像压缩系统的设计与实现,从系统方案、硬件结构、容错设计、系统实现和验证测试等方面开展了一系列工作。本文围绕星上凝视图像的无损/近无损压缩的研制任务,根据凝视相机输入条件和压缩电路功能要求,设计出合理的系统设计方案,研制了一套高可靠性的板级硬件设备,设计并实现了一个高性能、高压缩比的实时凝视图像压缩电路,并对电路实现进行了分析和验证。星上压缩电路处于研制阶段,压缩算法和电路抗单粒子翻转研究都处于发展阶段,系统在星上工作一定年限以后,地面用户的需求也会变化,为了适应未来可能发生的需求变更或增量设计,设计了一个带存储器检纠错功能的可重构系统,实现从地面将配置程序上传到星上,并远程控制将配置程序载入到凝视压缩FPGA中,实现电路功能的更新。再次,为了满足星上图像压缩的可靠性要求,提高了系统抗单粒子翻转能力,在可重构系统中同时实现了对SRAM型FPGA的周期刷新功能。对FPGA的叁模冗余(TMR)设计原理进行了分析,对各类逻辑的TMR具体实现进行了研究,并根据SRAM型FPGA和FLASH型FPGA的差异,针对凝视图像压缩FPGA和综合管理FPGA分别进行了TMR设计。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
汤毅,万建伟,粘永健[3]（2015）在《高光谱图像的分布式近无损压缩》一文中研究指出星载高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域亟待解决的难题。分布式信源编码具有较低的编码复杂度与良好的抗误码性,在高光谱图像压缩领域具有广阔的应用前景。提出了一种基于多元陪集码的高光谱图像分布式近无损压缩算法。根据多元陪集码的Slepian-Wolf无损编码的压缩过程,提出了面向高光谱图像分布式近无损压缩的最优量化方案,使得高光谱图像在给定目标码率条件下的失真达到最小,在此基础上对量化值进行Slepian-Wolf无损编码,从而实现了高光谱图像的分布式近无损压缩。实验结果表明,与典型的传统算法相比,该算法取得了较好的近无损压缩性能和较低的编码复杂度。(本文来源于《光学学报》期刊2015年03期）
田磊磊[4]（2014）在《基于VLSI实现的图像近无损压缩与解压方法研究》一文中研究指出压缩是解决数字图像数据量大、难以存储和传输的有效方法，图像的压缩方法一般可以分为有损压缩和无损压缩两大类。近无损压缩技术相对于有损压缩来说可以获得高保真的图像，相对于无损压缩又可以获得较高的压缩比，更重要的是近无损压缩技术支持输出码率与信道码率保持一致，这将保证图像数据的可靠传输。而对于计算量大、实时性要求比较高的数字视频，超大规模集成电路（VLSI）技术可以使其变得更加简单方便，在视频处理领域，用VLSI实现已经成为一种趋势。本文介绍了压缩算法的研究现状和基本原理，对视频图像压缩的国际标准进行了深入研究，针对图像质量及压缩比，提出一种近无损压缩与解压缩的算法。该算法首先运用解析器对图像进行冗余度分析，然后通过编码器对图像信息进行编码，其中编码器有video编码器和graphic编码器两种，video编码器是在充分研究位平面编码和Huffman编码后设计的，并根据项目实际的应用环境，提出了高比特面码表和低比特面码表；graphic编码器主要应用于图像纹理区比较复杂但颜色种类比较少的场合。本文采用C语言对所提出的算法进行了实现，仿真实验结果表明压缩比和图像质量达到了预定的效果，然后根据算法进行了硬件架构设计和RTL代码实现，最后通过搭建基于覆盖率为导向的验证平台，进行了仿真验证和覆盖率收集。实验结果表明，面积和效率达到了预定的效果，功能和C语言实现的结果保持一致，同时覆盖率也达到了设计要求。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2014-02-01）
王大伟,于乐,章圣焰[5]（2013）在《静态图像无损/近无损压缩技术研究》一文中研究指出针对航空侦察图像的原始分辨率高,且在存储过程中必须进行无损或者近无损图像压缩的问题,为满足任务判读的要求,实现实时高效的数据压缩处理具有重要的工程价值。本文首先比较了几种无损或者近无损图像压缩的硬件平台,然后介绍了JPEG标准族的无损/近无损图像压缩的算法框架和不足,最后阐述了最近刚正式问世的新一代JPEG XR图像压缩标准,并指出了JPEG XR标准的优势所在。(本文来源于《航空电子技术》期刊2013年03期）
李萍,蒋慧琴,杨晓鹏,刘玉敏[6]（2013）在《适用于PACS系统的医学图像近无损压缩》一文中研究指出为解决海量医学数据与有限存储空间和传输带宽之间的矛盾,提出一种适用于PACS(picture archiving and communication system)系统的医学图像近无损压缩算法。首先对病变区域和背景区域分别进行剪切波变换和小波变换;其次,选取一些能够近似逼近病变区域图像的重要系数达到去噪和初步压缩的目的;然后,对病变区域所选取的重要系数进行无损Huffman编码,同时对背景区域所得小波系数进行量化和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码实现压缩;最后,融合各区域经解码和逆变换得到的图像获得整幅重构图像。实验结果表明,新算法在与小波有损压缩方法设置同样压缩比的情况下,所获取的病变区域重构图像和原病变区域的平均结构相似度(MSSIM)提高了6%,峰值信噪比(PSNR)是小波有损压缩方法的2.54倍,而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了2%,PSNR提高了13%。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2013年06期）
蒋慧琴,李萍,王忠勇,刘玉敏[7]（2013）在《医学图像感兴趣区域近无损压缩》一文中研究指出提出了一种基于剪切波的医学图像感兴趣区域(ROI)近无损压缩算法,用于解决因小波对高维数据表示的局限性使其重构图像与原图像平均结构相似度(MSSIM)较低的问题。首先,指定感兴趣区域并把其余部分视为背景区域(BG);对两个区域分别进行剪切波变换,并选取出能够近似逼近原区域的重要系数进行去噪和初步压缩。然后,对ROI区域所选取的重要系数进行无损Huffman编码,对BG区域所选取的重要系数量化并进行Huffman编码实现压缩。最后,通过Huffman解码和剪切波逆变换实现解压从而获得重构图像。实验结果表明,与改进多级树集合分裂算法(SPIHT)相比,在相同压缩比下,提出的算法所获取的ROI重构图像与原图像ROI的MSSIM提高了4%,峰值信噪比(PSNR)是改进SPIHT算法的2.35倍;而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了3%,PSNR提高了28%。该算法可实现ROI和BG的相对质量可调,适用于图像存档和通信系统(PACS)中的医学图像压缩。(本文来源于《光学精密工程》期刊2013年03期）
张威,田峰[8]（2012）在《机载遥感系统超光谱图像分层近无损压缩》一文中研究指出针对机载遥感系统超光谱图像实时压缩与传输的需求,分析了超光谱图像位平面的相关特性并设计了超光谱图像分层近无损压缩方案。高位采用防误码的DPCM去相关,依据图像复杂度实时调节压缩比以适应传输带宽;低位按一致性准则进行四叉树划分并取均值,均匀量化残差图像后进行编码,得到混合码流。算法简单有效,实际压缩比和预设压缩比差别不超过5%。压缩比接近10时,复原图像PSNR值大于33,高位位平面平均相似度不低于0.98。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年07期）
宋娟,李云松,吴成柯,王柯俨[9]（2011）在《基于L_∞最小搜索和陪集码的高光谱图像无损及近无损压缩》一文中研究指出分布式信源编码(DSC)由于其较低的编码复杂度及较高的抗误码性被应用于高光谱图像压缩.在典型的基于陪集码的分布式高光谱图像无损压缩算法s-DSC(scalar coset DSC)框架下,本文指出最优的预测准则应为无穷范数最小,提出了基于L∞最小搜索的预测方法来逼近最优准则,并将框架推广到近无损压缩.实验表明,和原有的s-DSC相比,本文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.25bpp,近无损性能也明显优于JPEG-LS,本文算法具有较低的计算复杂度、较高的压缩性能,且具有一定的抗误码能力,适用于星上压缩.(本文来源于《电子学报》期刊2011年07期）
高永丽[10]（2010）在《近无损压缩算法在HOLTER系统中的应用研究》一文中研究指出以单片机为主控器件的HOLTER(动态心电监护仪)系统的实时性和临床诊断的保真度要求都较高,这就要求使用于其上的压缩算法应简单高效且近无损,而目前针对此类设备的压缩算法虽然有较高的压缩率,但失真度和复杂度也较高。本文提出一种针对HOLTER系统的低复杂近无损预测算法,实验表明,该方法在保证一定压缩率的条件下,具有很好的实时性和保真度。(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年14期）
近无损压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
图像压缩是卫星数据处理的重要任务之一。本文研究了一种面向卫星用户的星载图像压缩系统的设计与实现。星载多谱段相机对地实时监视,凝视图像压缩系统要适应高数据率、可变帧频图像数据的实时压缩。围绕星载凝视图像压缩系统的设计与实现,从系统方案、硬件结构、容错设计、系统实现和验证测试等方面开展了一系列工作。本文围绕星上凝视图像的无损/近无损压缩的研制任务,根据凝视相机输入条件和压缩电路功能要求,设计出合理的系统设计方案,研制了一套高可靠性的板级硬件设备,设计并实现了一个高性能、高压缩比的实时凝视图像压缩电路,并对电路实现进行了分析和验证。星上压缩电路处于研制阶段,压缩算法和电路抗单粒子翻转研究都处于发展阶段,系统在星上工作一定年限以后,地面用户的需求也会变化,为了适应未来可能发生的需求变更或增量设计,设计了一个带存储器检纠错功能的可重构系统,实现从地面将配置程序上传到星上,并远程控制将配置程序载入到凝视压缩FPGA中,实现电路功能的更新。再次,为了满足星上图像压缩的可靠性要求,提高了系统抗单粒子翻转能力,在可重构系统中同时实现了对SRAM型FPGA的周期刷新功能。对FPGA的叁模冗余(TMR)设计原理进行了分析,对各类逻辑的TMR具体实现进行了研究,并根据SRAM型FPGA和FLASH型FPGA的差异,针对凝视图像压缩FPGA和综合管理FPGA分别进行了TMR设计。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
近无损压缩论文参考文献
[1].张宁,冯书谊,濮建福,沈霁,吴红松.多光谱遥感图像CCSDS动态码率控制近无损压缩[J].光学精密工程.2015
[2].颜钊.一种星载凝视图像无损/近无损压缩系统设计与实现[D].华中科技大学.2015
[3].汤毅,万建伟,粘永健.高光谱图像的分布式近无损压缩[J].光学学报.2015
[4].田磊磊.基于VLSI实现的图像近无损压缩与解压方法研究[D].南京邮电大学.2014
[5].王大伟,于乐,章圣焰.静态图像无损/近无损压缩技术研究[J].航空电子技术.2013
[6].李萍,蒋慧琴,杨晓鹏,刘玉敏.适用于PACS系统的医学图像近无损压缩[J].中国图象图形学报.2013
[7].蒋慧琴,李萍,王忠勇,刘玉敏.医学图像感兴趣区域近无损压缩[J].光学精密工程.2013
[8].张威,田峰.机载遥感系统超光谱图像分层近无损压缩[J].计算机科学.2012
[9].宋娟,李云松,吴成柯,王柯俨.基于L_∞最小搜索和陪集码的高光谱图像无损及近无损压缩[J].电子学报.2011
[10].高永丽.近无损压缩算法在HOLTER系统中的应用研究[J].微计算机信息.2010
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