导读:本文包含了静态图像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,可编程,门阵列,静态,神经网络,算法,现场。
静态图像压缩论文文献综述
吴小敏[1]（2017）在《基于FPGA和ADV212的静态图像压缩系统设计》一文中研究指出图像压缩技术可减少图形内部的冗余信息,且以一定质量为前提,高效的进行数据的存储与传输。JPEG2000是目前比较先进的图像压缩标准,具有低误码率、支持有损无损压缩、渐进传输等功能,适用于多种领域。但由于该算法比较复杂,设计时间长,修改困难,阻碍了该算法的推进,故研究基于JPEG2000实现静态图像压缩变的很有现实意义。本系统采用FPGA组合ADV212方案来实现静态图像压缩。FPGA选用XC5VSX50T,用来实现系统的时序控制以及数据的辅助处理;ADV212为JPEG2000专用编解码芯片,负责图像的压缩;编码后产生的码流经FPGA内部FIFO寄存器传输给RS422;通过RS422/232转换器将数据传输到计算机中,主机通过串口来读取数据。本系统灵活可靠,可对PAL制式静态图像(720×288)和大尺寸图像(1920×1080)进行JPEG2000压缩,由于ADV212数据采样量的限制,对于PAL制式图像仅需一片ADV212来压缩,而大尺寸图像则需两片ADV212来进行协调处理。最后对PAL制式压缩图像进行了相关测试,改变JEPG2000配置参数,采用PSNR(峰值信躁比)和MSE(均方误差)两个指标来衡量重构图像的质量。测试结果表明,图像失真度与压缩倍数成正比;小波变换在3级以上时,图像效果较好;而渐近传输数据量越多,图像越清晰。基于以上设计,本系统灵活可靠,能够实现静态图像的压缩,且重构图像不管是在主观视觉还是在客观评价上都能达到比较好的效果。(本文来源于《聊城大学》期刊2017-04-01）
张明明[2]（2015）在《基于H.264帧内预测的静态图像压缩》一文中研究指出随着通信和信息技术的迅速发展、网络技术和多媒体技术的不断进步,图像得到越来越广泛的应用。在实际应用中,人们发现图像的数据量通常十分巨大,需要占用较多的存储空间和传输带宽,给图像的相关应用带来很大不便。在这种情况下,利用图像压缩技术来降低图像的存储空间和传输带宽就显得尤为重要,因此图像压缩的研究是一项紧迫且现实的课题。目前,对静态图像压缩编码的研究,多以研究应用最广泛的JPEG国际标准为主。但JPEG及其相关的改进算法,在频域上进行空间冗余信息消除的做法,没有充分利用相邻像素可能存在相同的纹理这一特性,空间冗余消除的效果不是很理想,对压缩效率造成一定影响。本论文将H.264的帧内预测技术与JPEG基本框架相结合,研究了一种基于H.264帧内预测的类JPEG图像压缩方案。根据图像纹理方向的特点,在空域对图像的空间数据冗余进行有效消减。量化部分,只需传递一个量化因子,避免像JPEG那样,传递复杂的量化表。设计了用于模式压缩的二进制码表和方案的压缩文件封装格式。熵编码部分使用的是JPEG扩展系统的QM算术编码,与Huffman编码相比,算术编码更逼近极限熵,拥有更高的编码效率。C语言编程实现8比特精度灰度和彩色静态图像的编解码,在中、高码率时,可以取得比JPEG更好的压缩效果。(本文来源于《天津工业大学》期刊2015-12-01）
林子明,梁利平[3]（2015）在《HEVC静态图像压缩与JPEG 2000性能比较与分析》一文中研究指出基于离散小波变换DWT(Discrete Wavelet Transform)的JPEG 2000代表着静态图像的最高水平。HEVC(High Efficiency Video Coding)提出了一个静态图像压缩档次——Main Still Profile,其帧内编码模式采用多种新的算法实现。通过大量实验比较发现,基于HEVC静态图像压缩比JPEG 2000具有更高的压缩效率,将来有望取代JPEG 2000成为新的静态图像压缩标准。(本文来源于《电视技术》期刊2015年13期）
孙平[4]（2015）在《基于FPGA的静态彩色图像压缩系统的设计与实现》一文中研究指出当今社会步入信息化时代,图像在信息传输过程中起到了举足轻重的作用,那么有关图像的处理技术在航空航天、生物医学、军方和通信领域就成为人类研究的重点。人们在研究过程中发现对庞大的图像数据如何存储和传输,已成为图像处理领域不可忽视的技术难点。如果只是一味的增加存储空间和传输带宽是不能从根本上解决这一问题,唯一可行途径就是对图像数据进行压缩处理。本文主要研究的是图像压缩原理和编码过程,重点研究其中的核心算法,通过对几种经典算法的讨论比较,选择一种高压缩比和适用于硬件结构的算法,然后对此算法稍作改进后作为本文压缩系统中的处理算法,这是也本文研究内容的难点之处。本文的主要内容是将一幅BMP格式的图像根据JPEG编码标准压缩成JPG格式的图像。压缩过程中通过逻辑芯片FPGA和硬件描述语言Verilog HDL相结合,完成各个模块的硬件结构设计和Model Sim上的功能仿真。最终将压缩的数据按照标准JFIF文件格式处理后,传输到PC机上,由Windows系统自带的解码软件解压出最终的图像。其中核心内容是对JPEG压缩过程中DCT变换算法的研究,讨论了不同快速算法的计算方法,采用这些不同算法对同一幅图像进行压缩。通过分析压缩后的图像效果和压缩比,同时结合硬件的设计要求,得出LLM-12算法不仅结构比较符合硬件设计的技术要求而且处理后压缩效果和压缩比都比较良好,因此本文就选用此算法来处理离散余弦变换部分。然而考虑到硬件设计指标要求,这个算法还存在一些不足,文中针对算法的不足之处,进行适当的改进和优化。主要是参考Bin-DCT算法的理论思想,将算法中的浮点数根据需要适当扩大2k倍后截取与原值最近的整数,让FPGA对算法只做加法和移位处理。通过改进消除了乘法运算,这样不仅提高硬件运行速度而且还减少了芯片中乘法器的资源消耗。同样采用改进后的算法对同一幅图像进行压缩处理,并且和其它的算法效果进行比较,得出改进后的算法不仅有利于提高硬件的处理速度,而且压缩比和压缩效果良好。离散余弦变换后需要对变换系数进行量化,此过程通过保留能量大的低频信号,丢失能量小的高频信号来实现压缩。由于用硬件做除法运算复杂且速度慢,不符合硬件结构的设计要求,因此文中在分析研究量化规律后对量化过程中的除法运算进行改进,最终硬件也只做加法和移位处理。量化后是对量化系数编码,本文采用哈弗曼编码方式,借助4个标准的Huffman编码表完成最终的编码流程,编码后的码流即是经过压缩处理后整幅图像的数据信息。本文对整个硬件系统采用流水线操作,数据的处理是采用并行输入和流水线设计相结合的方式,这样不仅缩短了模块间的等待时间和数据传输时间,而且减少FPGA芯片内部资源消耗。整个系统的开发平台是基于Lattice公司ECP3系列的FPGA芯片和该公司的Diamond开发设计软件。文中通过运用不同的快速算法对同一幅图像在PC机上用软件进行压缩处理,然后分析压缩结果,采用改进后的LLM-12算法得到的压缩比达到30:1,比改进前的LLM-12算法处理的压缩比要高。虽然比LLM的压缩比稍低,但是改进后算法结构更利于硬件的快速处理。在硬件模块的功能设计中,分别对采用改进前后的算法进行编译综合,硬件资源占用从9%降到7%,速度也提高了12倍。最终改进后的整个系统压缩比达到30.8:1,压缩后的视觉效果良好。(本文来源于《成都理工大学》期刊2015-05-01）
栗旭光[5]（2014）在《基于FPGA的静态图像压缩算法的实现与验证》一文中研究指出随着信息技术的发展,人们对数据的需求越来越大、越来越迫切。图像数据是最常见的数据形式,其庞大的数据量给系统传输与存储工作带来巨大的挑战。图像压缩技术因此得到了广泛的应用与发展。又因为某些应用场合对实时性要求的不断提高,基于软件的图像压缩方式越来越难以满足实际需求。FPGA因其高速、并行的运算特点以及专用芯片无法超越的设计灵活性,使得它在硬件图像压缩领域所扮演的角色越来越重要。本文主要研究基于FPGA的静态图像压缩算法的实现与验证。简要介绍了JPEG静态图像压缩标准的基本原理,着重介绍了JPEG基本系统所涉及的算法与实现方法。根据压缩算法的主要实现步骤,将其分为1D-DCT模块、2D-DCT模块、量化与Zig-Zag扫描模块和熵编码模块。采用AAN算法实现1D-DCT,耗时6个时钟周期,包含29次加法运算和5次乘法运算,同时引入流水线设计思想,使其支持数据连续输入与输出,保证运算的实时性要求；利用两个1D-DCT模块与存储模块组成2D-DCT模块,存储模块通过乒乓操作实现数据实时缓存；量化扫描模块对余弦变换系数进行量化扫描,结果包含DC系数和AC系数；分别对DC系数进行差分预测编码,对AC系数进行行程编码。然后进行熵编码,得到Huffman码流。本文对各模块进行了Matlab原理仿真、FPGA设计实现与Modelsim仿真,搭建了系统硬件测试平台,通过USB2.0接口将最终结果传输至上位机。硬件平台主控芯片为Altera公司的EP3C16F484I7,原理仿真软件选择Matlab2011a,开发环境选择QuartusⅡ12.0,仿真软件选择Modelsim 10.0c。经测试,当时钟为100MHz时,压缩系统工作稳定,输出正确,压缩率达4.92,满足设计要求。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
朱元元,刘成国,徐刚[6]（2014）在《基于FPGA的实时静态图像压缩系统设计》一文中研究指出以CycloneIII系列FPGA为基础平台,结合视频压缩芯片ADV212,设计了实时静态图像压缩系统;以FPGA为数据处理主控芯片,采用verilogHDL语言实现系统的控制以及数据采集和处理。采用ADV212为图像压缩芯片,对原始图像进行JPEG2000格式的压缩。该系统具备高速Camera-Link视频接口,实时接收外部高速图像数据并同时进行图像压缩,能够每秒对千万级像素的大面阵图像进行实时压缩,压缩率可达25∶1。(本文来源于《导弹与航天运载技术》期刊2014年03期）
邹强,韩涛,张杰[7]（2014）在《BP神经网络在静态图像压缩中的应用》一文中研究指出BP神经网络模型是一种发展较为成熟的网络模型,近年来在数字图像处理领域获得了广泛应用,尤其在图像压缩方面更有其先天的优势性。文章在介绍BP网络模型的基础上分析了基于BP网络的图像压缩原理与过程,并在Matlab平台上对静态灰度图像压缩进行了仿真实验,结果表明所设计的BP网络具有不错的泛化能力,用于图像压缩的效果较好。(本文来源于《硅谷》期刊2014年02期）
齐渐晓[8]（2013）在《面向无线图像传感器的静态图像压缩算法研究》一文中研究指出低功耗无线图像传感器在安全监控、城市管理、文物保护等领域都有较为广泛的应用前景。随着硬件技术的发展,摄像头拍摄的图像像素越来越高,传感器网络的传输负载也因此变大,为了延长由电池供电的传感器的使用寿命,需要对图像进行压缩,减少传输数据量,降低传感器功耗。无线图像传感器网络周期性的采集图像,摄像头固定安装,自动对焦,拍摄周期较长,一般为几个小时或者几天。本文的主要工作是针对无线图像传感器网络传输数据量大的问题,对特定应用场景的图像进行帧间压缩。然而,由于前后两帧图像拍摄的时间间隔较大,因此拍摄时的光照强度、镜头焦点等参数都会发生较大改变,而传统的MPEG运动图像压缩算法对传感器而言过于复杂,需要简化。经过分析,相邻图像的差异主要表现在亮度差异和镜头的缩放上,因此,本论文将针对这两点进行算法研究与设计。主要包括以下方面：对于拍摄的不同质量的图像,提出一种基于图像均匀亮度评价的参考帧选择的方法；由于LED补光灯每次的曝光量不同,使得一些图像中心区域过度曝光而导致像素损失,运用基于重迭分块的帧内亮度线性调整算法对这种图像的亮度进行均匀化处理,图像分块之间采用加权拟合来实现边界区域的连续过渡,消除调整过程中出现的边界效应；由于拍摄周期长,相邻的图像之间亮度差异较大,运动直方图均衡化对参考帧和压缩帧进行帧间亮度调整,减小差异；由于摄像头的呼吸效应,图像之间会产生向心缩放的效果,本文提出了一种基于向心运动估计的菱形搜索改进算法,减小了搜索时间开销。通过对图像进行亮度调整与处理,运动估计等操作后压缩,本文算法可以显着减小传输数据量,且在服务器端恢复出来的图像具有比较好的效果。在基于智能手机传感器网络的示范系统中恢复得到的图像具有较高的PSNR。示范系统已经在敦煌莫高窟预防性保护监控系统中进行了应用。(本文来源于《浙江大学》期刊2013-03-01）
韩海田[9]（2012）在《基于视觉注意机制的静态图像压缩方法研究》一文中研究指出基于感兴趣区域ROI(Region of Interest)的图像压缩方法，具有在不丢失重要信息的同时又能有效地压缩数据量的特点。本文为了能自动提取自然图像中的主要视觉信息，引入了视觉感知模型。在对由数据驱动的自底向上以及与任务相关的自顶向下注意模型进行分析的基础上，本文重点研究了基于数据驱动的Itti视觉计算模型。根据Itti模型的建模思想结合图像压缩的具体应用，提出了改进措施，为图像中感兴趣区域难以自动确定的问题提供了解决方法。本文模型相比Itti模型提出了以下改进：1改进模型除提取图像的颜色、亮度、方向特征之外，利用canny算子提取输入图像中物体的边缘，并对含有物体边缘的图像进行填充，由填充后所得图像轮廓特征融入到模型计算过程中，将其用于得到图像总显着图，以提高模型提取显着区域的精确度。2改进模型中对特征图的合并策略，将原有的特征图平均相加的方法改成非线性的合并策略，特征图合并生成显着图时显着点密度过大的特征图对形成该特征的显着图所做贡献不大，因此在特征图合并时设置相应阈值去除显着点密度过大的特征图。3改进了模型中原有的视觉注意焦点转移策略，根据输入图像总显着图一次性确定输入图像所有的显着区域，提高了模型运算效率，使改进模型的运算时间只有原模型3%左右，使之适用于图像压缩中ROI的准确提取。另外，对JPEG2000图像压缩标准进行了探讨，分析了其中的一般平移法和最大偏移法，利用算法中对图像感兴趣区域压缩编码的方法，给出了改进的感知模型与图像压缩相结合的具体方法。由视觉感知模型确定图像的感兴趣区域掩膜，将之与其对应的图像一起用于该幅图像的感兴趣区域压缩编码。通过相关的仿真实验，表明了本文所提算法的有效性。(本文来源于《河北工业大学》期刊2012-11-01）
宇天航,刘苗辉[10]（2012）在《CCSDS静态图像压缩算法研究》一文中研究指出随着航天技术的飞速发展,设计适合空间图像通信的静态图像压缩算法成为研究热点。空间数据系统咨询委员会于2005年根据空间通信的特点提出了一种基于小波的图像压缩算法建议。对CCSDS图像压缩算法进行了分析,该算法压缩性能略低于JPEG2000、SHIHT等压缩算法,但算法实现简单,易于硬件实现,适合用于空间图像压缩。(本文来源于《中国科技信息》期刊2012年17期）
静态图像压缩论文开题报告
（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：
随着通信和信息技术的迅速发展、网络技术和多媒体技术的不断进步,图像得到越来越广泛的应用。在实际应用中,人们发现图像的数据量通常十分巨大,需要占用较多的存储空间和传输带宽,给图像的相关应用带来很大不便。在这种情况下,利用图像压缩技术来降低图像的存储空间和传输带宽就显得尤为重要,因此图像压缩的研究是一项紧迫且现实的课题。目前,对静态图像压缩编码的研究,多以研究应用最广泛的JPEG国际标准为主。但JPEG及其相关的改进算法,在频域上进行空间冗余信息消除的做法,没有充分利用相邻像素可能存在相同的纹理这一特性,空间冗余消除的效果不是很理想,对压缩效率造成一定影响。本论文将H.264的帧内预测技术与JPEG基本框架相结合,研究了一种基于H.264帧内预测的类JPEG图像压缩方案。根据图像纹理方向的特点,在空域对图像的空间数据冗余进行有效消减。量化部分,只需传递一个量化因子,避免像JPEG那样,传递复杂的量化表。设计了用于模式压缩的二进制码表和方案的压缩文件封装格式。熵编码部分使用的是JPEG扩展系统的QM算术编码,与Huffman编码相比,算术编码更逼近极限熵,拥有更高的编码效率。C语言编程实现8比特精度灰度和彩色静态图像的编解码,在中、高码率时,可以取得比JPEG更好的压缩效果。
（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。
静态图像压缩论文参考文献
[1].吴小敏.基于FPGA和ADV212的静态图像压缩系统设计[D].聊城大学.2017
[2].张明明.基于H.264帧内预测的静态图像压缩[D].天津工业大学.2015
[3].林子明,梁利平.HEVC静态图像压缩与JPEG2000性能比较与分析[J].电视技术.2015
[4].孙平.基于FPGA的静态彩色图像压缩系统的设计与实现[D].成都理工大学.2015
[5].栗旭光.基于FPGA的静态图像压缩算法的实现与验证[D].西安电子科技大学.2014
[6].朱元元,刘成国,徐刚.基于FPGA的实时静态图像压缩系统设计[J].导弹与航天运载技术.2014
[7].邹强,韩涛,张杰.BP神经网络在静态图像压缩中的应用[J].硅谷.2014
[8].齐渐晓.面向无线图像传感器的静态图像压缩算法研究[D].浙江大学.2013
[9].韩海田.基于视觉注意机制的静态图像压缩方法研究[D].河北工业大学.2012
[10].宇天航,刘苗辉.CCSDS静态图像压缩算法研究[J].中国科技信息.2012
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