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1、毕 业 论 文 开 题 报 告1本课题的研究目标及意义研究的目的:随着现代通信技术的飞速发展和通信业务的不断拓展，图像信息传输已经成为现代通信系统所提供的基本服务。在当前这样一个信息爆炸的社会中，人们在交换图像声音等媒体信息方面的需求越来越大，对交换的质量要求也越来越高。通常图像经数字化后形成的数据量非常大。例如，一副分辨率为 1024768的24bit真彩色静止图像，就有 2.36MB的数据量。如果进行视频处理，假设每秒 30帧，则每秒产生近 70MB的数据，也就是说，一张普通的光盘只能容纳9s的图像。但是具有庞大数据量的数字图像难以传输和存储，数字图像通信与通信网容量的矛盾日益突出，极大地
2、制约了图像通信的发展，已经成为图像通信领域中的“瓶颈”问题。为了解决数字图像数据量巨大的问题，必需对图像数据进行有效地压缩，数字图像压缩编码，已经成为现代信息社会中一个研究的热点问题。2国内外现状的发展趋势、本课题的主攻方向：从六十年代起，由于计算机技术的发展，图像数据压缩经历了重要的成长阶段。到七十年代有了更深入的发展，人们开始进行帧间预测编码的研究。八十年代初，开始对运动补偿所用的运动估值进行研究，变换编码是H. C. Andrews等人在1989年提出的。它采用的是二维离散傅里叶变换。直到九十年代，随着 ITU-T和 1S)相继通过了一系列的图像编码国际协议，标志着图像编码技术日趋成熟并
3、走向了产业化。这些国际协议普遍采用的是当今最实用的高效编码方法一混合编码。图像压缩编码技术向着更高的压缩比和更好的压缩质量的方向前进，进入了一个崭新的、欣欣向荣的大发展时代。目前已提出和正在进行研究的图像编码方法列举如下: 1小波变换图像编码。 2利用人工神经网络的压缩编码。 3利用分形集合的图像编码 (IFS编码)。4利用数学形态学的图像编码等。数字图像压缩方法的研究是对数字图像压缩编码技术的思想、原理和设计方法作了较为系统的分析和讨论。重点介绍了几种常见数字图像压缩编码方法的原理及其适用的场合和特点，并对预测编码及变换编码方式进行详细的介绍。3主要研究内容、途径及技术路线：主要研究内容:
4、首先论文对数字图像压缩技术进行了综述，回顾了图像压缩技术的起源与发展，详细阐述了图像压缩的必要性和可能性,分析图像压缩的一般模型，以及复原图像质量的性能评价标准。然后重点介绍图像压缩编码的分类,对图像压缩编码,特别是预测编码、变换编码、矢量量化编码、小波编码、分形编码原理和特点进行分析,并阐述图像压缩编码的作用。主要研究途径:1、通过网络、图书馆、报刊等工具查找相关资料。（1）在网络中输入相关关键字查找相关资料；（2）在图书馆翻阅相关书籍记载重要的资料；（3）翻阅新旧报刊，抄记前辈的总结,与人讨论，增加论文的真实价值；4论工作的进度及完成时间2007年3月1日4月1 查阅相关书籍文献，收集资料
5、，根据任务书，撰写开题报告； 2007年4月15月20 根据任务书和开题报告撰写论文； 2007年5月206月1 修改论文，及时将论文交给指导教师，提出修改意见后及时修改； 2007年6月16月10 最后定稿，打印论文，准备答辩。5.参考文献1朱秀昌，刘峰，胡栋.数字图像处理与图像通信.北京:北京邮电大学出版社，20022胡春玲.图像编码时基于小波选择.中国图像图形学报，1998, 9: 742-745 3张宗平，刘贵忠.基于小波视频图像研究压缩进展.电子学报2002,(6):883-8914蔡灿辉，丁润涛.X树图像编码.电子信息学报，2003, (2): 164-1695陈运，周亮，陈新.
6、信息论与编码，1999, 22 (7), 10-646何立，王延平.利用小波变换和约束矩阵进行图像压缩编码.电子学报，1995, 4:20-237田化梅，田科英，图像数字压缩编码技术的进展研究，华中师范大学学报专辑，1997,68陈书海.实用数字图像处理M.北京:科学出版社，200510 章毓晋 图象处理和分析M北京:清华大学出版社，199212 冯玉珉,邵玉明,张星. 数据图像压缩编码M . 北京:中国铁道出版社,1993.13 K R Castle man. Digital Image Processing M. Prentice2Hall International, Inc., 199
7、6.14 Ralf Steinmetz, ET al.Multimedia: Computing, Communications &Applications M. Prentice2Hall Inc., 1996.15 赵耀,王红星,袁保宗. 分型图像编码研究的进展J . 电子学报,2000 ,28 :952101, 106.16 A EJacauin. A Novel Fractal Block2coding Technique for DigitalImage C. Proceedings of ICASSP21990 IEEE International17 S.Gmallat. Multifrequency channel decompositions of images and wavelet models IEEE Trans. ASSP, 1989 (37):2091-211018 Chin-Chen Chang, Yu-Chen Hu. A fast LBG codebook training algorithm for vector quantization IEEE Trans. on Consumer Electronics, 1998, 44(4): 1201一1208
