一種基于小波變換圖像編碼的Context模型量化算法的開(kāi)題報(bào)告

一種基于小波變換圖像編碼的Context模型量化算法的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和意義隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用需求的增加，圖像處理已經(jīng)變成了現(xiàn)代通信技術(shù)、醫(yī)學(xué)成像、人機(jī)交互、娛樂(lè)傳媒和科學(xué)研究等領(lǐng)域中不可或缺的一部分。圖像編碼技術(shù)是圖像處理中非常重要的一種技術(shù)，其主要作用是將人類可視的圖像壓縮成一份可傳輸?shù)臄?shù)字信號(hào)或存儲(chǔ)媒介上的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，從而在盡可能減小數(shù)據(jù)量的同時(shí)保持圖像質(zhì)量的一定程度。在過(guò)去的幾十年中，一些著名的圖像編碼技術(shù)，如JPEG、JPEG2000等，已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。這些技術(shù)都有一定的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，但它們都以一種或另一種方式基于變換方法或預(yù)測(cè)方法來(lái)進(jìn)行編碼。小波變換是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新的圖像處理方法，其優(yōu)點(diǎn)在于它能夠處理多尺度、多方向、非平穩(wěn)等圖像特性。在小波變換處理中，圖像被分解為多個(gè)頻段，并且每個(gè)頻段的重要性不同，因此，對(duì)于每個(gè)頻段的量化也應(yīng)該不同。Context模型量化是一種廣泛使用的圖像編碼技術(shù)，它采用上下文信息來(lái)優(yōu)化量化過(guò)程，并且在當(dāng)前已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。這種方法可以提高壓縮比、降低碼率和保持圖像質(zhì)量不變等方面起到重要的作用。二、研究?jī)?nèi)容本文提出了一種基于小波變換的圖像編碼方法，其中采用了Context模型來(lái)優(yōu)化量化過(guò)程。主要研究?jī)?nèi)容包括：1.小波變換的基礎(chǔ)原理及方法，以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用。2.Context模型量化的原理及其在圖像編碼中的應(yīng)用。3.提出一種基于上述兩種技術(shù)的圖像編碼方法，具體包括小波變換、頻率帶選擇、Context模型量化等。4.對(duì)所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析其性能和優(yōu)缺點(diǎn)。三、預(yù)期成果通過(guò)本次研究，可以得到以下預(yù)期成果：1.深入了解小波變換方法及其在圖像處理中的應(yīng)用。2.掌握Context模型量化的原理及其在圖像編碼中的應(yīng)用。3.提出一種基于小波變換和Context模型量化的圖像編碼方法。4.分析所提出的算法的性能和優(yōu)缺點(diǎn)。5.為進(jìn)一步研究和應(yīng)用小波變換和Context模型量化提供參考。四、研究計(jì)劃本次研究的計(jì)劃具體如下：1.第一周：理解小波變換和Context模型量化的基本原理，學(xué)習(xí)圖像編碼的基礎(chǔ)知識(shí)。2.第二周：研究相關(guān)的文獻(xiàn)資料，了解當(dāng)前的研究進(jìn)展和現(xiàn)有算法。3.第三周：設(shè)計(jì)本文的算法框架，包括小波變換、頻率帶選擇和Context模型量化部分。4.第四周：編寫程序?qū)崿F(xiàn)算法。5.第五周：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，收集和分析數(shù)據(jù)。6.第六周：論文撰寫，包括算法原理、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析、結(jié)論等。7.第七周：完成論文初稿并進(jìn)行修改。8.第八周：完成最終版論文并進(jìn)行審閱。五、參考文獻(xiàn)[1]ChenJ,WangKJ,LiSP.“Context-basedadaptivevariablelengthcodingmethodforvideo,”PatternRecognitionLetters,2015,56:47-53.[2]Y.Ding,G.JieandJ.Li,“WaveletImageCodingBasedonContextModeling,”ProceedingsoftheFirstInternationalWorkshoponIntelligentInformationProcessing,Beijing,China,2016,pp.158-168.[3]GomezDM,PegurierAM,TorresRS.“Colorimagecodingusingawavelettransformwithcontext-basedquantization,”IntJImagingSystTechnol,2017,27(1):76-83.[4]L.YouI.,J.JeongJ.,S.KangD.,“Context-BasedImageCompressionUsingWaveletTransform,”ProceedingsofInternationalConferenceonInformationandKnowledgeEngineering(IKE),LasVegas,USA,2016,pp.198-205.[5]S.R.Dubey,N.Bhatnagar,andM.Gupta,“Waveletimagecompressi