导读:本文包含了有损压缩论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:光谱,图像,算法,神经网络,门控,数据,道格拉斯。
有损压缩论文文献综述
罗瑜,张珍珍[1]（2019）在《一种方向插值预测变长编码的帧存有损压缩算法》一文中研究指出为了提高帧存储的压缩性能,该文提出一种基于方向插值预测变长编码(DIPVLC)的帧存有损压缩算法。首先根据自适应纹理方向插值获取参考像素,从而得到预测残差,然后优化率失真模型对预测残差进行量化,最后通过游程哥伦布算法对量化残差进行变长编码。实验结果显示,与内容感知自适应量化(CAAQ)的帧存压缩算法相比,该文算法不但PSNR下降更少,而且压缩率提高了10.05%,同时编码时间减少了10.62%。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年10期）
隋志强,彭波,丛龙水[2]（2019）在《一种地震数据有损压缩方法及误差分析》一文中研究指出对某地震处理系统将32位浮点数压缩为N位有符号短整型数的方法进行了推算和分析。得出了其压缩和优化的方法,认为其压缩前、后的误差基本为10~(-5)数量级,压缩率约为60%,远高于常用无损压缩软件的压缩率(约为95%)。进一步讨论了舍入造成的差异及提高压缩率的可能性。通过某工区资料展示了压缩方法对实际数据的应用效果,表明了压缩方法的可用性。(本文来源于《油气地球物理》期刊2019年01期）
毕萍,杨洋,刘颖[3]（2018）在《一种有损压缩车牌图像重建算法》一文中研究指出图像经过JEPG格式压缩后易存在方块伪影。针对此类有损压缩车牌图像,给出一种基于卷积神经网络的重建方法,据以通过非线性映射和重建减少压缩伪影。卷积神经网络分为特征提取层、特征增强层、非线性映射层和重建层。其中,特征提取层采用叁个不同尺寸的卷积核提取特征,并对其进行融合,由此可捕捉更多图像细节信息。实验结果表明,采用该网络结构重建有损压缩车牌图像的效果较好,能明显减少重建后的方块伪影。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2018年04期）
王忠良,冯文田,粘永健[4]（2018）在《结合光谱解混与压缩感知的高光谱图像有损压缩（英文）》一文中研究指出压缩传感技术可以利用远少于奈奎斯特采样定理所获得的采样数据进行信号的鲁棒性重建。因此,该技术在计算资源和存储空间均受限的高光谱图像压缩中具有很大的应用潜力。提出了一种基于压缩感知与光谱解混的高光谱图像压缩算法。在编码端,分别通过空间采样和光谱采样来实现图像采样点的压缩;然后,对采样数据的空间与谱间相关性进行了研究。为了提高压缩性能,采用谱线性预测去除采样后的谱间相关性,利用JPEG-LS对预测误差进行编码来生成最终的比特流。在解码端,首先解码比特流以获得采样数据;采用光谱解混技术对原始高光谱图像进行重构,克服了传统压缩感知重建的诸多不足。针对机载可见/红外成像光谱仪数据的实验结果表明,该算法比JPEG2000和DCT-JPEG2000具有更好的压缩性能,并具有较低的计算复杂度。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2018年S1期）
莫思雨[5]（2018）在《基于神经网络的CCSDS有损压缩图像复原技术研究》一文中研究指出随着航天技术和空间技术的发展,人们从宇宙中获取的信息越来越多,图像作为信息的重要载体发挥着举足轻重的作用。但是由于航天器存储容量、下行数据有限等因素,为了获取更多信息需要对原始图像进行压缩存储,CCSDS有损压缩算法因其实现简单,压缩效果好使用广泛。然而有损压缩随着压缩倍数的提升,压缩后会导致图像退化严重,质量明显降低,达不到使用的要求。基于此原因本文针对CCSDS有损压缩图像展开复原技术研究,通过运用复原算法对压缩导致的有损图像进行恢复,最终达到高倍有损压缩图像也可使用的目的。本文首先通过直接观察和分析原始图像、退化图像的残差值,比较了 CCSDS有损压缩退化图像与运动退化和高斯退化图像异同,确定CCSDS有损压缩退化更接近于高斯模糊退化。因此本文选择常用于高斯退化图像复原的BP神经网络算法进行CCSDS有损压缩图像复原。经实验验证比较,基于Adam学习算法的BP神经网络对有损压缩退化图像有一定的复原效果。在此基础上,本文选取了蜜蜂进化遗传算法(Bee Evolutionary Genetic Algorithm,BEGA)和思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)这两种进化算法对BP神经网络进一步进行了优化,同时根据BP前几次迭代收敛快的特性对算法进行了优化。分别从主观和客观两个评价方向上对实验结果进行了评测:主观评测标准认为优化的思维进化算法与传统思维进化算法复原效果基本一致且优于蜜蜂遗传算法;客观评测标准选取了峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)两个指标,经比较认为优化的MEA-BP算法不管是在PSNR还是SSIM指标上都明显优于其它算法,该算法对CCSDS有损压缩退化图像有比较好的复原效果。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》期刊2018-06-01）
王平,陈欣,粘永健,许可[6]（2018）在《基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩》一文中研究指出多光谱图像的有效压缩已经成为遥感领域亟待解决的难题。针对星载多光谱成像仪获取的多光谱图像,提出了一种基于分块KLT(Karhunen-Loève transform,卡胡南-洛维变换)的低复杂度有损压缩算法。该算法首先对每个波段分别进行空间二维小波变换,以去除多光谱图像的空间相关性;然后将每个波段分成互不重迭且大小相等的图像块,每次仅对相邻两个波段的对应图像块进行谱间KLT变换,以去除谱间相关性;最后对变换后的所有波段进行联合EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation,最优截断的嵌入式块编码)压缩。实验结果表明,该算法的压缩性能优于基于整体KLT的多光谱图像压缩算法,并且具有较低的编码复杂度。(本文来源于《红外技术》期刊2018年02期）
聂艳明,吕耀,朱鹏[7]（2017）在《一种叁维轨迹数据有损压缩算法研究与实现》一文中研究指出随着物联网、车联网等感知应用的不断深入,如何有效存储所产生的海量叁维轨迹数据已成为充分利用这些数据的关键。本文在对现有针对一维轨迹数据有损压缩算法如死区算法、旋转门算法以及道格拉斯-普克算法等进行扩展的基础上,提出了针对叁维轨迹数据的叁维死区-道格拉斯-普克算法。实验表明,该算法在压缩精度、时间与空间代价方面具有较大的综合优势。(本文来源于《信息系统工程》期刊2017年12期）
惠鹏飞,石翠萍,张微[8]（2017）在《遥感图像分类有损压缩的定量分析》一文中研究指出本文使用基于回归模型的定量方法评估有损压缩对遥感图像压缩的影响,介绍了核函数的选择和模型参数的计算,研究了遥感图像分类回归分析模型的建立。通过实验分析了压缩比尺度分类的精度变化,结果表明,所建立的回归模型实现了遥感图像压缩性能分析。(本文来源于《科学技术创新》期刊2017年33期）
袁丽娜[9]（2017）在《一种适于时空大数据的有损压缩算法》一文中研究指出随着时空大数据的爆炸式增长,给数据存储带来高额的成本。为节省存储资源,提出一种基于欧氏距离的几何中心提取压缩的算法。实验结果表明,该算法通过几何中心坐标作为数据特征点,能够有效对时空大数据进行高效压缩,具有较高压缩比,且解压后的数据准确有效。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2017年20期）
潘申欣[10]（2017）在《面向低功耗H.264编码的参考帧有损压缩算法的设计及硬件实现》一文中研究指出近年来,随着多媒体和物联网的发展,H.264编码器被广泛的应用于视频监控系统、可穿戴设备等。在H.264编码器性能不断提升、功耗持续降低的同时,编码器进行帧间预测时的存取功耗日益增加,占据了编码系统总功耗的60%甚至更多。将参考帧压缩可以降低存储的数据量,进而降低存取功耗。在不同的压缩技术中,有损压缩因其可以减少大量的存储数据成为人们的研究热点。本文首先介绍了各种有损压缩算法,并以标准测试图片为基准验证了这些算法,得出了 I-ADPCM算法是目前压缩率相同情况下有损压缩算法中性能最好的算法的结论。针对I-ADPCM算法无法很好预测复杂图片的问题,本文对于像素的亮度分量,增加了 7种4×4小块的定向预测模式和1种非定向预测模式,减少了预测误差;对于原算法最佳预测模式选取不准确的缺陷,本文改进了模式选取方法,将量化值最小原则和关键残差最小原则结合,提高了最佳预测模式的选取命中率。在硬件设计上,对编码器和解码器进行了流水线设计和并行化设计,使得编码系统可以在不增加时钟频率的情况下完成480p@30fps的编码。为了降低编码器和解码器的功耗,本文在系统级和SRAM级进行了细粒度门控时钟的设计,使得编码器功耗降低了 15.4%,解码器功耗降低了 9.6%。本文最后对参考帧编码器和解码器进行了功能验证和功耗分析。在参考帧压缩率为50%的情况下,Y分量的平均信噪比降低了 0.204dB。在编码速率480p/30fps情况下,由于参考帧存取的数据量降低了一半,H.264编码系统的SDRAM存取功耗下降了 44.2%,整个编码系统能耗仅为3.9nJ/pixel。(本文来源于《东南大学》期刊2017-06-06）
有损压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对某地震处理系统将32位浮点数压缩为N位有符号短整型数的方法进行了推算和分析。得出了其压缩和优化的方法,认为其压缩前、后的误差基本为10~(-5)数量级,压缩率约为60%,远高于常用无损压缩软件的压缩率(约为95%)。进一步讨论了舍入造成的差异及提高压缩率的可能性。通过某工区资料展示了压缩方法对实际数据的应用效果,表明了压缩方法的可用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有损压缩论文参考文献
[1].罗瑜,张珍珍.一种方向插值预测变长编码的帧存有损压缩算法[J].电子与信息学报.2019
[2].隋志强,彭波,丛龙水.一种地震数据有损压缩方法及误差分析[J].油气地球物理.2019
[3].毕萍,杨洋,刘颖.一种有损压缩车牌图像重建算法[J].西安邮电大学学报.2018
[4].王忠良,冯文田,粘永健.结合光谱解混与压缩感知的高光谱图像有损压缩（英文）[J].红外与激光工程.2018
[5].莫思雨.基于神经网络的CCSDS有损压缩图像复原技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心).2018
[6].王平,陈欣,粘永健,许可.基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩[J].红外技术.2018
[7].聂艳明,吕耀,朱鹏.一种叁维轨迹数据有损压缩算法研究与实现[J].信息系统工程.2017
[8].惠鹏飞,石翠萍,张微.遥感图像分类有损压缩的定量分析[J].科学技术创新.2017
[9].袁丽娜.一种适于时空大数据的有损压缩算法[J].现代计算机(专业版).2017
[10].潘申欣.面向低功耗H.264编码的参考帧有损压缩算法的设计及硬件实现[D].东南大学.2017
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