贝尔图像插值和压缩算法原理及应用基本信息

书名 贝尔图像插值和压缩算法原理及应用 ISBN 978-7-111-30457-9
出版社 机械工业出版社   出版时间 2010-6-11

前言

第1章 绪论 1

1.1 图像传感器基本知识 1

1.1.1 图像传感器工作原理 1

1.1.2 彩色滤波阵列 3

1.1.3 彩色图像成像处理流程 5

1.2 贝尔模板图像压缩的研究现状 8

1.2.1 常见的图像压缩方法 8

1.2.2 贝尔图像压缩研究现状 10

1.2.3 存在问题 12

1.3 插值算法的研究现状 13

1.4 标准图像集 15

1.5 本书主要内容和研究成果 16

参考文献 18

第2章 贝尔模板CFA图像的时频特性 21

2.1贝尔模板图像的视觉机理 21

2.2 贝尔模板图像的时域和频域特性 22

2.2.1 贝尔模板CFA图像模型 22

2.2.2 CFA图像的色差表示 23

2.2.3 CFA图像的分量频域分析 24

2.3 贝尔模板图像小波分析 28

2.4 贝尔模板图像压缩方法与CFA插值算法之间关系 30

2.4.1 JPEG2000 编码器简介 30

2.4.2 压缩率与重构图像PSNR之间的关系 30

2.4.3 率失真性能分析 32

2.5 小结 33

参考文献 34

第3章 贝尔模板图像的低复杂度无损压缩算法 36

3.1 JPEG-LS编码标准算法 36

3.2 贝尔模板图像的One-pass无损编码器研究 39

3.2.1 因果插值法 40

3.2.2 固定预测器设计 44

3.2.2.1 梯度预测器设计 45

3.2.2.2 神经网络预测器设计 47

3.2.2.3 实验结果及分析 49

3.2.3 梯度上下文优化 50

3.2.4 游长编码 51

3.3 算术编码 51

3.3.1 AACPE算法描述 52

3.3.2 算法改进 53

3.4 预测误差的算术编码 56

3.5 实验 57

3.6 小结 60

参考文献 61

第四章 基于小波子带替换的贝尔图像视觉无损压缩 63

4.1 贝尔图像视觉无损压缩算法原理 63

4.2 小波选择 68

4.2.1 基于样条函数构造bior3.5双正交小波 70

4.2.2 bior3.5双正交小波的整数提升格式 73

4.3 贝尔图像的bior3.5小波变换研究 78

4.3.1 全彩图像的贝尔模板采样 78

4.3.2 不同采样位置下贝尔图像的bior3.5小波变换 78

4.4 贝尔分量图像的同位置异分量插值 83

4.5 贝尔图像绿色分量的无损压缩 83

4.5.1 预测器 83

4.5.2 基于拉普拉斯分布的熵编码方法 86

4.6 贝尔图像红蓝分量的小波低频子带压缩 87

4.7 编解码器的工作步骤 89

4.8 实验 91

4.9 小结 96

参考文献 98

第5章 抑制编码噪声的滤波插值法研究 99

5.1滤波插值算法原理 99

5.1.1 方向插值 101

5.1.2 色分量的和、差表示 102

5.1.3 和、差信号真值估计 103

5.2 后处理滤波器设计 105

5.2.1 全彩图像的最大似然估计 105

5.2.2 滤波器产生及其特性分析 107

5.2.3 初始彩色图像迭代滤波 110

5.3 实验 111

5.4 小结 115

参考文献 116

第6章 贝尔图像无损编码器应用实例 117

6.1 摄像头设计原理 117

6.2 自动聚焦与自动光圈模块 119

6.2.1 聚焦评价函数算法及实现 119

6.2.2 聚焦方向搜索算法及实现 119

6.2.3 步进马达驱动实现 119

6.2.4 自动光圈控制 119

6.3 无损编码器在FPGA中实现 119

6.3.1 因果插值模块 119

6.3.2 模式选择模块 119

6.3.3 游长计数模块 119

6.3.4 游长编码模块 119

6.3.5 游长结束判断模块 119

6.3.6 中断采样编码模块 119

6.3.7 梯度预测模块 119

6.3.8 预测修正模块 119

6.3.9 残差编码模块 119

6.3.10 Golomb编码器 119

6.4 存储模块 119

6.5 帧率提升 119

6.5.1 输入缓存模块 119

6.5.2 SDRAM总线仲裁模块 119

6.5.3 主控制器模块 119

6.5.4 SDRAM控制器模块 119

6.5.5 时序发生器模块 119

6.5.6 输出缓存模块 119

6.6 色空间转换模块 119

6.7 小结 119

参考文献 119

第7章 总结与展望 119

参考文献 119

贝尔图像插值和压缩算法原理及应用造价信息

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书 名: 贝尔图像插值和压缩算法原理及应用作 者: 程永强 谢克明 著

出版社: 机械工业出版社

ISBN: 978-7-111-30457-9

出版日期: 2010-6-11

定价: ¥28.00

贝尔图像插值和压缩算法原理及应用常见问题

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利用一种新型学习向量神经网络实现了对灰度图像的基于最佳点对匹配的图像插值。采用新型学习向量神经网络的最佳点对匹配图像插值算法插值出的中间图像,较好的解决了插值图像边缘模糊的现象。试验结果表明,该方法插值得到的图像边界清晰较好,模糊度小,图像连续。

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批准号

10771125

项目名称

有理插值曲面构造、控制的理论和算法研究

项目类别

面上项目

申请代码

A0503

项目负责人

段奇

负责人职称

教授

依托单位

山东大学

研究期限

2008-01-01 至 2009-12-31

支持经费

18(万元)

为了解决超大幅面图像的快速压缩问题,课题设计了一套完整的图像压缩硬件系统。该系统采用FPGA ARM的核心架构,核心算法为空间组合推举小波变换算法以及无链表零树编码算法。实验结果证明了算法的正确性以及系统的稳定性与高效性。 课题首先研究了目前乘法运算次数最少的二维小波变换方法——空间推举体制算法,着重分析其减少乘法运算量、内存操作次数和小波系数缓存大小的特性,将算法中不利于硬件并行操作的相互依赖关系加以改进。通过对算法进行调整,使得算法硬件实现的理论速度提升了1倍,即将本来需要2个时钟周期完成的运算在1个时钟周期内完成。 在编码算法的研究中,课题综合了SPIHT算法的零树思想和LZC算法的无链表硬件实现思想,提出了无链表零树编码算法,在保证压缩性能的基础上大幅提升硬件实现速度。同时,为了解决小波变换和编码模块间的缓存随图像尺寸增大而增加的问题,课题又提出了基于最小零树的编码算法,以牺牲一定图像重建质量为代价,作为硬件实现的折中方案。 为了验证算法的正确性,课题先后设计了两个硬件平台“基于THJ2K的JPEG2000图像压缩系统平台”和“大幅面图像压缩和屏幕信息记录平台”。在课题研究初期,第一个平台主要起到算法验证的作用。随着研究的深入,课题结合项目需求,又专门设计了第二个平台。该平台采用FPGA ARM的核心架构,目前最大支持4096×4096灰度图像压缩,同时该平台提供了很友好的人机交互界面,在脱机工作时,通过几个按键即可控制图像压缩倍数、图像分辨率的修改等。 借助于搭建的两个平台,课题实现并验证所提出的压缩算法,构建了完整的超大幅面图像硬件压缩系统。实验结果表明大幅面图像压缩算法在性能上逼近于采用9/7小波滤波器的SPIHT的JPEG2000算法,高于LZC算法和基于DCT的JPEG算法。其硬件实现后,目前在100MHz主频下,压缩一帧1600×1200×24bits的YUV422真彩色图像,耗时约59ms,压缩一幅4032×5344×8的图片,耗时约662ms。 2100433B

1)线性插值在一定允许误差下,可以近似代替原来函数;

2)在查询各种数值表时,可通过线性插值来得到表中没有的数值。2100433B

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