基于监督学习和LapRLS的彩色图像压缩开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像压缩是数字图像处理领域的一项基础且关键的技术，其目的是在保证图像质量的前提下，尽可能地减少图像数据量，以便于图像的存储和传输。

随着多媒体技术的快速发展和普及，图像数据量呈爆炸式增长，对图像压缩技术提出了更高的要求，尤其是在网络带宽有限的情况下，高效的图像压缩技术显得尤为重要。

本选题旨在研究基于监督学习和laprls（laplacianregularizedleastsquares，拉普拉斯正则化最小二乘法）的彩色图像压缩方法，以期提高图像压缩效率和重建图像质量。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像压缩技术经过多年的发展，已经取得了丰硕的成果。

传统的图像压缩方法主要包括预测编码、变换编码和矢量量化等。

其中，预测编码利用像素间的相关性进行预测，减少数据冗余；变换编码将图像从空间域转换到频率域，利用人眼对高频信息不敏感的特性进行压缩；矢量量化将多个像素组合成矢量，并用码本中的码字进行表示，以减少数据量。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.彩色图像特征提取:研究如何利用监督学习方法提取彩色图像的有效特征。

这包括选择合适的颜色空间进行颜色转换，选择有效的特征提取方法，以及利用监督学习进行特征降维，以减少数据冗余，提高压缩效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:收集并研读国内外有关图像压缩、监督学习、laprls算法等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.算法设计与实现阶段:研究基于监督学习的彩色图像特征提取方法，设计合理的特征提取和降维方案，并选择合适的颜色空间进行颜色转换，以提取图像的关键信息，减少数据冗余。

研究基于laprls的图像压缩模型构建方法，设计合理的图像压缩编码方案，并对laprls算法模型进行优化，以提升模型的压缩效率和重建图像质量。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于监督学习和laprls的彩色图像压缩方法。

将监督学习用于彩色图像特征提取，并结合laprls算法进行图像压缩，为图像压缩提供了一种新的思路。

2.探索了laprls算法在图像压缩领域的应用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 黄乐天，曾致远，林家骏，等. 基于深度强化学习的图像压缩编码方法综述[j]. 电子与信息学报, 2022, 44(12): 4289-4307.

2. 刘洋，黄大江，高文. 基于学习的图像压缩技术综述[j]. 自动化学报, 2022, 48(11): 2563-2585.

3. 孟敏，张涛，张新刚，等. 基于深度学习的图像压缩技术综述[j]. 通信学报, 2020, 41(11): 1-24.