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基于HDTV的数字视频压缩编码的研究毕业论文

 2021-08-02 08:08  

摘 要

随着科技的发展,多媒体在生活中的应用越来越广泛。像视频电话、电视、视频会议、在线视频和许多其他应用程序都需要进行视频的传输,而这个过程通常需要占用很高的带宽以及很大的存储空间和较长的等待时间才能完成。为了提高资源的利用率,需要在传输之前对视频进行压缩,并在数据的接收端对视频解压缩。由于视频中含有大量的冗余信息,使得视频压缩成为可能。本文中详细的介绍了视频压缩的基本原理,并详细的分析了视频压缩中基于DCT变换的图像压缩的流程。用MATLAB对图像压缩的过程进行仿真并详细分析了DCT变换的作用,通过DCT变换的方式来对图像进行压缩,既具有较高的压缩比,同时也能保证图像的质量。着重的分析了质量因子对图像压缩的影响,通过调整质量因子的大小,来对解压缩之后图像的的压缩率和峰值信噪比进行对比,得出了相对合适的质量因子的值。

关键词: 视频压缩;离散余弦变换(DCT);MATLAB;

Abstract

As technology advances, multimedia applications increase exponentially in day-to-day life. Multimedia applications such as video telephony, video conferencing, TV, streaming video and many other applications are in demand in video industry. These applications usually require high bandwidth, large storage, and high latency time to send on network. To conserve resources, it is required to compress the video data before sending them to the network by sender side. It is also required to decompress the video data at receiver end before broadcasting. Since video contains a lot of redundant information so that the video compression is possible. This article describes the basic principles of video compression in detail, and detailed analysis of the video image compression DCT-based compression processes. Image compression using MATLAB to simulate the process and a detailed analysis of the effect of DCT to compress the image by way of DCT, both a higher compression ratio, but also to guarantee the quality of the image. This article focus on the influence of factors on the quality of image compression by adjusting the size of the quality factor, to decompress after comparison of the compression ratio and peak signal to noise ratio of the image, obtained the appropriate value of relative quality factor.

Key words: Video Compression;Discrete Cosine Transform(DCT);MATLAB

目录

第一章 绪论 1

1.1论文研究的背景和意义 1

1.2视频压缩技术研究的现状和趋势 2

1.2.1视频压缩编码的发展历程 2

1.2.2视频压缩编码的前景展望 2

1.3本论文的内容和结构安排 3

第二章 视频压缩编码原理综述 4

2.1基于H.264标准编解码器特点 4

2.2预测编码工作原理 5

2.2.1帧内预测介绍 5

2.2.2帧间预测介绍 7

3.3本章小结 10

第三章 基于DCT变换的数字图像压缩 11

3.1 DCT变换原理 11

3.2量化矩阵的选择 12

3.3熵编码介绍 13

3.4本章小结 15

第四章 数字图像压缩编码仿真实现 16

4.1视频文件的读取和分解 16

4.2图像压缩解压流程图 17

4.3 DCT变换的编程实现 17

4.4运行结果及分析 18

4.4.1程序运行结果 18

4.4.2结果分析 21

4.5本章小结 22

第五章 总结与展望 23

参考文献 25

致谢 26

第一章 绪论

1.1论文研究的背景和意义

视频是人们生活中的一种重要的信息,人可以通过视觉可以直观的高效的从视频中获取大量得信息,所以视频对我们的生活有着重要的作用。我们生活中无时无刻不接触视频,如我们所看的电视剧、电影和综艺节目等等。对视频信息的分析显得十分的必要,由于视频是由一系列静止的图像组成,又把每一幅图像称为一帧,将这些图像以超过人眼分辨频率的频率播放,所以在人眼看来画面中的一切都是运动的。由于视频中含有大量的冗余,而目前对视频分辨率的要求越来越高,视频中包含的数据越来越多,如果不对视频进行压缩,传输视频所需要的带宽也会更大,如一路HDTV信号,如果不进行压缩的话码率1.18Gbit/s,压缩后码率只有15Mb/s~25Mb/s。利用视频压缩可以减小网络传输所需的带宽,所以对视频的压缩显得十分的必要[1]

视频信息中包含了大量的冗余信息,我们要去除这些冗余信息,就需要具体的分析和了解包含了那些冗余信息。在视频中,每一帧图像的相邻像素间以及帧与帧之间有着很强的相关性,同时由于人眼的视觉特性,对于图像出现的一些失真无法察觉到,所以可以利用这些来对视频进行压缩。视频中的冗余信息主要分为以下几种:

(1)时间冗余:图像序列中相邻的两帧图像存在较大的相关性,后一帧图像与前一帧图像相比只有小部分是不同的,而大部分的图像是相同的,空间冗余可以通过运动补偿和运动估计来去除。

(2)空间冗余:任意一幅图像是有大量的像素构成,在一副图像中,有一些区域内颜色没有发生变化或者发生的变化很小,也就是说这些区域的像素值相同或者差别很小,空间冗余可以通过帧内预测和变换来去除。

(3)结构和信息熵冗余:一些图像的看起来十分规则,有一定的纹理,例如布纹图像和草席图像,这种纹理结构包含的冗余为结构冗余。在图像中表示每个像素所需比特数大于该图像的信息熵,这时图像中存在的冗余为信息熵冗余。

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