【摘 要】
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随着人类生活水平的不断提高,人们对多媒体技术的需求也在不断增加。高动态范围(HDR)作为新一代的多媒体显示技术,完美适应人类视觉系统(HVS),能够给人们带来极佳的观赏体验。近年来,HDR的应用范围相当广泛,如高清显示、虚拟现实、全息影像等等。因此,关于HDR的讨论和研究也在陆续增加。HDR图像和视频极大地提高了人的视觉体验,同时也对HDR内容的传输和存储都带来了极大的挑战。本文旨在提出一种HDR
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随着人类生活水平的不断提高,人们对多媒体技术的需求也在不断增加。高动态范围(HDR)作为新一代的多媒体显示技术,完美适应人类视觉系统(HVS),能够给人们带来极佳的观赏体验。近年来,HDR的应用范围相当广泛,如高清显示、虚拟现实、全息影像等等。因此,关于HDR的讨论和研究也在陆续增加。HDR图像和视频极大地提高了人的视觉体验,同时也对HDR内容的传输和存储都带来了极大的挑战。本文旨在提出一种HDR图像压缩算法,解决HDR图像占用内存高,传输代价大的问题。视觉显著性是人类视觉在观察事物时首先关注的对象。对于一幅图像,对人眼最敏感的区域理应得到最低程度的压缩,使其保留的原始信息更多。本文首先分析压缩残差和视觉显著性之间的相关性,运用统计学的方法得出两者分布的异同。同时,本文还阐述了产生上述分布的原因,以及如何利用他们对HDR图像进行更好的压缩。然后本文将这种统计规律充分运用到HDR图像压缩中。通过设计自适应质量偏移函数,给与显著区域更高的压缩质量,使得人眼敏感区域的图像质量最高,而其他区域的质量随着视觉显著性的下降而降低。这种显著区域与非显著区域的码流平衡将有效地提高图像的整体质量。本文将提出的算法与JPEG标准和最新的HDR图像压缩算法进行比较,从而证明提出的算法在主客观评价指标上的优势。HDR的发展是大势所趋,是经济发展到一定程度的必然结果。将HDR图像压缩算法应用到众多的多媒体技术中,将是一次伟大的跨越,终将造福人类。
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