基于改进Smoothlet的图像编码研究

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超小波变换是基于小波分析基础之上的新的多尺度分析,它弥补了传统二维小波变换在方向性、稀疏性等方面的缺陷。目前在对超小波的理论研究及应用方面有了初步的成效,其中较为常用的是Ridgelet、Curvelet、Surfacelet、Wedgelet、Beamlet以及Contourlet等。Smoothlet变换是基于Second-order-wedgelet变换所提出的一种针对曲线形的基准线逼近的超小波变换,它能较好的对宏块中的基准线进行逼近,但由于自然图像中的边缘部分存在模糊且其边缘在局部可能存在多条,甚至是相互交织的, Smoothlet对自然图像并不能实现良好的逼近。本文基于Smoothlet变换,结合图像编码理论,研究了基于N-smoothlets变换的图像编码技术,主要研究内容如下:
　　1、改进了Smoothlet变换。针对传统Smoothlet变换对宏块中的基准线逼近方式较为粗糙、变换效率相对较低的问题,本文在Smoothlet变换的基础上改进其基准线的逼近方式,增加了每个宏块的拟合曲线个数且对增加的拟合曲线个数所导致的宏块中各曲线过渡带存在的重叠情况和由于曲线的确定存在先后顺序,后确定的曲线在改变宏块某部分像素灰度值的同时使得先确定曲线的过渡带存在突变的情况做滤波处理,在保证一定重建图像质量的同时提高变换效率。
　　2、改进了基于N-smoothlets变换的图像编码方法。在基于 Smoothlet变换的图像编码的基础上针对N-smoothlets变换所做的改进对编码部分做出相应改进。并对编码结果做仿真比较分析得出N-smoothlets在N=3时,相较于Smoothlet而言,能更好地实现对图像的压缩编码,与JPEG2000相比较而言,在低比特率下,其编码图像质量更优。
　　3、提出针对N-smoothlets变换重建图像的自适应去除块效应算法。N-smoothlets变换从根本上说是将待处理图像分割成若干个独立的宏块再对各宏块进行分段逼近。在逼近图像边缘的同时忽略了宏块与宏块之间的相关性,使得重构时产生块效应。针对N-smoothlets重建图像的不同图像块之间块效应的强弱程度,提出一种自适应地消除块效应的算法,该算法针对不同图像块之间块效应的强弱程度,合理的调整宏块边缘滤波像素的个数,且在滤波像素个数的选择时采用粗调、细调结合的方式确定待滤波像素个数r的值,既能对图像各区域的方块效应有很好的去除效果,又能很好的对图像的纹理信息进行保护,进而提高变换效率。

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作者
谢芳;
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作者单位

电子科技大学;

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授予单位电子科技大学;
学科电子与通信工程
授予学位硕士
导师姓名曹建蜀;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类傅里叶积分（傅里叶变换）;
关键词
图像编码; N-Smoothlet变换; 消除块效应; 滤波像素;

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