静止图像的感兴趣区域编码开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

随着计算机技术的发展和广泛应用，计算机处理的信息种类也越来越多。特别是由于多媒体技术的广泛应用，计算机所涉及的信息己经从传统的文字信息扩展到音频、视频图像、静止图像、动画等多种;通常这些信息的数据量都非常的大，例如，一幅512x512像素、8bit/pel的黑白图像占256kb，如果是每分量8位的彩色图像，要占据3*256=768kb的空间。而且由于原始图像的各个像素点上与相邻的像素点的相关性，原始图像的像素矩阵有大量的冗余信息，在网络传输中带宽总是有限的，所以如何高效地表示和压缩数据去除冗余信息成为多媒体技术和网络传输的一个关键。与此同时图像的压缩编码技术应运而生。

目前在图像压缩这一领域中的研究一直是以满足容量更小，传输速度更快，图像质量更高为目的的。但是由于压缩比和重建图像质量的相互制约关系，想要一幅图像同时在这两方面都获得最佳效果是无法实现的，但图像的实际应用上，人们往往只对一幅图像中的某一特殊的部分感兴趣。在许多数字图像应用的领域中，需要的并不是整个清晰的图像，而只是需要图像中某一或某几个特定位置处于无损压缩的状态。roi图像压缩技术正是基于这种实际应用需求，对图像中的roi进行无损压缩或近似无损压缩(不影响视觉观察)，对bg进行高倍有损压缩，既可以满足人们对图像的质量要求，又提高了图像压缩比，实现了高效传输和存储图像。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

一般的roi编码思路有两种:一种是系数移位的方法，保证在解码端roi的系数先于bg系数被解码;另一种是编码过程中对roi图像数据分配更大的编码权重。jpeg2000定义了两种roi编码模式:一般移位法(scafing-based method)和最大移位法（maxshift method)。这两种编码模式都是基于系数移位的思想。通过提升roi系数或者降低bg系数的位平面，使roi区域的部分或者全部位平面高于bg区域的位平面。在接下来进行的嵌入式编码过程中，按照从最重要位平面msb（most significant bitplane)到次重要位平面lsb（less significant bitplane)的顺序依次编码，这样roi系数就能够比bg优先得到编码。在任意比特率下，如果码流被中途截断或者嵌入式编码在运行的过程中被中止，roi区域都能够获得优于bg区域的图像重建质量。也就是说，在压缩图像中存在着不均等的压缩质量分布。，在嵌入式编码时最重要的roi位平面位于码流的前面。这样解码时感兴趣区域的码流优先得到解码和恢复。由于最大位移算法的背景区在高压缩比的情况下重构效果很差，所以本文采用了一般位移算法。

嵌入式编码方法有ezw算法、spiht算法、ebcot算法三种算法各有优劣，但ezw算法是一种基于零树的嵌入式图像编码算法，虽然在小波变换系数中，零树是一个比较有效的表示不重要系数的数据结构，但是，在小波系数中还存在这样的树结构，它的树根是重要的，除树根以外的其它结点是不重要的。对这样的系数结构零树就不是一种很有效的表示方法。

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 论文开题；

第6周—第12周 撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]孟宪伟，晏磊.图像压缩编码方法综述[j].影像技术，2007,2(1):12-15.

[2]邢文凯，侯迎春.ebcot算法改进研究及实现[j].科学技术与工程，2009,9(16):4823-4825.

[3]李书欣，土泉，吴延赞等.基于hvs感知模型与数据压缩的可逆图像水印算法[j].电视技术，2010,34(6):26-28.