导读:本文包含了混合图像编码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,算法,哥伦布,子群,子粒,小波,遥感。
混合图像编码论文文献综述
赵春晖,李雪源,崔颖[1]（2017）在《混合编码方式的图像聚类算法》一文中研究指出基于群体智能优化算法的图像聚类分析,大多数都采用单一的编码方式,使搜索空间过于局限,算法很容易陷入局部最优,为了解决这个问题,提出一种混合编码方式的图像聚类分析算法(HEICA)。该算法构建一种基于图像聚类的混合编码模型,在扩大搜索空间范围的同时,与改进的雨林算法(IRFA)和量子粒子群算法(QPSO)相结合,提高全局搜索能力。在仿真实验中,采用4组数据集对算法进行聚类有效性测试,并将其与4种常用的聚类算法进行对比,实验结果表明该算法具有较强的全局搜索能力,稳定性高、聚类效果好。(本文来源于《通信学报》期刊2017年02期）
高健,杨珂,刘星星[2]（2015）在《数字图像的多向混合差分无损编码方法》一文中研究指出通过对双向混合差分方法以及3-参数变长编码方法的研究与分析,针对数字图像编码提出了一种多向混合差分预处理方法。多向混合差分方法先根据当前点的邻近4点对当前点作局部特征分析,然后根据分析结果在基本差分方向中选择当前点的最佳差分方向。相对于双向混合差分方法,多向混合差分方法无需保存方向标志位;基本差分方向进一步细分为4种方向。与双向混合差分的实验结果相比,经多向混合差分处理后的测试图像平均熵值降低了8.2%,编码后单个像素值所占平均比特数降低了11%。实验结果表明,该方法可以把数字图像的熵值降到一个较低的水平,从而有利于编码效率的提高。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年09期）
姜艳媛,王海岩,杨日新[3]（2015）在《基于图像熵的分形和改进SPIHT混合编码的遥感影像压缩算法》一文中研究指出为了进一步提高遥感影像的编解码效率和重构影像的质量,对分形编码和SPIHT算法进行优化组合,提出一种基于图像熵的分形与改进的SPIHT算法相结合的图像压缩方法。对小波分解后的低频子带进行基于图像熵的快速分形编码,以减少编解码时间;对包含图像细节边缘信息的高频子带进行改进的SPIHT编码,通过二次小波分解和设置阈值,以减少算法的复杂度,提高重构图像的峰值信噪比。实验表明该算法具有很好的有效性和可行性。(本文来源于《影像技术》期刊2015年03期）
王学春,刘申晓,常朝稳[4]（2015）在《基于混合域的改进SPIHT图像编码算法》一文中研究指出为使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩比和较好的图像复原质量,提出了一种基于Contourlet与小波变换的混合域图像编码方案,并在分析SPIHT算法的基础上进一步改进,取消了SPIHT算法中对LIS表的分类,统一按照先子代后孙代的小波空间树顺序进行编码。仿真实验结果表明,提出的混合域图像压缩编码方案是一种高效的数字图像压缩算法,与SPIHT算法相比,该算法的重建图像具有更好的视觉效果,而且提高了编码速度。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年04期）
王光钰[5]（2014）在《基于混合范数重构的图像压缩感知多描述编码》一文中研究指出信号在恶劣信道传输时,数据包在噪声的干扰下,时常出现数据差错或数据丢失等问题,给接收端的有效解码和信号恢复带来困难。多描述编码因其可以解决数据在不可靠信道下的实时传输受到越来越广泛的关注。通过多描述编码,将原始信号按照一定的规则划分为多个描述,并通过相互独立的信道进行传输,接收端只需要接收到一个完整的描述,就可以恢复出质量可被接受的信号,大大提高了传输系统的抗丢包能力,增强了信号的鲁棒性。多描述编码的信号恢复质量依赖于所接收到的描述个数,收到的描述越多,则恢复质量越好,但是描述的增加会使编码端的复杂度上升,同时编码效率降低,近年来兴起的压缩感知理论可以有效解决这一问题。压缩感知理论可以通过远少于奈奎斯特采样定理的样本数来获得信号的全部信息。将压缩感知的每一次观测当作是对原信号的一次描述,可以将压缩感知理论和多描述编码有效的结合起来,为高效编码以及信息的可靠传输提供新的思路。本文主要对图像信号进行压缩感知多描述编码研究。通过小波变换,获得图像的高低频子带,对稀疏性较好的高频子带进行压缩感知观测,分离高低频系数为两个描述进行传输。在接收端,采用混合范数算法、BP算法和OMP算法对图像进行重构。与基于单一范数的BP算法和基于贪婪迭代的OMP算法相比,混合范数算法对实现重构所要求的已知条件少于以上两种算法。在噪声分布和信号稀疏度都未知的情况下,通过混合范数公式中对噪声干扰的限制,算法对噪声环境的适应能力大大提高,在高斯白噪声条件下表现出较好的重构性能。仿真实验表明,相比于单一描述,多描述方式可以有效提高信号的抗丢包能力。在含有噪声的系统中,具有良好抗噪声性能的混合范数算法可以获得比BP算法和OMP算法更高的图像恢复质量,更加适用于实际的通信环境。(本文来源于《大连海事大学》期刊2014-05-20）
李明,张华,王丹丹[6]（2013）在《基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法》一文中研究指出为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统(human visual system,HVS)特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制(differential pulse code modulation,DPCM)与多级树集合分裂排序(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)相结合的编码方法.经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波(embedded zero-tree wavelet,EZW)和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2013年04期）
徐国明,薛模根,袁广林[7]（2013）在《基于混合高斯稀疏编码的图像超分辨率重建方法》一文中研究指出在基于稀疏表示的超分辨率重建过程中,当对图像进行稀疏编码时由于其分解残差并不是简单的符合高斯分布或拉普拉斯分布,针对这一问题提出混合高斯稀疏编码模型。模型基于最大似然估计准则,首先定义目标函数为加权l2范数逼近问题,根据分解残差定义其权值,采用迭代重加权稀疏编码算法进行求解。然后基于此模型建立超分辨率重建模型和算法,利用此方法学习训练出同构的高/低分辨率过完备字典并求得图像的稀疏表示,最后对重建过程进行改进以提高算法对噪声的鲁棒性。实验结果验证了本文方法的有效性。(本文来源于《光电工程》期刊2013年03期）
王良君,石光明,李甫,史思琦[8]（2013）在《混合观测压缩感知图像多描述编码》一文中研究指出提出一种混合观测压缩感知多描述编码方案,用于提升传统的该类编码系统的编码性能并保留其抗丢包能力。该方案采用二维离散余弦变换(DCT)观测矩阵和高斯矩阵分别对图像信号进行观测,并分别使用哥伦布码(Golomb code)及其改进的编码方案对两种观测系数进行熵编码,得到包含完整码字的二维DCT码流和仅包含部分码字的高斯观测系数码流。在解码端,利用二维DCT系数和高斯观测系数之间的相关性进行最大后验概率估计解码,成功估计出高斯观测系数的缺失码字。最后再将两种观测系数合并,采用1范数优化算法重构出原信号。针对自然图像和遥感图像的实验均表明:不同丢包情况下,用本文提出的编码方案获得的重构图像的峰值信噪比(PSNR)值比传统高斯观测压缩感知编码方案提高了2～4dB,该方案同时还具有鲁棒的抗丢包能力。(本文来源于《光学精密工程》期刊2013年03期）
林艺[9]（2013）在《面向混合场景屏幕图像序列的H.264实时编码码率控制技术的设计与应用》一文中研究指出屏幕图像序列的编码技术广泛应用于远程教育、网络会议、桌面共享等领域。随着互联网视频内容的普及，这些应用中的屏幕上显示的图像序列日渐呈现混合场景的性质，即摄像机采集的自然运动场景和计算机生成的场景交替出现。由于这两种场景呈现不同的信号特征，同时人眼对它们表现出不同的视觉特性，无论是针对自然运动场景优化的传统通用视频编码技术，或是针对计算机生成的场景优化的传统屏幕编码技术，在应用于混合场景屏幕图像序列时均无法获得最佳的效果。本论文提出在保持传统通用视频编码技术的总体框架不变的前提下，可以通过对编码器码率控制算法的改进，来有效的改善其应用于混合场景屏幕图像序列时的性能表现。该改进的码率控制算法的特征是，根据相邻帧之间的变化区域信息对屏幕场景阶段进行分类，将屏幕场景阶段划分为变化剧烈的快速运动阶段和变化趋于静止的慢速运动阶段。根据不同场景阶段分别采用调整量化系数的传统码率控制算法和改进的调整局部帧率的码率控制算法，将生成码率控制在预设的峰值码率之下。本论文进一步在开源H.264编码器x264上实现了上述改进的码率控制算法，并应用于我们的移动学习直播系统中。实验证明该算法在满足相同的峰值码率控制目标的基础上，可以让编码后的混合场景屏幕图像序列的单激励法主观质量评分，相对传统H.264码率控制方法，获得20%~30%的提高。其中，对于混合场景中属于计算机生成的场景的平均PSNR能够提高3.5db~8.3db，同时可以保证自然运动场景的帧率要求。(本文来源于《上海交通大学》期刊2013-01-01）
徐树奎,张军,涂丹,李国辉[10]（2011）在《基于混合编码曝光的匀加速运动模糊图像复原方法》一文中研究指出针对运动模糊图像复原问题中点扩展函数难以准确获得和图像反卷积的病态性,提出了一种基于混合编码曝光相机的运动模糊复原框架。混合编码曝光相机由一个高速双目立体相机和一个高分辨率编码曝光相机构成。编码曝光相机在其曝光过程中由一个二进制编码控制其快门的开关状态。双目立体摄像机作为一个运动传感器在编码相机曝光的开始、中间和结束时刻分别拍摄叁对立体图像对。提出了一种基于二进制编码和运动参数的PSF评估算法和一种基于双目立体视觉的运动测量算法来获得运动参数。在获得编码曝光运动模糊图像的PSF后,使用直接反卷积方法进行图像复原获得清晰图像。实验结果表明,该方法能够自动快速有效地对运动模糊图像进行复原。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2011年06期）
混合图像编码论文开题报告
（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：
通过对双向混合差分方法以及3-参数变长编码方法的研究与分析,针对数字图像编码提出了一种多向混合差分预处理方法。多向混合差分方法先根据当前点的邻近4点对当前点作局部特征分析,然后根据分析结果在基本差分方向中选择当前点的最佳差分方向。相对于双向混合差分方法,多向混合差分方法无需保存方向标志位;基本差分方向进一步细分为4种方向。与双向混合差分的实验结果相比,经多向混合差分处理后的测试图像平均熵值降低了8.2%,编码后单个像素值所占平均比特数降低了11%。实验结果表明,该方法可以把数字图像的熵值降到一个较低的水平,从而有利于编码效率的提高。
（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。
混合图像编码论文参考文献
[1].赵春晖,李雪源,崔颖.混合编码方式的图像聚类算法[J].通信学报.2017
[2].高健,杨珂,刘星星.数字图像的多向混合差分无损编码方法[J].计算机应用.2015
[3].姜艳媛,王海岩,杨日新.基于图像熵的分形和改进SPIHT混合编码的遥感影像压缩算法[J].影像技术.2015
[4].王学春,刘申晓,常朝稳.基于混合域的改进SPIHT图像编码算法[J].计算机科学.2015
[5].王光钰.基于混合范数重构的图像压缩感知多描述编码[D].大连海事大学.2014
[6].李明,张华,王丹丹.基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法[J].郑州大学学报(理学版).2013
[7].徐国明,薛模根,袁广林.基于混合高斯稀疏编码的图像超分辨率重建方法[J].光电工程.2013
[8].王良君,石光明,李甫,史思琦.混合观测压缩感知图像多描述编码[J].光学精密工程.2013
[9].林艺.面向混合场景屏幕图像序列的H.264实时编码码率控制技术的设计与应用[D].上海交通大学.2013
[10].徐树奎,张军,涂丹,李国辉.基于混合编码曝光的匀加速运动模糊图像复原方法[J].国防科技大学学报.2011
论文知识图
