顯微視頻圖像的編碼與壓縮【開題報(bào)告】

1、畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告電子信息科學(xué)與技術(shù)電子信息科學(xué)與技術(shù)顯微視頻圖像的編碼與壓縮顯微視頻圖像的編碼與壓縮一、選題的背景與意義一、選題的背景與意義生物顯微圖像是利用數(shù)碼顯微鏡對動(dòng)物或植物組織切片采集而來。一般地，顯微圖像具有高分辨率的特點(diǎn)，這就給顯微圖像的存儲與傳輸提出了一個(gè)亟待解決的問題。對于一幅12801024分辨率的顯微圖像，以8為灰度級進(jìn)行數(shù)字化采集就需要3.75MB的存儲容量。這么大的數(shù)據(jù)量給圖像的存儲和傳輸提出了嚴(yán)

2、肅的課題。如何快速高效地編碼壓縮顯微圖像序列已經(jīng)成為當(dāng)前的熱點(diǎn)之一，解決它的關(guān)鍵技術(shù)之一就是圖像壓縮[13]。目前對生物顯微圖像壓縮還沒有性能非常好的算法因此生物顯微圖像的壓縮技術(shù)已成為生物顯微圖像應(yīng)用領(lǐng)域的一項(xiàng)挑戰(zhàn)性技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像壓縮方法有JPEG和JPEG2000。JPEG編碼標(biāo)準(zhǔn)是1992年公布的灰度和彩色靜止圖像壓縮算法的國際標(biāo)準(zhǔn)，是目前主流的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，其屬于有損壓縮，具有壓縮比高的特點(diǎn)，通常能夠達(dá)到50倍以上但會(huì)損失圖像

3、質(zhì)量[4]。在傳統(tǒng)的顯微圖像系統(tǒng)中采用的就是JPEG標(biāo)準(zhǔn)，由于在其算法中采用了DCT區(qū)塊編碼方式，在獲得高壓縮比的同時(shí)會(huì)產(chǎn)生明顯的方塊效應(yīng)[5]，不能滿足顯微圖像對分辨率和紋理精細(xì)程度的要求。JPEG2000是JPEG的升級版，其壓縮率比JPEG高約30％左右，同時(shí)支持有損和無損壓縮。JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)包括8個(gè)部分，其中第一部分在2000年12月已經(jīng)成為了國際標(biāo)準(zhǔn)[6]，它的目標(biāo)是提供一個(gè)最小化無知識產(chǎn)權(quán)問題的JPEG2000系統(tǒng)。與

4、第一部分相比，第2部分引入了更復(fù)雜的技術(shù)，性能也更加優(yōu)越。其他部分主要針對的是移動(dòng)圖像，標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量實(shí)施和參考軟件。相對于JPEG編碼，JPEG2000提供了一系列新的特性，它把JPEG的四種模式集成在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)之中。在編碼端以最大的壓縮質(zhì)量和最大的圖像分辨率壓縮圖像，在解碼端可以從碼流中以任意的圖像質(zhì)量和分辨率解壓圖像，最大可以達(dá)到編碼時(shí)圖像質(zhì)量和分辨率[7]。但在顯微圖像的應(yīng)用中，JPEG2000雖然在壓縮比上進(jìn)一步提高了，但和JPE

5、G相似，同樣會(huì)產(chǎn)生比較明顯的方塊效應(yīng)不能滿足顯微圖像特殊的要求。H.264AVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)是由ITUT視頻編碼專家組（VCEG）和ISOIEC動(dòng)態(tài)圖像專家組（MPEG）聯(lián)合組成的聯(lián)合視頻組（JVT，JointVideoTeam）提出的高度壓縮數(shù)字視頻編解碼器標(biāo)準(zhǔn)[8]。H.264不僅具有優(yōu)異的壓縮性能，而且具有良好的網(wǎng)絡(luò)親和性，這對實(shí)時(shí)的視頻通信是十分重要的。與之前的MPEG4和H.263視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相比，其輸出碼率降低了近50%[9

6、]，但其編碼復(fù)雜度十分大，所以若將其應(yīng)用于高分辨率、大數(shù)據(jù)量的顯微視頻圖像的壓縮，其速度之慢，壓縮比之小，難以滿足實(shí)時(shí)傳輸?shù)囊?。H.264AVC標(biāo)準(zhǔn)與之前的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相比，提出了許多創(chuàng)造性的新技術(shù)[10]，但在顯微視頻低進(jìn)行H.264編碼的數(shù)據(jù)量。然后利用編碼后的數(shù)據(jù)重建圖像，將新建圖像與原始圖像相減，得到差值圖像數(shù)據(jù)，對差值圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行對象提出，進(jìn)行紋理對象編碼，最后將H.264編碼的數(shù)據(jù)和紋理對象編碼的數(shù)據(jù)碼流合成輸出。通過下采

7、樣編碼重建后恢復(fù)的原始圖像，在紋理豐富的區(qū)域比較模糊，而一般顯微圖像中紋理豐富的恰恰是人們所關(guān)注的對象。所以很應(yīng)該對紋理豐富的部分進(jìn)行精細(xì)編碼，而對于一般不大受到關(guān)注的區(qū)域進(jìn)行粗超編碼，以節(jié)省帶寬。四、研究的總體安排與進(jìn)度：四、研究的總體安排與進(jìn)度：20102011年第二學(xué)期:1、2010年12月2日——2010年12月20日：查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，理清思路，寫開題報(bào)告。2、2010年12月21日——2010年1月13日：熟悉了解H.264

8、編碼原理及關(guān)于關(guān)于采樣的數(shù)字信號處理的知識3、2010年1月14日——2010年2月06日：設(shè)計(jì)圖像壓縮算法，進(jìn)一步學(xué)習(xí)c#編程相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)展示界面4、2010年2月07日——2010年3月20日：完成編程實(shí)踐，整理相關(guān)技術(shù)上和應(yīng)用上的思路。5、2010年3月21日——2010年5月30日：完成所有項(xiàng)目與畢業(yè)論文等工作。五、主要參考文獻(xiàn)：[1]孫燕燕，楊鳴，汪宋良.基于H.264的高分辨率生物顯微圖像壓縮算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，

9、2008，44(5):235238.[2]謝勤嵐桑農(nóng).基于低分辨率圖像融合的超分辨率恢復(fù)方法[J].計(jì)算機(jī)工程200935(8):239243.[3]邵華孫燕燕汪宋良.基于全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的高分辨率生物顯微圖像壓縮算法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2009，9(11):26332637.[4]ISOIEC154441:Infmationtechnology—JPEG2000imagecodingsystemPart1:Cecodingsystem

10、2000.[5]侯京彪，李元誠，李波.基于紋理特征量化的遙感圖像壓縮算法研究.第十二屆全國圖像圖形學(xué)術(shù)會(huì)議.[6]C.ChristopoulosA.SkodrasT.Ebrahimi“TheJPEG2000stillimagecodingsystem:Anoverview”IEEETrans.onConsumerElectronicsvol.46no.4pp.1103–1127Nov.2000.[7]GaryJ.SullivanThom

11、asWiegVideoCompression—FromConceptstotheH.264AVCStardProceedingsofTheIEEEJan.200593(1):1831.[8]楊春玲孫亞明麥智毅.H.264幀內(nèi)編碼和JPEG2000對靜止圖像進(jìn)行編碼的性能比較[J].中國圖像圖形學(xué)報(bào)200611(3):425429.[9]蔣潔，樊德寧，陳旺，熊志輝.血液顯微圖像中紅細(xì)胞記數(shù)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J].2009，1(22)：81