基于分割区域的图像压缩方法研究

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图像压缩编码在图像处理领域中占据重要地位.随着技术的进步,人们对图像压缩算法在压缩比和重建图像质量方面的要求越来越高.基于分割区域的图像压缩编码首先进行图像分割,进而根据每一个分割区域的感兴趣程度分别进行压缩编码,适应人们越来越高的需求.本文首先介绍了一些常见的图像分割和图像压缩方法.小波理论在图像压缩领域具有非常重要的位置,本文对小波理论基本知识进行了详细的阐述.基于分割区域的图像压缩首先涉及到图像分割,本文首先研究了基于形态学理论的分水岭分割算法,对于分割区域采用基于小波变换的形态学膨胀算法进行压缩编码.具体的研究工作包括以下方面:由于图像中存在过多的局部极小点和噪声点,使得分水岭分割算法产生过分割现象,本文将分水岭算法与区域生长算法结合提出一种新颖的图像分割算法.目前评价图像分割结果好坏的准则很多,分割区域内部均匀性和相邻区域间对比度是常见的评价标准,但是分割结果中区域内部均匀性越好区域间对比度就越差,反之亦然,香农熵可以度量对象蕴含的信息量的多少,好的分割结果表明分割区域蕴含的信息多,本文使用香农熵将分割区域内部均匀性和区域间对比度统一起来,得到一种新颖的度量分割结果好坏的准则.传统的小波变换用于矩形区域,本文提出一种变换规则使得小波变换可以用于不规则区域,并且各个不规则区域的变换域系数位置互不重叠.将各分割区域变换域叠加得到矩形变换域,研究矩形变换域的特点,提出一种适合于分割区域压缩编码的形态学膨胀编码算法.
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