【正文】 指導(dǎo)教師簽名 陳莉 專業(yè)負(fù)責(zé)人簽名 熊曉軍王戰(zhàn)備 學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)簽名 批準(zhǔn)日期 20150111 圖像編碼技術(shù)研究任蕾（陜西理工學(xué)院 物理與電信工程學(xué)院 通信工程專業(yè) 通信1102班，陜西 漢中 723003）指導(dǎo)教師：陳莉 [摘要]圖像編碼是指在滿足一定質(zhì)量（信噪比的要求或主觀評(píng)價(jià)得分）的條件下，以較少比特?cái)?shù)表示圖像或圖像中所包含信息的技術(shù)?；舴蚵幋a。matlab；Huffman coding；arithmetic coding；DPCM coding.目錄1緒論 1 1 1 12 圖像編碼概述 2 2 3 圖像編碼質(zhì)量的評(píng)價(jià) 4 圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià) 4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的主觀準(zhǔn)則 5 6 6 6 霍夫曼編碼的實(shí)現(xiàn)過程 7 8 8 9 9 9 10 10 10 11 13 13 13 13 14 14 DPCM編碼 14 DPCM編碼的基本原理 14 DPCM編碼的實(shí)現(xiàn)過程 16 DPCM編碼的實(shí)現(xiàn)及評(píng)價(jià) 19 19 19 19 19 20致謝 21附錄A 英文文獻(xiàn)原文 37附錄B 英文文獻(xiàn)翻譯 37附錄C 源程序 50陜西理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)1緒論 以通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)為主的信息技術(shù)高速發(fā)展，信息技術(shù)的廣泛使用正在悄悄改變著人們的生活和生產(chǎn)方式。數(shù)字圖像編碼技術(shù)被廣泛應(yīng)用到多媒體、通訊、醫(yī)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域，在未來的科技領(lǐng)域，它必然具有強(qiáng)大的生命力和無限的發(fā)展空間。 圖像編碼的目的是為了減少原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，即以最少的比特?cái)?shù)來表示原來的圖像，同時(shí)又要能保持原圖像的質(zhì)量，滿足設(shè)定的要求[2]。只要能夠找到改變概率分布不均勻性和去除相關(guān)性的相關(guān)方法和手段，就可以有效的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的編碼。 從技術(shù)革命的方向，Kunt提出過第一代、第二代圖像編碼的概念，他把1948年－1988年這40年中研究的基于去除冗余度的編碼方法稱為第一代編碼，如PCM、DPCM、DM、亞取樣編碼法等，變換領(lǐng)域的DFT、DCT、沃爾什－哈達(dá)瑪（DWHT）變換編碼等，以及以此為基礎(chǔ)的混合編碼法均屬于經(jīng)典的第一代編碼法【4】。 工作的重點(diǎn)是研究各種編碼算法具體實(shí)現(xiàn)圖像壓縮是的優(yōu)劣，具體從圖像編碼前后的質(zhì)量對(duì)比以及實(shí)現(xiàn)壓縮所需要的時(shí)間兩個(gè)方面進(jìn)行比較。 （4）從客觀和主觀兩個(gè)方面來評(píng)定上述幾種編碼方式的優(yōu)劣。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)壓縮率的要求越來越高，現(xiàn)在出現(xiàn)了更多的編碼方法，主要有KTL編碼，分形編碼，模型編碼，子帶編碼，基于小波的編碼等。 另一方面，圖像數(shù)據(jù)中確實(shí)存在大量的冗余數(shù)據(jù)。 信息熵冗余：也稱為編碼冗余，如果圖像中平均每個(gè)像素使用的比特?cái)?shù)大于該圖像的信息熵，則圖像中存在冗余，稱為信息熵冗余。 從信息論的觀點(diǎn)上來看，用于描述圖像信源的數(shù)據(jù)是由有效信息和冗余數(shù)據(jù)兩個(gè)部分組成的[8]。當(dāng)我們對(duì)文字信息進(jìn)行編碼時(shí)，如果為出現(xiàn)概率較高的字母賦予較短的編碼，為出現(xiàn)概率較低的字母賦予較長(zhǎng)的編碼，總的編碼長(zhǎng)度就能縮短不少。有關(guān)國際組織相繼定義了一些算法和壓縮標(biāo)準(zhǔn)，如由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（International Standard Organization,ISO）和國際電報(bào)電話協(xié)商委員會(huì)（Consultative Committee for International Telegraph and Telephone,CCITT）組織的聯(lián)合影像專家小組就提出了面向連續(xù)色調(diào)靜止圖像的DCT（Discrete Cosine Transform,離散余弦）編碼，進(jìn)一步推動(dòng)了圖像數(shù)據(jù)處理和編碼壓縮工作。脈沖編碼調(diào)制實(shí)際上就是連續(xù)模擬信號(hào)的數(shù)字采樣。（1）應(yīng)用在多媒體中的圖像壓縮編碼方法，從壓縮編碼算法原理上可分為3類：①無損壓縮編碼種類。統(tǒng)計(jì)編碼的主要就是找到一種方式，可以使信息和碼字之間有相互對(duì)應(yīng)的關(guān)系。通常用的方法是差分脈沖編碼調(diào)制(DPCM)和自適應(yīng)差分脈沖編碼調(diào)制(ADPCM)。 圖像編碼質(zhì)量的評(píng)價(jià) 對(duì)于編碼算法，應(yīng)該有一個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，能夠?qū)嚎s后的圖像質(zhì)量給予正確的評(píng)價(jià)。從標(biāo)準(zhǔn)誤差就可以了解到編碼的可靠性，誤差越小的話，可靠性就越好。 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的主觀準(zhǔn)則 主觀準(zhǔn)則也常常被用于圖像的評(píng)價(jià)當(dāng)中去。本文就采用客觀準(zhǔn)則和主觀準(zhǔn)則這兩種準(zhǔn)則來評(píng)價(jià)編碼圖像前后的質(zhì)量。 ①霍夫曼編碼的基本步驟 霍夫曼編碼是一種無損編碼方法，其一般算法如下： （1）首先統(tǒng)計(jì)信源中各信息出現(xiàn)的概率，按信息出現(xiàn)的概率從大到小排序； （2）將兩個(gè)最小的概率相加成新的概率，于是剩余的概率就組成新的概率集合； （3）對(duì)這個(gè)新組成的概率集合又重新排序，再次把其中兩個(gè)最小的概率相加，組成了新的概率集合。 霍夫曼編碼的結(jié)果不等長(zhǎng)，硬件實(shí)現(xiàn)有相當(dāng)大的困難，而且誤碼傳播嚴(yán)重。從圖中可以看到，符號(hào)只能出現(xiàn)在樹葉上，且任何一個(gè)字符的路徑都不允許是另一個(gè)字符路徑的前綴路徑，這樣，前綴編碼就構(gòu)造成功了。 在實(shí)際應(yīng)用中，由于在霍夫曼編碼之前需要知道信源數(shù)據(jù)符號(hào)（葉節(jié)點(diǎn)）的概率，給那些要求做實(shí)時(shí)編碼的任務(wù)帶來了麻煩。 ②統(tǒng)計(jì)圖像顏色的種數(shù)。然后將字符0，賦給最后一行的第一小段，再將字符1，賦給最后一行的第二小段，在M矩陣中，由于每一行的最后兩個(gè)數(shù)，都是這一行中概率最小的兩個(gè)數(shù)，所以將倒數(shù)第二行的最后兩個(gè)數(shù)進(jìn)行相加，然后用相加的結(jié)果到倒數(shù)第一行中去尋找，肯定會(huì)在倒數(shù)第一行中找到一樣的值，然后記錄下來在倒數(shù)第一行中這個(gè)值的位置，再將這個(gè)在M矩陣中的位置對(duì)應(yīng)到N矩陣中，將N矩陣中的該位置的字符賦給倒數(shù)第二行的第二小段和第三小段，最后在給第二小段的后面賦字符0，給第三小段后面賦字符1，然后將在最后一行找到的那個(gè)數(shù)的左邊的數(shù)，一一對(duì)應(yīng)到上一行去，右邊的數(shù)，向左串一位，再對(duì)應(yīng)到上一行去，這樣依此類推，那么在N矩陣的第一行，可以得到最后的編碼。 算術(shù)編碼 算術(shù)編碼是一種無失真的編碼方法，能有效地壓縮信源冗余度，使編成的碼率趨于信源的熵，它是無損壓縮的一種[13]。算術(shù)編碼可以是靜態(tài)的或者自適應(yīng)的。信源符號(hào)的概率根據(jù)編碼時(shí)符號(hào)出現(xiàn)的頻繁程度動(dòng)態(tài)地進(jìn)行修改，在編碼期間估算信源符號(hào)概率的過程叫做建模。 算術(shù)編碼的優(yōu)點(diǎn)： （1）不必預(yù)先定義概率模型，自適應(yīng)模式具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)； （2）信源符號(hào)概率接近時(shí)，建議使用算術(shù)編碼，這種情況下其效率高于霍夫曼編碼； （3）算術(shù)編碼繞過了用一個(gè)特定的代碼替代一個(gè)輸入符號(hào)的想法，用一個(gè)浮點(diǎn)輸出數(shù)值代替一個(gè)流的輸入符號(hào)，較長(zhǎng)的復(fù)雜的消息輸出的數(shù)值中就需要更多的位數(shù)； （4）算術(shù)編碼實(shí)現(xiàn)方法復(fù)雜一些，但JPEG成員對(duì)多幅圖像的測(cè)試結(jié)果表明，算術(shù)編碼比霍夫曼編碼提高了10%左右的效率，因此在JPEG擴(kuò)展系統(tǒng)中用算術(shù)編碼取代霍夫曼編碼。 算術(shù)編碼隨著序列長(zhǎng)度的增加，相應(yīng)子區(qū)間的寬度也不斷縮小，要表示這段子區(qū)間所需精度，直觀地說就是比特?cái)?shù)也不斷增加。 算術(shù)編碼的實(shí)現(xiàn)過程 算術(shù)編碼在圖像數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)（如JPEG，JBIG）中扮演了重要的角色[15]。 以信號(hào)s={bcbabbadca}為例介紹，其中信源符號(hào)集為{a,b,c,d}。若Si=b,則其所在的比例間隔為CDF(a)和CDF(b)之間的區(qū)域，：abcd 0 1 0 1 信元所在區(qū)間示意 （3）仍然按照信源符號(hào)的概率序列在當(dāng)前分析區(qū)間劃分比例間隔，然后重復(fù)第二步，直到所有的信元輸入完畢為止。如果預(yù)測(cè)比較準(zhǔn)確，誤差就會(huì)很小。 DPCM編碼的基本原理 DPCM編碼是一種線性預(yù)測(cè)編碼。對(duì)于有些信號(hào)(例如圖像信號(hào))由于信號(hào)的瞬時(shí)斜率比較大，很容易引起過載，因此，不能用簡(jiǎn)單增量調(diào)制進(jìn)行編碼，除此之外，這類信號(hào)也沒有像話音信號(hào)那種音節(jié)特性，因而也不能采用像音節(jié)壓擴(kuò)那樣的方法，只能采用瞬時(shí)壓擴(kuò)的方法。差分脈沖編碼調(diào)制（DPCM）編碼，其關(guān)鍵是要知道N個(gè)預(yù)測(cè)系數(shù)。因此，如果輸入信號(hào)不是模擬信號(hào)而是數(shù)字信號(hào)，那么可以去掉量化器，此時(shí)=0 ，這表明不帶量化器的 DPCM系統(tǒng)依然可以用于信息保持編碼解碼系統(tǒng)中。 ③對(duì)像素的預(yù)測(cè)，采用如下的方式： 領(lǐng)域像素模板=A(i,j)/4+B(i,j)/4+C(i,j)/2 (55) 利用三個(gè)相鄰塊線性預(yù)測(cè)后的圖像則預(yù)測(cè)的差值e(i,j)=X(i,j) (56) 編碼的絕對(duì)殘差圖像 ④那么重建圖像就很明朗了，由X（i,j）= +e(i,j)可知，利用殘差圖像和預(yù)測(cè)圖像可重建圖像。 在現(xiàn)在的社會(huì)人們對(duì)于信息的需求越來越大，并且信息的準(zhǔn)確性也是一個(gè)不可忽視的參數(shù)，對(duì)高效并且準(zhǔn)備的編碼的研究也得到大家的重視，不可忽略的是問題也越來越突出，例如編碼的復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性的改良，解碼的速度的提高以及圖像編解碼之后的質(zhì)量問題等。 致謝 時(shí)光飛逝，大學(xué)四年的求學(xué)生活即將結(jié)束，在論文即將完成之際，我的內(nèi)心充滿了各種的不舍得。最后感謝物電學(xué)院和我的母?！兾骼砉W(xué)院四年來對(duì)我的大力栽培。 Adaptive detector1. IntroductionThe effective acquisition of a spreadspectrum signal is a significant aspect of mobile munication systems. In call processing, code acquisition is involved in the first stage as a foundation for further operations. Hence, the quick and accurate acquisition of a spreadspectrum signal is essential to provide highquality munication services. Typical acquisition methods include serial, parallel, and hybrid systems. Sourour and Gupta [1] introduced a new parallel acquisition system to improve the long acquisition time and low detection probability in a serial acquisition system [2]. However, since this system also requires very plex hardware, a hybrid method was suggested by Zhuang [3]. The resulting bination of serial and parallel acquisition improves the acquisition time and detection probability, plus reduces the hardware plexity of a paralleltype system. The doubledwell system was also developed [4] for fast acquisition and low false locks using simple hardware. However, all these conventional acquisition methods use a fixed threshold value, thereby resulting in varying detection probabilities and false alarm rates relative to the environment.Many researchers have proposed adaptive threshold systems for stable and quick acquisition where the threshold values are decided based on the environment. However, these systems still cannot guarantee stable acquisition because they do not include a mechanism to maintain a constant false alarm rate.Accordingly, this paper presents an adaptive threshold system for the doubledwell system. The proposed system uses a cellaveraging constant false alarm rate (CACFAR) algorithm [5] to maintain a constant false alarm rate with a low putational plexity and can acmoda