發(fā)布時(shí)間：2024-07-08 23:51

　　傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,使得圖像的分辨率越來越高,給圖像數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)和處理帶來巨大挑戰(zhàn),且根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)特性,總是優(yōu)先關(guān)注圖像中顯著性區(qū)域,為此,本文提出一種面向顯著性區(qū)域保護(hù)的圖像壓縮算法。主要針對(duì)以下兩個(gè)問題進(jìn)行了深入研究:一是由于當(dāng)前利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行顯著性檢測的模型需要明確顯著性區(qū)域與背景的邊界,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求高,且存在多目標(biāo)圖像內(nèi)容不能被有效感知的問題;二是在取消對(duì)獲取顯著圖明確邊界限制的基礎(chǔ)上,如何準(zhǔn)確分離顯著性區(qū)域與背景區(qū)域,實(shí)現(xiàn)在壓縮時(shí)對(duì)顯著性區(qū)域的有效保護(hù)。針對(duì)上述問題,構(gòu)建了一種多尺度深度特征顯著區(qū)域(Multi-Scale Depth Feature Salient Regions,MS-DFSR)檢測模型,并提出面向顯著性區(qū)域保護(hù)的圖像壓縮(Image Compression for Salient Regions Protection,SRPIC)算法。首先,通過構(gòu)建一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取輸入圖像的深度特征,結(jié)合全局平均池化和類激活映射模塊,實(shí)現(xiàn)了顯著目標(biāo)定位,并采用最大平均池化和多尺度概念檢測圖像中的多個(gè)顯著目標(biāo),提高了模型對(duì)圖像中多個(gè)顯著目標(biāo)的有效...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.2預(yù)測編碼示意圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文4測器來預(yù)測當(dāng)前像素值，將預(yù)測值與當(dāng)前值做差獲得預(yù)測誤差，通過對(duì)預(yù)測誤差進(jìn)行量化、編碼達(dá)到對(duì)圖像壓縮的目的，接收端為發(fā)送端的逆過程，可如圖1.2所示。最常見的預(yù)測編碼技術(shù)是差分脈沖編碼調(diào)制（DifferentialPulseCodeModulation....

圖1.3變換編碼流程

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文4測器來預(yù)測當(dāng)前像素值，將預(yù)測值與當(dāng)前值做差獲得預(yù)測誤差，通過對(duì)預(yù)測誤差進(jìn)行量化、編碼達(dá)到對(duì)圖像壓縮的目的，接收端為發(fā)送端的逆過程，可如圖1.2所示。最常見的預(yù)測編碼技術(shù)是差分脈沖編碼調(diào)制（DifferentialPulseCodeModulation....

圖1.4正交變換空間轉(zhuǎn)換示意圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文5Transform，DWT）等。圖像數(shù)據(jù)變換是變換編碼中的核心，該過程通過將原圖像數(shù)據(jù)與另空間中一組正交基相乘，將原圖像數(shù)據(jù)映射到另一空間進(jìn)行表示，該過程可如圖1.4所示，通過正交變換解除了原相鄰數(shù)據(jù)間的相關(guān)性。圖1.4正交變換空間轉(zhuǎn)換示意圖Figu....

圖1.5SR示意圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文8這局部區(qū)域?yàn)閳D像的顯著性區(qū)域（SalientRegions，SR），在圖像處理中，SR通常是處理的重點(diǎn)對(duì)象或?qū)υ瓐D像處理時(shí)著重保護(hù)的對(duì)象。圖像顯著性區(qū)域常被看作包含圖像信息中主要語義信息的特定區(qū)域，視覺顯著性檢測即在模擬人眼視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過計(jì)算....

本文編號(hào)：4004065