基于全相位双正交变换和全相位内插的图像压缩算法研究

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目前,基于DCT的JPEG图像压缩标准广泛应用在图像和视频压缩领域。其优点是在中、高码率的时候,重建图像质量较高,表现出良好的图像压缩性能;并且算法复杂度不高,容易实现。然而,在低码率的时候,JPEG编码存在严重的块效应。全相位双正交变换(APBT)利用全相位思想,考虑正交变换时所有可能的截取相位,可以有效地降低块效应,并且已经成功应用在图像压缩编码中。本文主要研究全相位双正交变换、全相位数字滤波以及全相位内插技术在图像压缩编码中的应用。本论文详细介绍了APBT理论以及基于APBT的类JPEG压缩算法。在APBT类JPEG压缩算法中,采用APBT取代传统JPEG标准中的DCT变换,并且量化过程采用均一量化而不是复杂的量化表。在低码率时,图像压缩质量明显提高,并且较好地消除了块效应。然而,简单的均一量化不一定是最优量化,利用非线性规划给出了最优量化矩阵,进一步提高了图像压缩质量。在此基础上,将APBT应用于彩色图像压缩编码,对分离的亮度和色度分量分别进行编解码。实验结果表明,基于APBT的彩色图像压缩算法表现出了优于传统算法的压缩性能。为进一步提高APBT类JPEG压缩算法的压缩性能,降低块效应,在编码端首先对原始图像进行下采样,然后在解码端通过内插恢复重建图像。其中,下采样之前进行了全相位DCT低通滤波,插值过程则采用了全相位DCT内插。仿真实验结果表明,该算法取得了良好的去块效果。针对Bayer模式图像特点,将基于APBT的类JPEG压缩取代传统压缩方案,提出了两种新的算法:基于结构分离和APBT的Bayer模式图像压缩,以及基于结构转换和APBT的Bayer模式图像压缩。其中,在插值恢复全彩色图像过程中,采用了全相位IDCT内插方法,并与多种传统内插方法进行了比较。实验结果表明,本文提出的两种算法在主客观方面重建图像的质量均要优于传统算法。
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