【摘 要】
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基于分割的压缩算法由于符合人类视觉规律和信息论,而成为图像压缩的重要发展方向之一.遵循这一思路,该文采用基于分割和纹理合成的算法对现有的压缩框架进行改进和补充.其中
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基于分割的压缩算法由于符合人类视觉规律和信息论,而成为图像压缩的重要发展方向之一.遵循这一思路,该文采用基于分割和纹理合成的算法对现有的压缩框架进行改进和补充.其中需要重点解决的问题如下:图像的分割、纹理合成以及形状自适应小波编码.其中图像分割包括区域分割以及不同纹理之间的分割.对于前者,已经存在大量的方法,但没有任何一种具有广泛的适用性,所以该文对区域分割中许多经典的算法加以综合,充分利用不同算法的优势,形成一个有效的区域分割算法.对于纹理的分割,则提出一种小波基元,然后采用密度统计并引入矢量场的方法逐步进行精确分割.纹理合成也包括两个方面,一个是纹理样本的选择,对此该文首先定义了一种彩色结构作为纹理的统计特征,然后采用聚类算法对结构的种类进行简化,最终利用直方图匹配算法选择样本.另一个方面是纹理的合成,该文从绘画的角度出发,采用EMD提取纹理的结构,然后用MRF和分片采样算法合成纹理.对于形状自适应小波编码,由于在MPEG-4中已经存在标准的算法,所以不再详述,只是借鉴已有的研究成果,对平滑区域的形状自适应小波编码进行了改进.该文算法与当前的压缩标准完全兼容.但与标准压缩算法相比,对于那些存在着大片纹理的图像,基于分割和纹理合成的算法具有更高压缩比,同时还可以灵活地对图像不同区域的码流进行分配,以尽量保证重点区域的压缩质量.
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