| 【中文题名】 | 感兴趣区域图像分级编码策略 |
| 【英文题名】 | Scalable Coding Algorithms of ROI Image Compression |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-12 |
| 【中关键词】 | 图像编码,人脸检测,感兴趣区域,SPIHT编码,, |
| 【英关键词】 | image coding,face detection,ROI,SPIHT coding, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 |
随着多媒体和网络技术的不断发展,图像信息与人们的关系越来越紧密切,图像编码技术也受到越来越广泛的重视。其中,图像感兴趣区域编码技术作为一种新思路,解决了图像压缩比与重构图像质量之间的矛盾。由于应用领域的不同,感兴趣区域编码的实现也有着不同的特点。近年来,在模式识别与计算机视觉领域内,人脸检测技术成为十分活跃的课题。本文着重研究了结合人脸检测的感兴趣区域图像编码技术。
本文首先介绍了目前人脸检测的方法,详细讨论了其中基于模板匹配的方法。在此基础上提出了通过使用Matrox Imaging Library高级图像处理编程库,高效快速的实现了感兴趣区域的检测定位,为顺利的进行感兴趣区域编码提供了良好的实验基础。接着分析了提升小波的基本原理、感兴趣区域编码基本理论和基于小波变换的SPIHT编码。图像感兴趣区域编码技术是静止图像压缩标准JPEG2000的一个新特性,根据区域重要性的不同采取不同压缩策略。SPIHT编码是优秀的嵌入式编码算法,很好的利用了小波系数子代对父代的继承性,实现了高效率的编码,并通过渐进的码流传输原则,实现了编码的质量可分级性。最后将上述理论应用于实际,结合人脸检测应用领域的特点... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-7 |
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第一章 绪论 |
7-12 |
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§1-1 图像编码技术的产生背景 |
7 |
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§1-2 静态图像编码的发展现状 |
7-10 |
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§1-2-1 基本编码类型 |
7-8 |
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§1-2-2 静态图像压缩标准 |
8-9 |
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§1-2-3 图像压缩技术评价 |
9-10 |
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§1-3 感兴趣区域编码的目的和意义 |
10-11 |
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§1-4 本论文内容安排 |
11-12 |
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第二章 感兴趣区域检测方法研究 |
12-17 |
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§2-1 目前人脸检测方法 |
12-13 |
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§2-1-1 基于知识的方法 |
12 |
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§2-1-2 特征不变量方法 |
12 |
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§2-1-3 模板匹配方法 |
12-13 |
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§2-1-4 基于外观方法 |
13 |
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§2-2 模板匹配人脸检测方法 |
13-16 |
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§2-2-1 模板匹配 |
13-14 |
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§2-2-2 模板制作 |
14-15 |
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§2-2-3 匹配算法 |
15 |
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§2-2-4 实验结果 |
15-16 |
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§2-3 本章小结 |
16-17 |
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第三章 小波变换理论 |
17-26 |
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§3-1 小波变换的发展现状 |
17 |
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§3-2 提升小波 |
17-23 |
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§3-2-1 提升方案的基本原理 |
17-20 |
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§3-2-2 提升步骤 |
20-23 |
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§3-2-3 提升方案的优点 |
23 |
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§3-3 小波变换用于图像压缩 |
23-25 |
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§3-3-1 图像的小波分解 |
23-24 |
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§3-3-2 小波变换特性分析 |
24-25 |
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§3-3-3 基于小波变换的图像编码原理 |
25 |
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§3-4 本章小结 |
25-26 |
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第四章 感兴趣区域图像分级编码 |
26-36 |
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§4-1 感兴趣区域编码方法 |
26-28 |
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§4-1-1 掩码 |
26-27 |
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§4-1-2 一般位移法 |
27-28 |
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§4-1-3 最大位移法 |
28 |
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§4-2 嵌入式分级编码 |
28-35 |
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§4-2-1 编码的可分级性 |
28-29 |
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§4-2-2 嵌入式编码 |
29-30 |
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§4-2-3 EZW 算法 |
30-32 |
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§4-2-4 SPIHT 算法 |
32-35 |
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§4-3 本章小结 |
35-36 |
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第五章 感兴趣区域编码实现方案 |
36-43 |
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§5-1 方案的总体设计 |
36-38 |
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§5-1-1 提升小波的选取 |
36-37 |
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§5-1-2 掩码生成方法的改进 |
37-38 |
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§5-1-3 感兴趣区域最大位移法 |
38 |
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§5-1-4 SPIHT 编码 |
38 |
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§5-2 方案的实现 |
38-40 |
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§5-3 实验结果和分析 |
40-43 |
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第六章 总结与展望 |
43-44 |
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参考文献 |
44-46 |
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致谢 |
46 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.370624 |
