导读:本文包含了图像数据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,数据压缩,余弦,可编程,门阵列,数据,声纳。
图像数据压缩论文文献综述
韩慧[1]（2018）在《多媒体计算机图像数据压缩的实现研究》一文中研究指出在当今的时代,多媒体技术的发展可以说是日新月异,其应用也逐渐地广泛了起来。通过多媒体技术的应用,能够有效地将计算机的交互控制功能和电视机的视听信息传播结合到一起,构成多媒体计算机系统,使计算机设备能够具备各种多媒体信息功能。近年来,随着多媒体信息的数字化,音频和视频等多媒体信息的数据量变得越来越庞大。因此,就需要通过多媒体数据压缩技术来对其进行有效的压缩,从而更好地使用这些多媒体信息。目前,数据压缩技术已经被广泛地应用于多媒体娱乐、广播、通信以及存储等领域。本文就多媒体计算机图像数据压缩的实现做了相关的阐述。(本文来源于《通讯世界》期刊2018年10期）
陈勇[2]（2018）在《基于视频编码的海量脑空间信息叁维图像数据压缩研究》一文中研究指出脑对人类的思维、情感与行为都起着决定性的控制作用,同时也与许多的精神疾病密不可分。构成脑的基本单位是神经元,结构决定功能,从神经元级别上了解脑结构,对于了解脑的各项功能以及精神疾病的病因都有十分重要的价值。脑空间信息叁维图像能够帮助人们从神经元级别上理解大脑结构。随着成像技术的发展,成像系统的分辨率越来越高,所能成像的样本体积也越来越大。极高的分辨率与大样本体积决定了成像得到的叁维图像数据必然是海量的数据。巨大的数据量对存储、传输都造成了巨大的压力,因此对其进行有效的压缩具有十分重要的意义。现有的叁维数据的压缩方法,普遍存在压缩效果不佳,压缩效率低等问题,难以适用于海量叁维图像的数据压缩。论文针对上述问题,设计了一种基于视频编码的海量叁维图像数据的压缩方案,并实现了适用于海量叁维图像数据的压缩工具。围绕该方案的设计,从编码器的实现效率、压缩比与压缩时间等方面对多种视频编码器的性能进行了比较,选取了适用于海量脑空间信息叁维图像数据的编码器。本文基于x264视频编码器,分别设计了针对8位与16位数据的视频压缩方案。并针对不同的数据类型选取了合适的编码参数。针对16位叁维图像的视频压缩,论文还提出了更加合理的压缩方案。同时,通过实现视频编码接口,在现有的分块程序的基础上,实现了简单易用的海量叁维图像数据的视频压缩工具以及配套的格式检查工具。为了对视频压缩数据集进行解压,论文实现了压缩数据ROI区域的数据解压调取工具。在海量叁维图像数据的常见应用——神经元重建工作,通过使用视频压缩数据与并行化加速,加快了神经元重建工作所涉及的数据调用操作的速度,提高了神经元重建工作的效率。新压缩工具能够在在合理的时间内对海量叁维显微图像数据进行高效视频压缩。在神经元重建工作中,通过使用视频压缩数据与并行化加速,显着提高了神经元重建工作中的经常出现的数据调用操作的速度。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
齐郾琴,陈锋,赵英瑞[3]（2018）在《一种用于驱动芯片的图像数据压缩处理技术的研究与实现》一文中研究指出这是一种用于驱动芯片的图像数据压缩处理技术。该压缩技术能够使像素的压缩比例达到约61%,从而大大地减小了驱动芯片内嵌入的GRAM(图像存储器)的面积。同时在具体实现时,通过GRAM的布局的改进和GRAM控制器的功能的改进,大幅减少了GRAM控制器和GRAM之间的接口数目,拓宽了布线通道,实现了叁层金属布线,在不增大芯片面积的前提下,使所用的金属减少一层,达到了降低了成本的目的。由于接口数目的减少,改进后的方案还增强了长走线的抗干扰能力,提高了传输信号的质量。(本文来源于《集成电路应用》期刊2018年04期）
关晨曦,周诠[4]（2017）在《一种基于局部图像预处理的数据压缩算法》一文中研究指出JPEG2000压缩标准以其良好的低比特压缩性能和高度灵活的嵌入码流,广泛的应用于图像压缩和网络传输,已经成为了静止图像压缩的主流标准。但是,JPEG2000对有些图像压缩效果并不好。因此,本文提出一种基于非负矩阵分解与JPEG2000相结合的方法,即通过对图像分块,将JPEG2000压缩算法处理比较差的图像进行变换处理,比如非负矩阵分解变换,使得局部性能改善,进而改善整体图像的质量。通过对大量图像仿真研究,结论表明,通过选取相关参数能够使压缩性能得到提高。(本文来源于《第十五届中国体视学与图像分析学术会议论文集》期刊2017-11-01）
孙红利[5]（2016）在《变焦与数据压缩对遥感图像质量影响判据的算法研究》一文中研究指出图像清晰度评价是实现相机自动调焦的关键技术。针对某空间相机中自动调焦的需要,使用最优离散余弦变换(DCT)系数作为评价离焦图像清晰度指标。实验验证表明,基于离散余弦变换(DCT)的评价方法可以得到与MTF一致的评价结果,具有在计算过程上比MTF简单等优点,能够应用于自动调焦系统。此外,由于小卫星空间的传输能力限制,需要在传输、存储过程中进行图像压缩,因此,使用图像时评价压缩图像的质量很重要。针对某空间相机采集图像后需要ADV212芯片实现JPEG2000图像压缩,本课题对不同压缩比的图像使用结构相似度算法(SSIM)进行了图像质量评价,实验结果表明该算法可以获得和峰值信噪比相当的评价结果,具有工程应用价值。本课题完成的主要工作如下:第一,对国内外图像清晰度和图像质量评价算法的研究进展进行调研,研究分析自动调焦方法、图像压缩编码原理,分析空间相机拍摄中图像质量下降的影响因素,对变焦和数据压缩对图像质量影响判据的算法进行实验分析。第二,调研自动调焦的研究进展,基于图像处理的自动调焦有聚焦深度法和离焦深度法,使用最优离散余弦变换(DCT)系数作为评价图像清晰度的方法,为了结果更加可靠,本文算法与斜边刃法求得的图像在奈奎斯特频率下的MTF值作比较。第叁,针对某空间可见光相机采用ADV212芯片实现JPEG2000图像压缩,本论文采用结构相似度算法(SSIM)对不同压缩比的图像进行了图像质量评价。本文的创新点在于:第一,以最优离散余弦变换(DCT)系数作为图像清晰度评价指标,并分析其与MTF评价结果的相关性,以及本算法的优势。第二,采用结构相似度算法对经过ADV212压缩的图像进行图像质量评价。(本文来源于《中国科学院研究生院(上海技术物理研究所)》期刊2016-05-01）
郭智[6]（2015）在《高光谱图像的数据压缩与分类算法研究》一文中研究指出高光谱图像是一种特征维度大、像素点众多的图像数据集,目前对其主要研究工作包括了特征选择、特征提取、模式分类等等。由于高光谱图像的数据量较为庞大且存在冗余信息,因此对数据的特征学习与挖掘有效数据点是图像处理的关键。目前主要的特征学习算法包括PCA、LDA等传统特征学习算法,以及新兴且越来越流行的基于深度学习的算法;而对于关注度较低的图像数据压缩领域,主要的压缩方法包括基于kNN的筛选算法以及利用Nystrom的数据约减算法。本文以深度学习为基础,结合了基于kNN的筛选算法、神经网络分类器算法对高光谱图像进行数据压缩,找到有代表性的少数数据点,对其进行标记并训练,相比于实际操作中的随机选点进行标记和训练,可提供更有效地指导模型的训练,提高后续分类操作的准确性;而最后一部分内容则是将广泛应用于自然图像识别的卷积神经网络算法进行模型的归纳与推广,应用于高维度的高光谱图像分类中。主要工作概括如下：1.本文提出了一种基于多层网络架构的数据压缩与分类算法,并将其应用于高光谱图像的数据约减与分类,压缩数据的过程中算法可根据用户的需求决定每一次压缩的数据量,直到已筛选出的数据点满足能够良好表示原始图像中每个像素点的值为止。随后我们用筛选出的数据点构成训练样本集,利用SVM分类器对其余数据点构成的测试集进行有监督分类。2.本文提出了一种基于深度网络特征的数据压缩表示与分类算法,该方法涉及了流行的深度网络有关知识,以及神经网络的相关理论,能够对原始图像的特征得到更有效的表示,并将这个在新的特征空间下的图像数据利用神经网络分类器跟现有训练样本集进行拟合比对,把相似性较低的未标记样本加入到训练数据中,直到满足用户对训练数据个数的要求为止。随后利用筛选出的数据点以及前期已知的少量样本构成训练样本集,利用SVM分类器对其余数据点构成的测试集进行分类。3.本文提出了一种基于卷积神经网络的分类器算法,并将其应用到高光谱图像的分类中,该算法利用了多层卷积网络对原始高光谱图像的训练样本集进行特征学习,使用神经网络对这些特征和对应的类别标记进行训练建模,最后对其余数据点构成的测试集在此模型下进行分类。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-11-01）
廖盈庭,罗倩儒,郭贝,盛长青,庄凤[7]（2015）在《图像数据压缩的二维离散余弦变换实现》一文中研究指出图像数据压缩的目的是减少表达图像信息所需的数据量.本文根据二维离散余弦变换能量集中及能量守恒的特点,通过选择合适的频域系数进行量化和编码,从而实现图像数据的压缩.该实现方法能获得较的高压缩比,且能保证较好的图像质量.(本文来源于《湖南理工学院学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
江泽林,张鹏飞,刘维,刘纪元[8]（2015）在《利用DCT变换和分段量化的成像声纳实时处理系统图像数据压缩技术研究》一文中研究指出成像声纳实时处理系统在某些应用场合下传输图像数据时需要进行压缩,如搭载成像声纳的半潜式航行器与母船之间无线传输声纳数据。针对该应用需求,提出了利用离散余弦变换(DCT)和分段量化的声纳图像数据压缩技术。该方法处理的对象是成像声纳实时获取的图像行数据。方法的实施步骤为,首先对行数据进行DCT变换,其次利用DCT的能量集中特性,对变换后的DCT系数进行截断处理,最后对截断数据进行分段量化处理,进一步提高压缩效率。在显控端利用相逆的过程进行解压处理,实现成像结果的实时显示。对实际的声纳图像数据进行了处理,验证了方法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2015年01期）
张华,蒋念平[9]（2014）在《基于FPGA的CCSDS图像数据压缩系统的设计》一文中研究指出随着现代科学技术快速发展,人类关注的目光已经由地球本身延伸到了外太空,对宇宙空间探索脚步正在不断加快。然而受制于图像数据压缩技术限制,导致大量的空间探索数据和图片无法及时有效地传输回地面,在很大程度上阻碍了科研工作开展,产生的影响较为深远。因此本文基于FPGA基础上研发设计CCSDS图像数据压缩系统,以推动科研工作有效展开,为数据传输提供帮助与支持,从而加快我国探索宇宙脚步,缩小与世界先进水平之间差距,具有重要的促进作用和现实意义。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2014年14期）
岳成海[10]（2014）在《基于FPGA的图像2D转3D与数据压缩系统设计与实现》一文中研究指出3D显示技术可以更加逼真地展示真实世界,它将人们带进了一个虚拟的但又真实的奇异世界,尤其在医学、影视娱乐等领域,3D显示技术的应用已成为人们生活的一部分。然而,3D资源制作的时间成本与费用成本高昂,是目前应用的瓶颈。为此,如何充分利用丰富的2D资源,以较少的成本制作3D效果,是目前3D显示技术中热门的研究方向。2D转3D技术主要分为两大主流方法：一种是利用多路相机同时拍摄多幅图像,或者利用单路相机拍摄运动场景从而得到多幅图像,使用多目深度特性信息；另一种是利用单幅静止图像,使用单目深度信息。本系统利用单幅图像,基于景物轮廓与深度假设提取景物相对深度信息,结合DIBR叁维显示技术,实现图像的2D转3D以及3D图像的压缩存储。本系统实现的图像2D转3D与显示存储系统的难点在于：如何根据给定的二维图像提取出深度图；如何利用提取的深度图与原始图像合成3D效果图；如何对转换结果进行有效的存储。在深度提取部分,实现了基于景物轮廓信息的深度估计方法,该方法简单、高效,满足设计要求；在3D效果显示部分,对比当前的各种显示技术,应用DIBR叁维显示技术,在普通屏幕上实现红蓝3D效果图的显示,只需要借助普通的红蓝眼镜；最后,在叁维图像数据的存储部分,应用JPEG标准实现图像的压缩。本系统基于Xilinx Zedboard平台搭建图像2D转3D与数据压缩系统的软硬件平台,利用Zedboard平台软硬件协同的特性,移植Linux操作系统与Opencv和Qt函数库,编写软件控制平台,将2D转3D与数据压缩系统的各个功能模块封装成硬件IP核,以软件调用的形式实现应用系统与测试系统。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
图像数据压缩论文开题报告
（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：
脑对人类的思维、情感与行为都起着决定性的控制作用,同时也与许多的精神疾病密不可分。构成脑的基本单位是神经元,结构决定功能,从神经元级别上了解脑结构,对于了解脑的各项功能以及精神疾病的病因都有十分重要的价值。脑空间信息叁维图像能够帮助人们从神经元级别上理解大脑结构。随着成像技术的发展,成像系统的分辨率越来越高,所能成像的样本体积也越来越大。极高的分辨率与大样本体积决定了成像得到的叁维图像数据必然是海量的数据。巨大的数据量对存储、传输都造成了巨大的压力,因此对其进行有效的压缩具有十分重要的意义。现有的叁维数据的压缩方法,普遍存在压缩效果不佳,压缩效率低等问题,难以适用于海量叁维图像的数据压缩。论文针对上述问题,设计了一种基于视频编码的海量叁维图像数据的压缩方案,并实现了适用于海量叁维图像数据的压缩工具。围绕该方案的设计,从编码器的实现效率、压缩比与压缩时间等方面对多种视频编码器的性能进行了比较,选取了适用于海量脑空间信息叁维图像数据的编码器。本文基于x264视频编码器,分别设计了针对8位与16位数据的视频压缩方案。并针对不同的数据类型选取了合适的编码参数。针对16位叁维图像的视频压缩,论文还提出了更加合理的压缩方案。同时,通过实现视频编码接口,在现有的分块程序的基础上,实现了简单易用的海量叁维图像数据的视频压缩工具以及配套的格式检查工具。为了对视频压缩数据集进行解压,论文实现了压缩数据ROI区域的数据解压调取工具。在海量叁维图像数据的常见应用——神经元重建工作,通过使用视频压缩数据与并行化加速,加快了神经元重建工作所涉及的数据调用操作的速度,提高了神经元重建工作的效率。新压缩工具能够在在合理的时间内对海量叁维显微图像数据进行高效视频压缩。在神经元重建工作中,通过使用视频压缩数据与并行化加速,显着提高了神经元重建工作中的经常出现的数据调用操作的速度。
（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。
图像数据压缩论文参考文献
[1].韩慧.多媒体计算机图像数据压缩的实现研究[J].通讯世界.2018
[2].陈勇.基于视频编码的海量脑空间信息叁维图像数据压缩研究[D].华中科技大学.2018
[3].齐郾琴,陈锋,赵英瑞.一种用于驱动芯片的图像数据压缩处理技术的研究与实现[J].集成电路应用.2018
[4].关晨曦,周诠.一种基于局部图像预处理的数据压缩算法[C].第十五届中国体视学与图像分析学术会议论文集.2017
[5].孙红利.变焦与数据压缩对遥感图像质量影响判据的算法研究[D].中国科学院研究生院(上海技术物理研究所).2016
[6].郭智.高光谱图像的数据压缩与分类算法研究[D].西安电子科技大学.2015
[7].廖盈庭,罗倩儒,郭贝,盛长青,庄凤.图像数据压缩的二维离散余弦变换实现[J].湖南理工学院学报(自然科学版).2015
[8].江泽林,张鹏飞,刘维,刘纪元.利用DCT变换和分段量化的成像声纳实时处理系统图像数据压缩技术研究[J].信号处理.2015
[9].张华,蒋念平.基于FPGA的CCSDS图像数据压缩系统的设计[J].计算机光盘软件与应用.2014
[10].岳成海.基于FPGA的图像2D转3D与数据压缩系统设计与实现[D].东北大学.2014
论文知识图
