健康是福83
多媒体图像压缩技术姓名:Vencent Lee摘要：多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。一、多媒体数据压缩技术仙农(C．E．Shannon)在创立信息论时，提出把数据看作是信息和冗余度的组合。早期的数据压缩之所以成为信息论的一部分是因为它涉及冗余度问题。而数据之所以能够被压缩是因为其中存在各种各样的冗余；其中有时间冗余性、空间冗余性、信息熵冗余、先验知识冗余、其它冗余等。时间冗余是语音和序列图像中常见的冗余，运动图像中前后两帧间就存在很强的相关性，利用帧间运动补兴就可以将图像数据的速率大大压缩。语音也是这样。尤其是浊音段，在相当长的时间内(几到几十毫秒)语音信号都表现出很强的周期性，可以利用线性预测的方法得到较高的压缩比。空间冗余是用来表示图像数据中存在的某种空间上的规则性，如大面积的均匀背景中就有很大的空间冗余性。信息熵冗余是指在信源的符号表示过程中由于未遵循信息论意义下最优编码而造成的冗余性，这种冗余性可以通过熵编码来进行压缩，经常使用的如Huff-man编码。先验知识冗余是指数据的理解与先验知识有相当大的关系，如当收信方知道一个单词的前几个字母为administrato时，立刻就可以猜到最后一个字母为r，那么在这种情况下，最后一个字母就不带任何信息量了，这就是一种先验知识冗余。其它冗余是指那些主观无法感受到的信息等带来的冗余。通常数据压缩技术可分为无损压缩(又叫冗余压缩)和有损压缩(又叫熵压缩)两大类。无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。最新被称为“E—igen—ID”的压缩技术可将基因数据压缩1．5亿倍)。对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准，即‘JointPhotographicExpertGroup’标准)和动态图像压缩标准(MPEG标准，即‘MovingPictureExpertGroup’标准)。JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。为了满足各种需要，它制定了四种工作模式：无失真压缩、基于DCT的顺序工作方式、累进工作方式和分层工作方式。MPEG用于活动影像的压缩。MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息。压缩层包含经压缩后的实际的图像和声数据，该数据流将视频、音频信号复合及同步后，其数据输率为1．5MB／s。其中压缩图像数据传输率为1．2M压缩声音传输率为0．2MB／s。MPEG标准的发展经历了MPEG—I,MPEG一2、MPEG一4、MPEG-7、MPEG一21等不同层次。在MPEG的不同标准中，每—个标准都是建立在前面的标准之上的，并与前面的标准向后的兼容。目前在图像压缩中，应用得较多的是MPEG一4标准，MPEG-是在MPEG-2基础上作了很大的扩充，主要目标是多媒体应用。在MPEG一2标准中，我们的观念是单幅图像，而且包含了一幅图像的全部元素。在MPEG一4标准下，我们的观念变为多图像元素，其中的每—个多图像元素都是独立编码处理的。该标准包含了为接收器所用的指令，告诉接收器如何构成最终的图像。上图既表示了MPEG一4解码器的概念，又比较清楚地描绘了每个部件的用途。这里不是使用单一的视频或音频解码器，而是使用若干个解码器，其中的每一个解码器只接收某个特定的图像(或声音)元素，并完成解码操作。每个解码缓冲器只接收属于它自己的灵敏据流，并转送给解码器。复合存储器完成图像元素的存储，并将它们送到显示器的恰当位置。音频的情况也是这样，但显然不同点是要求同时提供所有的元素。数据上的时间标记保证这些元素在时间上能正确同步。MPEG一4标准对自然元素(实物图像)和合成元素进行区分和规定，计算机生成的动画是合成元素的一个例子。比如，一幅完整的图像可以包含一幅实际的背景图，并在前面有一幅动画或者有另外一幅自然图像。这样的每一幅图像都可以作最佳压缩，并互相独立地传送到接收器，接收器知道如何把这些元素组合在一起。在MPEG一2标准中，图像被看作一个整体来压缩；而在MPEG一4标准下，对图像中的每一个元素进行优化压缩。静止的背景不必压缩到以后的I帧之中去，否则会使带宽的使用变得很紧张。而如果这个背景图像静止10秒钟，就只要传送一次(假设我们不必担心有人在该时间内切人此频道)，需要不断传送的仅是前台的比较小的图像元素。对有些节目类型，这样做会节省大量的带宽。MPEG一4标准对音频的处理也是相同的。例如，有一位独唱演员，伴随有电子合成器，在MPEG一2标准下，我们必须先把独唱和合成器作混合，然后再对合成的音频信号进行压缩与传送。在MPEG一4标准下，我们可以对独唱作单独压缩，然后再传送乐器数字接口的声轨信号，就可以使接收器重建伴音。当然，接收器必须能支持MIDI放音。与传送合成的信号相比，分别传送独唱信号和MIDI数据要节省大量的带宽。其它的节目类型同样可以作类似的规定。MPEG一7标准又叫多媒体内容描述接口标准。图像可以用色彩、纹理、形状、运动等参数来描述，MPEG一7标准是依靠众多的参数对图像与声音实现分类，并对它们的数据库实现查询。二、多媒体数据压缩技术的实现方法目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。三、压缩原理由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。(2) 人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分 为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩 编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类 •哈夫曼编码 •算术编码 •行程编码 •Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类 •预测编码：DPCM，运动补偿 •频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码 •空间域方法：统计分块编码 •模型方法：分形编码，模型基编码 •基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码 •JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。四、JPEG图像压缩算法1．.JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；变换；3.量化；4.编码。2．1．颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。Y=＋128人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。2．变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。DCT变换公式：x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/>0 或 v>0 c(u)c(v)=1经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。3．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：2．4、编码Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。DC编码DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补码即可。所谓1的补码，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。AC编码AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。
小蝴蝶飞不过
刘勃，周荷琴，魏铭旭. 一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法. 中国图象图形学报，， , 2005.刘勃，魏明旭，周荷琴. 一种基于区间分布的自适应背景提取算法.模式识别与人工智能, 18（3），2005. (EI)刘勃，魏明旭，周荷琴. 混合交通环境中阴影检测算法. 信号处理，21（2）, Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li. Modeling and Mining of Users' Capture Intention for Home Videos, Accepted by IEEE Trans. on Multimedia (TMM).MEI Tao, ZHOU He-Qin, FENG Huan-Qing. Unsupervised Mining of Sports Video Structure with Mosaic. Journal of University of Science and Technology of China, , , , Apr. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou. Tracking Users' Capture Intention: A Novel Complementary View for Home Video Content Analysis. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), , Singapore, Nov. Mei, Cai-Zhi Zhu, He-Qin Zhou, Xian-Sheng Hua. Spatio-Temporal Quality Assessment for Home Videos. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), pp. 439-442, Singapore, Nov. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li, Hong-Jiang Zhang. EFFICIENT VIDEO MOSAICING BASED ON MOTION ANALYSIS. In Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Genoa, Italy, Sep. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li. To Mine Capture Intention of Camcorder Users. In Proceedings of SPIE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP), pp. 268-275, Beijing, China, Jul. Mei, Yu-Fei Ma, He-Qin Zhou, Wei-Ying Ma, Hong-Jiang Video Mining with Mosaic. In Proceedings of IEEE International Multi-Media Modelling Conference (MMM), pp. 107-104, Melbourne, Australia, Jan. 2005.刘勃，魏明旭，周荷琴. 交通场景中分块阴影检测算法研究.计算机工程.31（11），2005周西汉，刘勃，周荷琴. 一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法. 计算机仿真，22（4）：117-119，123，2005武海澄，刘正敏，周荷琴. 磁共振成像系统中低阶平板式匀场线圈的设计，中国电机工程学报(EI)，25（24）, 2005: 154-159刘正敏, 周荷琴, 武海澄. 磁共振成像系统的一种快速涡流补偿方法. 中国医疗器械杂志. 29 (6), 2005: 410-413范欣，周荷琴，陈立群. 针对图象自适应显示的视觉注意力模型. 计算机仿真，22(6)：53-56，2005诸葛斌，周荷琴等. 中国数字人数据集断层图象自动配准算法. 中国生物医学工程学报，24(4):443-447， 2005 (EI)诸葛斌，冯焕清，周荷琴，袁非牛. 医学图像表面重建中等值面的快速定位. 生物医学工程学杂志22(2):351-354, 2005诸葛斌，周荷琴等. 人体切片数据集颜色的自动校正方法. 航天医学与医学工程，18(3) (EI)诸葛斌，赵聪，周荷琴等. 基于裂隙扫描图象的角膜表面三维重建. 中国生物医学工程学报，24(3)：353-356，2005 (EI)郎文辉，冯焕清，周荷琴等. 一种基于HIS的距离联合RGB三维场边缘探测方法. 中国图象图形学报，10(3):301-304, 2005郎文辉，冯焕清，周荷琴等. 基于亮度信息的人体解剖照片集直接成像方法. 中国科学技术大学学报，35(1):88-93, 2005袁非牛，廖光煊，范维澄，周荷琴. 基于光线投射算法的混合场景可视化. 中国图象图形学报，10(7)： 2005Guodong Feng, Feng Li, Heqin Zhou, Huanqing Feng. A Mini PACS with High-level Image Postprocessing Function. Proc. of The 7th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. Shenzhen Wu，Feiniu Yuan，Heqin Zhou, etc. Proc. of The 7th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. Shenzhen Xie, Xin Fan, Wei-Ying Ma, He-Qin Zhou. Adapting Images on Proxies for Small Form Factor Devices, 4th IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia 2004.袁非牛，周荷琴等. 基于多重增量递推合采样点分解的求交算法. 北京生物医学工程,2（1）：54-58，2004郎文辉，冯焕清，周荷琴，袁非牛. 使用VHD的可视人成像方法研究. 数据采集与处理, 19（2）：135-139，2004诸葛斌，冯焕清，周荷琴. 医学图像表面重建中等值面的快速定位. 生物医学工程学杂志，22（2）：351-354，2005周西汉，刘勃，周荷琴，袁非牛. 一种基于奔腾SIMD指令的快速背景提取方法. 计算机工程与应用. 40(27)：81-83, 2004.刘勃，周荷琴. 基于贝叶斯网络的网络安全评估方法研究. 计算机工程，30(22):111-113，2004. （EI04528745431）Liu Bo，Zhou Xihan，Zhou Heqin. Vehicle Detection and Recognition in Multi-traffic Scenes. (5), .吴小培，冯焕清，周荷琴. 结合小波变换和独立分量分析的脑电特征提取. 仪器仪表学报，25（1），2004Ao Li, Minghui Wang, Dan Xie, Heqin Zhou, Huanqing Feng. A Novel Approach for Protein Subcellular Prediction Using PSI-BLAST and Support Vector Machine. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. , 2004, Nov., Nagoya, Xie, Ao Li, Minghui Wang, Heqin Zhou, Huanqing Feng. LOCSVMpsi: A Subcellular Localization Web Server Based on A Novel Method Using Profile-based SVM. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. , 2004, Nov., Nagoya, Feiniu, LIAO Guangxuan, FAN weicheng, ZHOU Heqin, FENG Huanqing. High Quality Interactive Volume Rendering Based on 3D Texture Mapping Using OpenGL SL. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. . 2004, Nov., Nagoya, Japan.吴小培，李晓辉，冯焕清，周荷琴.基于盲源分离方法的工频干扰消除，信号处理，2003，19(1)，81-84，2003诸葛斌，冯焕清，周荷琴.基于有序体数据的最大密度投影算法.中国科学技术大学学报，33（4）：473－479，2003袁非牛，周荷琴等. 基于PC图形卡W-Buffer的交互直接体绘制.中国科学技术大学学报，33（4）：480－485，2003袁非牛，诸葛斌，周荷琴，冯焕清.基于SIMD技术和阈值分割方法的快速体绘制算法.中国图形图像学报，8（12）：2003诸葛斌，冯焕清，周荷琴. 医学图象体绘制中的快速三线性插值算法.航天医学与医学工程，16（3）：206－209，2003袁非牛, 周荷琴等. 虚拟内窥镜系统中的自动导航. 航天医学与医学工程，16（3）：201－205，2003Li-Qun Chen, Xing Xie, Xin Fan, Wei-Ying Ma, Hong-jiang Zhang, He-Qin Zhou. A visual attention model for adapting images on small displays, ACM Multimedia Systems Journal, , , p353-364, 2003.(SCI)Xin Fan, Xing Xie, He-Qin Zhou, Wei-Ying Ma. Looking into Video Frames on Small Displays. Proceedings of the 11th ACM international conference on Multimedia, p247-250, Berkeley, CA, USA, . (EI)Xin Fan, Xing Xie, Wei-Yang Ma, Hong-Jiang Zhou, Visual Attention Based Image Browsing on Mobile Devices, Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2003, , p53-56, Baltimore, MD, USA, , , , , : A Slicing Tree Based Web Page Representation for Various Display Sizes. The 12th International World Wide Web Conference(WWW2003), Budapest, HUNGRAY, May , , , , . Image Adaptation Based on Attention Model for Small-form-factor Devices, 9th International Conference on Multimedia Modeling, Taipei, Taiwan, Bin, FENG Huan-qing, ZHOU He-qin. Volume Rendering Based on Sorted Volumetric Data.航天医学与医学工程，16（4）：243－247, LIU, Heqin ZHOU. Using Object Classification to Improve Urban Traffic Monitoring System. Proceddings of 2003 International Conference on Neural Networks and Signal Processing(ICNN), , 2003, Nanjing, p1155-1159 (ISTP)诸葛斌,冯焕清,周荷琴等. 基于PC机的医学图像三维表面重建. 航天医学与医学工程 , No 4, Mei, Qinghua Huang, Heqin Zhou, He Zhao and Huanqing Feng. An Improved Multiscale Image Enhancement via Laplacian Pyramid, The 2nd International Conference on Image and Graphics (ICIG), SPIE Vol. 4875, No. 1, pp. 402-410, Hefei, China, Aug. 2002.赵何,周荷琴等. 基于PC机的虚拟内窥镜成像算法. 航天医学与医学工程. , , 2002.黄庆华,周荷琴,冯焕清. 一种快速有效的脉冲噪声滤除方法. 计算机工程与应用. YUAN, Heqin ZHOU, He ZHAO, Huanqing FENG. Sampled points decomposing based ray casting for virtual endoscopy. The 2nd International Conference on Image and Graphics(ICIG), Hefei, MEI, Qinghua HUANG, Heqin ZHOU, He ZHAO and Huanqing FENG. An Improved Multiscale Image Enhancement via Laplacian Pyramid. The 2nd International Conference on Image and Graphics(ICIG), Hefei, .周荷琴,王恒良等. 心室Purkinje纤维传导系统的自动生成算法.北京生物医学工程., He, Zhou He-qin, Feng Huan-qing. Study on Imaging Algorithm of Virtual Endoscope System. Proc. Of 2001 Annual National Conference on Biomedical Electronics, Biomedical Measurement, Biomedical Information & Control, Biomedical Sensor techniques.梅 涛, 周荷琴, 冯焕清. 基于JPEG的多比特医学图像压缩方法. Proceedings of 2001 Annual National Conference on Biomedical Electronics, Measurement Information & Control, Sensor Techniques(CBME), Wuhan, Yonggang, Zhou Heqin, Feng Huanqing, Wang Hengliang. Parallel Algorithm for Calculation of Cell Dipoles in ECG Simulation. 《Proc. IEEE-EMBS Asia-Pasific Conf. On BME》, Hangzhou, Hengliang, Zhou Heqin, Feng Huanqing, Guo Yonggang. Error Analysis and Improvement on Simulation Algorithm of Excitation Propagation's Process of Cardiac Electricity. 《Proc. IEEE-EMBS Asia-Pasific Conf. On BME》, Hangzhou, 2000.周荷琴,王恒良,郭永刚,黄庆华,赵何等. 微机原理及应用多媒体CAI软件设计.中国科大学报., , 1999.周荷琴,冯雷,郭永刚.用屏蔽珠抑制高频电磁干扰.电子技术应用., , 1999.周荷琴,蔡方辉,王恒良,冯焕清,刘 兵.多参数监护仪的设计.中国医疗器械杂志., , 1999.周荷琴,孙景群,刘兵,冯焕清,江朝晖. 基于68HC05的心电OEM模块设计. 中国科技大学学报. , , 1998.周荷琴,杜克强,冯焕清. 基于OEM模块的自动血压血氧监护仪设计. 中国科技大学学报. , , 1998.获奖情况曾获中国科学院重大科研成果二等奖 3 项，安徽省教学成果二等奖 1 项，安徽省多媒体教学软件一、二等奖各 1 项。在研项目简介磁共振成像系统:控制器研发; 序列的自动参数调整; 3.图像伪影校正; 4.磁体的自动设计及优化.医学图像处理:1.图像压缩与增强; 2.三维重建和虚拟内窥; 3.医学图像存档与通信系统; 4.数字人.智能交通系统:1.基于视频的交通流量检测; 2.基于视频的交通事件检测与识别; 车载导航系统，GIS.与微软亚洲研究院合作项目:1.可扩展网页信息表征模型研究; 2.基于统计学习的事件检测.无线通信:1.基于OFDM的无线通信系统中若干技术研究; 2.低密度奇偶校验码(LDPC)的编解码方法研究;音频编码技术研究; 4.数字广播系统DRM在DSP上的实现.2.周荷琴 女，1955年出生，汉族，中共党员，大学学历，中学高级教师1973年——1996年 常州市二十四中工作1996年——1999年 常州市二十六中工作1999年——常州市实验初中工作2009年——常州外国语学校工作获奖情况及荣誉称号常州市优秀教育工作者江苏省优秀教育工作者常州市物理评优课一等奖江苏省物理评优课二等奖江苏省依法治校先进个人
美人儿不哭
1.用matlab实现图像压缩时,如何将图片仿真 图像压缩是当今信息时代迫切需求的一门图像处理技术，它极大的减少了图像的数据量，为图像的存储，传输提供了方便。 小波变换，是一种广泛用于图像压缩的方法。它能让图像按不同的分辨率分析。 根据Mallat算法的思想，图像能分解成一个轮廓信号（低频子图）和水平，垂直，对角线三个方向上的细节信号（高频子图）。而轮廓信号又可以进一步分解。 而图像的主要能量部分是低频部分，而且人眼视觉系统对低频部分更为敏感，所以可以对低频部分采用较低压缩比；对高频部分采用较大压缩比来进行压缩。 本文提出的是一种结合小波变换，DCT变换和矢量量化的压缩方法。根据人眼的视觉特性，首先对图像进行小波分解，然后，对低频分量进行压缩比不大的DCT变换；对不同方向不同分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对反变换和解码后的系数进行小波重构。矢量量化过程中的码书设计采用的是LBG算法。 这样，根据对图像质量的不同要求，我们可以改变小波分解的层数，来得到不同压缩比的图像。本篇论文只对小波分解一层和两层后压缩进行了仿真和分析，表明该方案结合了各种压缩方法的优点，在满足图像质量的同时能得到较大的压缩比。 目前，在包装装潢设计中常用的图形处理软件有Pho-toshop,CorelDraw,AutoCAD等。但是这些软件中很少涉及到对图像进行压缩处理，以满足图像进行传输和储存的需要。 基于这一点考虑，在此尝试着用MATLAB编程来处理包装装潢图像的压缩，实现包装与计算机的紧密结合。 1 MATLAB MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图像显示于一体，它附带的小波分析工具箱功能强大，可以完成小波分析的绝大部分工作。 MATLAB工具箱的出现避免了程序设计中的重复性劳动，缩短了开发周期，降低了成本，因而受到工科院校师生和研究人员的青睐。 在介绍利用MATLAB小波工具压缩图像的文献中，总是将真彩色RGB图像转换为灰度级索引图像进行处理.经过这种处理以后，图像的存储数据能得到一定的压缩，但由压缩后的数据难以恢复成理想的彩色图像。 文中用MATLAB中有关函数处理图像压缩，而且由压缩后的数据可以还原出图像.实验结果表明，还原出的图像效果是理想的。文中主要以lena图像的处理为例，对它进行二进小波多层分解后，将低频和高频近似的系数矩阵作相应的处理，来研究用MATLAB中的小波工具箱压缩图像的方法。 2 图像压缩方法 在实际应用中，首先需要从图像文件中读取图像数据.MATLAB使用imreed（)函数完这一任务.例如，在电脑D盘中有一彩色图像文件，则可由下述语句读取： X=imread（′D:\picl.′）； MATLAB图像处理工具箱支持4种基本图像类型：索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像.MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像.它存储在三维数组中。这个三维数组有3个面，依次对应子红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种颜色，而面中的数据则分别是这3种颜色的强度值，面中的元素对应于图像中的像素点。 索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map，其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵X包含一个值，这个值就是颜色图数组map中的索引。 颜色图map为m*3双精度矩阵，各行分别指定红、绿、蓝（R、G、B）单色值，map=〔RGB〕，R、C、B为值域为〔0,1〕的实数值，m为索引图像包含的像素个数.然后可根据情况采用不同的小波函数，进行索引图像的分解压缩。这里对上面产生的索引图像X用dbl小波进行2层分解。 〔c,l〕=wavedec2(X,2，′dbl′)。 在这里，一个索引图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的.高分辨率（即高频细节）子图像上大部分点的数值接近于0，越是高频这种现象越明显.对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频（即近似）部分。 多层小波分解的所有成分系数均保存在向量c中，低频近似与高频细节的系数需从向量C中提取。MATLAB分别使用appcoet2（)和detcoef2（)函数来完成这一工作。 这种方法是对低频和高频部分进行处理，因而提取低频和高频近似系数。 cAl=appcoef2(c,1，′dbl，′1);cH1=detcoef2（′h′，c,1,1）; cDl=detcoef2（′d′，c,l,1）;cVl=detcoef2（′v′，c,l,1）。 matlab实现离散余弦变换压缩（JPEG压缩原理） JPEG图像压缩算法： 输入图像被分成8*8或16*16的小块，然后对每一小块进行二维DCT（离散余弦变换）变换，变换后的系数量化、编码并传输； JPEG文件解码量化了的DCT系数，对每一块计算二维逆DCT变换，最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。 DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角，因为左上放映原图像低频部分数据，右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。 实例程序： function Jpeg I=imread('D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\')； %该图片在安装matlab的目录中找，原图为灰度图象 。 2.使用MATLAB图像压缩怎么做 I = imread('')； % 输入图像 I = im2double(I)； % 数据类型转换 T = dctmtx(8)； % 计算二维离散DCT矩阵 dct = @(x)T * x * T'； % 设置函数句柄 B = blkproc(I,[8 8],dct)； % 图像块处理 mask = [1 1 1 1 0 0 0 0 % 掩膜 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2 = blkproc(B,[8 8],@(x)mask.* x）； % 图像块处理 invdct = @(x)T' * x * T； % 设置函数句柄 I2 = blkproc(B2,[8 8],invdct)； % 图像块处理 imshow(I), figure, imshow(I2) % 显示原始图像和压缩重构图像 3.用matlab把11张tif图片做成一个连续动画 使用如下代码方式可以达到你想要的效果。 clear; clc; for i=2:50 c=strcat('a',num2str(i)）；%这里可以根据自己图片名字儿作相应的修改 c=strcat(c,'.bmp'); I=imread(c); % I=rgb2gray(I) figure(1); imshow(I); end 图片的保存方式如：，这样可以实现你的汽车动画。如果想要使用你的汽车图片做的话，请把汽车图片发给我，我帮你看看。
任何一项研究都离不开方法的支撑。没有研究方法的科学研究是不存在的，没有研究方法，其研究就成了无源之水、无本之木，就不是真正的研究。下面是我整理的论文研究方法，希
公山虚1 2人参与回答 2023-12-05 1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成
追梦的风筝123 2人参与回答 2023-12-11 数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPE
全全英英 3人参与回答 2023-12-07 观察法和实验法。视频论文是以视频形式发表的论文，素材选取是考虑到场景的设计对整个视频的设计风格，镜头画面，社会空间，都有很大的影响。视频类论文的研究方法有观察法
仟木源家居 6人参与回答 2023-12-12 详情如下。1、没有安装解压软件。目前论文查重软件下载的报告都是通过压缩，需要解压软件解压查看，如果你的查重报告word或pdf阅读器或其他软件打开肯定乱码。2、
柠檬草的味道11 4人参与回答 2023-12-06 
