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基于小波域对相关变换的多描述编码研究

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第1章绪论

1.1课题研究背景

1.2多描述编码的研究概况

1.3课题研究意义及研究目标

1.4本文的内容安排与组织结构

第2章多描述编码

2.1多描述的定义及关键问题

2.2多描述编码算法的评价标准

2.3多描述编码的典型研究方法

2.3.1基于量化的多描述编码

2.3.2基于变换的多描述编码

2.3.3基于运动补偿的多描述编码

2.3.4基于时域采样的多描述编码

2.3.5基于频域变换的多描述编码

2.4本章小结

第3章基于相关变换的多描述编码算法

3.1引言

3.2多描述变换编码

3.2.1多描述变换编码的组成

3.2.2成对相关变换

3.2.3成对相关变换的冗余率失真分析

3.2.4最佳变换及其RRD函数

3.3本章小结

第4章基于小波域的分层多描述变换编码算法

4.1引言

4.2小波图像的特点

4.3小波域的分层多描述编码算法

4.3.1编码端算法

4.3.2解码端算法

4.3.3小波域零树插值算法

4.4实验结果

4.5本章小结

第5章改进的小波域分层多描述变换编码算法

5.1引言

5.2改进的小波域分层多描述编码算法

5.2.1编码端算法

5.2.2解码端算法

5.3实验结果

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢

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摘要

随着互联网络的日益普及和无线通讯技术的迅猛发展,多媒体通信正逐步成为通信的主要业务。图像/视频的编码与传输技术成为当今信息科学与技术的研究热点。视频信息的庞大数据量和信道带宽的限制迫使视频通信数据通常要经过压缩编码,而压缩数据对传输过程中的差错非常敏感,会造成误码环境下重建图像质量严重下降。作为解决这一问题的途径之一,多描述编码近年来受到了广泛的关注,它提供了一种在不可靠传输系统中提高接收图像或视频质量的方法,既可兼顾数据传输实时性要求,又能解决数据失真问题,具有压缩效率高、鲁棒性强的特点。本文主要是结合当前多描述编码技术中的对相关变换和频域下采样两种方法,基于小波图像的特点,进行小波域的多描述编码研究。 本文首先分析了传统多描述变换编码框架中的对相关变换的方法,对这种对相关变换的冗余率失真进行了详细研究,并推导出了最佳变换矩阵族和正交变换矩阵族及其冗余率失真函数。接着针对小波图像的特点,提出了一种基于小波域的分层多描述变换编码方案,在图像的小波变换域,将对相关变换和频域下采样技术相结合,生成两个描述,其中每个描述各包含一个基本层和一个增强层,针对每个描述的特点,采用了基于SPIHT算法的编码方法。与传统的小波域多描述编码方案相比,该方案在小波的低频域利用对相关变换得到两个基本层描述,而单独将纹理信息比较明显的高频区域梅花下采样为两个增强层,即将多描述编码与分层编码有机的结合起来,从而增加了多描述编码的自适应性。另外,每一描述的码流都由两部分组成,而每一部分码流可以独立的编解码,故有利于并行运算。大量实验结果表明,该方案在提高编码效率和抗误码特性的同时,具备了多描述编码的自适应性和鲁棒性,是一种简单有效且实用的方法。 在上述方案中,对小波图像的高频系数域进行梅花下采样后,当只收到一个增强层描述时,并不能根据高频系数纹理方向的特点,灵活地预测丢失的增强层描述。于是又提出了一种改进的小波域分层多描述编码方案,该方案对小波的高频系数采用自适应下采样的方法,同时利用四个模板算子检测每个高频子带的纹理方向。当一个增强层描述丢失时,利用小波域零树插值算法对其按纹理方向进行插值恢复。实验结果表明,该方法比梅花下采样的方法效果好。

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