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近年来的研究和应用结果表明,图像压缩已成为网络传输中最重要的技术之一,而基于对象的编码技术是图像压缩未来发展的一种很有前途的技术。当前最新的国际标准JPEG2000标准和MPEG-4标准中都采用了这种技术。本文即着眼于利用基于对象的编码技术对静态图像进行压缩。 JPEG2000标准定义了两种感兴趣区域编码算法:最大移位法(Maxshift Method)和基于比例移位法(Scaling-based Method)。最大移位法不允许任何背景区域(BG)比特面(bitplans)优先于感兴趣区域比特面进行编码;基于比例移位法只支持矩形和圆形两种形状ROI编码,而不能进行任意形状ROI编码。 本文根据JPEG2000的感兴趣区域(ROI)编码的思想,设计了一种实用的基于对象的静态图像编解码器方案。此方案包括以下三个部分: (1) 利用图像分割技术把图像中感兴趣的区域分割并提取出来(本文主要研究对象是人的照片)。提出了一种有效的以人为感兴趣对象的轮廓提取方法。此方法运用人脸检测的方法确定人体在图像中的位置,并运用边缘检测和区域增长的方法对图像进行精确的分割,最后应用人体模型对图像进行感兴趣对象的提取; (2) 利用任意形状对象的轮廓编码技术,对分割后的人体轮廓进行编码。提出了一种简单有效的任意形状ROI轮廓信息的编码算法—垂直边缘差分链编码(VerticalEdge Differential Chain Coding)。垂直边缘差分链编码算法不仅能够支持多个任意形状ROI的编码,能够灵活调节ROI和BG的重构图像质量,而且任意形状ROI的轮廓信息编码算法非常简单,轮廓信息码流占用了非常小的比特开销; (3) 利用任意形状对象纹理编码技术,对分割出来的人体和背景部分按照不同的压缩比进行压缩。本文采用了JPEG2000感兴趣区域编码的方法,但是由于背景小波系数的移位,造成小波反变换所得到的感兴趣区域边缘部分像素值的失真较大。针对这个缺点,本文应用形状自适应离散小波变换(SA-DWT)代替JPEG2000所用的小波变换,使得感兴趣区域的边缘图像质量有了较大的提高。 实验结果表明了本文提出方案的有效性。