【摘 要】
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原始的图像信号由于内部存在大量的冗余而会占据较大的存储空间和通信带宽。对图像数据进行压缩能够有效去除冗余从而节省存储空间和传输带宽。在常用的图像处理方法中,对图像进行降采样是一种有效去除冗余的方法。图像降采样的关键在于通过降低图像的分辨率或减少编码系数来有效降低编码码率,实践证明基于图像降采样的方法能够有效提升图像的压缩效率。另一方面,在编码过程中对图像的编码失真进行合理控制,也是提高图像压缩效率
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原始的图像信号由于内部存在大量的冗余而会占据较大的存储空间和通信带宽。对图像数据进行压缩能够有效去除冗余从而节省存储空间和传输带宽。在常用的图像处理方法中,对图像进行降采样是一种有效去除冗余的方法。图像降采样的关键在于通过降低图像的分辨率或减少编码系数来有效降低编码码率,实践证明基于图像降采样的方法能够有效提升图像的压缩效率。另一方面,在编码过程中对图像的编码失真进行合理控制,也是提高图像压缩效率的一种有效途径。本文主要针对变换域降采样优化算法和彩色图像误差补偿算法两个方面展开研究,通过设计高效的变换域降采样算法和基于误差补偿的彩色图像编码方法,实现对图像信号的高效压缩。首先,本文针对如何实现高效的变换域降采样方法展开研究。为了解决传统变换域降采样过程中由于丢失高频信息而导致重建图像质量退化的问题,本文提出了一种以图像重建为指导的新型变换域降采样算法。以高质量图像重建为目标,通过对变换系数的稀疏优化,构建了变换域系数降采样模型,利用此模型进行图像压缩,不仅能够有效控制编码码率,而且能够保证高质量的图像重建。其次,本文针对如何有效降低彩色图像的编码失真为目标展开研究。传统的彩色图像压缩方法先把原始的RGB彩色图像信号转换为YUV信号,然后再对YUV信号进行压缩,压缩完成以后再转换为RGB信号。这种基于RGB-YUV空间转换的压缩方法无法保证压缩后的彩色图像在RGB空间具有较高的质量。为了解决这一问题,本文提出了一种基于误差补偿的彩色图像编码方法。所提出的误差补偿算法将U和V两个色度分量的降采样误差及编码误差结合在一起,生成一个误差补偿分量并用于调整亮度分量Y。通过这种调整,能够有效降低彩色图像的色彩失真,从而实现对彩色图像的高效压缩。与传统方法相比,本文所提出的方法在应用于实际的图像压缩以后,能够有效降低编码码率,并保证图像的压缩质量,从而能够整体提高图像的编码效率。
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