基于彩色图像压缩编码中量化的研究

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长春工程学院毕业设计（论文）

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基于彩色图像压缩编码中量化的研究

QuantizationResearchBasedOnColorImageCompression

Coding

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摘要

图像量化是图像压缩中的一项重要技术,如何准确、快速地进行图像压缩一直是国内外研究的热点。本文概要叙述了彩色图像压缩的大体过程，介绍了量化的概念和特点。主要就彩色图像压缩变换编码中量化的问题进行了研究，并用C语言程序进行了算法仿真,取得了较为理想的效果。此外，就量化部分的过程进行了多数据对比，从而得出针对彩色图像比较高质量的量化方案。

关键词

图像压缩正交变换量化峰值信噪比

Abstract:

ImageQuantizationisanimportanttechnologyofimagecompression.Howtocomprssimageaccuratelyandquicklyhasbeenahotinternalandexternalresearch.Thispaperbrieflydescribedthegeneralprocessofcolorimagecompressionandintroducedtheconceptandthecharacteristicsofquantization.Mainly,conductedastudyonthecolorimagecompressioncodingquantizedtransform.AndtookasimulationprogrambasedClanguagealgorithm,andachievedsatisfiedresults.Besides,partoftheprocessofthequantizationmulti-comparisonofthedatahasbeenmadetoarriveattherelativelyhighquantizationforcolorimagequantizationscheme.

Keywords：ImageCompressionOrthogonalTransformQuantization

PeakSignaltoNoiseRatio(PSNR)

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目录

第一章绪论1

1.1研究的背景11.2研究的概况和国内外现状11.3研究的目的与意义31.4数字图像处理的优点3第二章彩色图像压缩的基本介绍4

2.1图像压缩分类42.2彩色图像的色彩模型42.3图像分辨率52.4数字图像的分类52.5彩色图像压缩编码步骤7第三章变换10

3.1图像变换的意义103.2正交阵的定义及正交变换的种类103.3多维矢量矩阵正交变换14第四章量化19

4.1图像信号量化的分类194.2量化的过程21第五章实验结果分析23

5.1峰值信噪比定义235.2实验结果与分析235.3结束语25参考文献27致谢28

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第一章绪论

数字图像是把需要处理的模拟图像数字化。简单的说就是用网格把欲处理的图像罩上，把每一个小格中的模拟图像的各个灰度取平均值，并且作为该小格中点的值。由此就可以把一副模拟图像变成只用小格中点的值来表示的离散值图像，采用某一种形式去抽取模拟图像的代表点的值成为抽样。抽样后形成的图像为数字图像。量化是数字图像处理中的一个重要问题，是一个综合了计算机视觉，计算机图像处理，计算机图形学和人工智能等各个学科的交叉课题。

图像量化技术研究了几十年，取得了很大的进步，但仍有许多不足，值得进一步研究。均匀量化简单、易实现、编解码的很容易，但是但要达到相同的信噪比占用的带宽要大，而非均匀量化克服均匀量化的缺点。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。各种量化方法各有优缺点今后应与人眼视觉特性相结合。图像量化是一个非常有发展前途的研究领域．这一领域的突破会对信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。1.1研究的背景

进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字彩色图像处理技术在许多重要领域得到了广泛的关注并且取得了重大的开拓性成就。这些领域包括了航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人图像识别、军事科学、文化艺术等。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着多媒体和通信技术的快速发展，多媒体信息的传输对数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。1.2研究的概况和国内外现状

从20世纪八十年代开始，由于超大规模集成电路突飞猛进的发展以及软件技术和概念的进步，人们对图形和图像作为计算机输入/输出的新信息媒体进行了研究，让计算机的应用更加直观、容易和生动。1984年苹果公司研制的Macintosh个人计算机首次引进了位映射的概念来进行图像处理工作，用户开始用鼠标驱动的窗口和图标技术一改DOS文字界面单调乏味的风格。1987年RCA公司推出了交互式数字系统，它以计算机技术为基础，用标准光盘来存储和检索静止图像和其他数据。1995年微软公司推出windows95操作系统，其以

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友善的界面、简便的操作和全面支持多媒体功能，越来越被用户采用。之后又推出了windows98、windows2000、windowsXP等，使图像处理技术进一步增强[6]。

彩色图像是具有高度冗余的高相关性的数据，但是在缺少多维矩阵理论的情况下，只能在二维的空间中处理它们，在现有的国际彩色图像编码标准JPEG中，先将彩色图像R、G、B数据转换成Y、U、V数据，然后将灰度图像的压缩编码方法独立地应用于各个分量。该方法不能充分利用彩色图像中各分量间潜在的相关性，即不能去除视觉冗余，限制了彩色图像压缩性能的进一步提高。离散余弦变换（DCT）自从1974年被提出后，在图像和视频编码领域得到了广泛的应用，其变换性能在所有次优变换中非常显著，能够极大地去除图像元素在变换域中的相关性，为高效率的图像压缩奠定了基础。

数字图像的冗余主要表现在以下几种形式：

空间冗余：规则物体和规则背景的表面物理特性都具有相关性，数字化后表现为数字冗余。例如：某图片的画面中有一个规则物体,其表面颜色均匀,各部分的亮度、饱和度相近,把该图片作数字化处理,生成位图后,很大数量的相邻像素的数据是完全一样或十分接近的,完全一样的数据当然可以压缩,而十分接近的数据也可以压缩,因为恢复后人亦分辨不出它与原图有什么区别,这种压缩就是对空间冗余的压缩，空间冗余是静态图像中存在的最主要的一种数据冗余。同一景物表面上采样点的颜色之间往往存在着空间连贯性，但是基于离散像素采样来表示物体颜色的方式通常没有利用这种连贯性。

时间冗余：序列图像是由一组连续画面组成其中的相邻帧往往包含相同的背景和移动物体只不过移动物体所在空间位置略有不同这就产生了大量的数据冗余，序列图像(如电视图像和运动图像)和语音数据的前后有着很强的相关性,经常包含着冗余。在播出该序列图像时,时间发生了推移,但若干幅画面的同一部位没有变化,变化的只是其中某些地方,这就形成了时间冗余。

统计冗余：空间冗余和时间冗余是把图像信号看作概率信号时所反应出的统计特性，因此，这两种冗余也被称为统计冗余。

编码冗余：同样长度的编码可以表示不同的信息。

结构冗余：相似的，对称的结构如果都加以记录就出现结构冗余。结构冗