1、1毕业设计开题报告电子信息科学与技术显微视频图像的编码与压缩一、选题的背景与意义生物显微图像是利用数码显微镜对动物或植物组织切片采集而来。一般地，显微图像具有高分辨率的特点，这就给显微图像的存储与传输提出了一个亟待解决的问题。对于一幅12801024分辨率的显微图像，以8为灰度级进行数字化采集就需要375MB的存储容量。这么大的数据量给图像的存储和传输提出了严肃的课题。如何快速高效地编码压缩显微图像序列已经成为当前的热点之一，解决它的关键技术之一就是图像压缩13。目前,对生物显微图像压缩还没有性能非常好的算法,因此生物显微图像的压缩技术已成为生物显微图像应用领域的一项挑战性技术。传统的图像压缩
2、方法有JPEG和JPEG2000。JPEG编码标准是1992年公布的灰度和彩色静止图像压缩算法的国际标准，是目前主流的图像压缩标准，其属于有损压缩，具有压缩比高的特点，通常能够达到50倍以上,但会损失图像质量4。在传统的显微图像系统中采用的就是JPEG标准，由于在其算法中采用了DCT区块编码方式，在获得高压缩比的同时会产生明显的方块效应5，不能满足显微图像对分辨率和纹理精细程度的要求。JPEG2000是JPEG的升级版，其压缩率比JPEG高约30左右，同时支持有损和无损压缩。JPEG2000标准包括8个部分，其中第一部分在2000年12月已经成为了国际标准6，它的目标是提供一个最小化无知识产权
3、问题的JPEG2000系统。与第一部分相比，第2部分引入了更复杂的技术，性能也更加优越。其他部分主要针对的是移动图像，标准的高质量实施和参考软件。相对于JPEG编码，JPEG2000提供了一系列新的特性，它把JPEG的四种模式集成在一个标准之中。在编码端以最大的压缩质量和最大的图像分辨率压缩图像，在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像，最大可以达到编码时图像质量和分辨率7。但在显微图像的应用中，JPEG2000虽然在压缩比上进一步提高了，但和JPEG相似，同样会产生比较明显的方块效应不能满足显微图像特殊的要求。H264/AVC视频编码标准是由ITUT视频编码专家组（VCEG）和I
4、SO/IEC动态图像专2家组（MPEG）联合组成的联合视频组（JVT，JOINTVIDEOTEAM）提出的高度压缩数字视频编解码器标准8。H264不仅具有优异的压缩性能，而且具有良好的网络亲和性，这对实时的视频通信是十分重要的。与之前的MPEG4和H263视频编码标准相比，其输出码率降低了近509，但其编码复杂度十分大，所以若将其应用于高分辨率、大数据量的显微视频图像的压缩，其速度之慢，压缩比之小，难以满足实时传输的要求。H264/AVC标准与之前的视频编码标准相比，提出了许多创造性的新技术10，但在显微视频图像中，这些新技术并不是完全适用，例如显微图像序列由于采集的低帧率，导致时间相关性差，
5、B帧技术对显微图像序列已经不适用。相同地，多参考帧技术也不适用。因此，针对显微视频图像的特点，研究和调整H264/AVC标准的编码方案，是显微视频图像压缩编码的研究关键。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题高分辨率的生物显微图像含有巨大的信息量,如一帧130万像素的图像大小就达375MB。数据量的增加给图像的存储、传输以及读出技术都提出了严峻的挑战,解决它的关键技术之一就是图像压缩。目前,对生物显微图像压缩还没有性能非常好的算法,因此生物显微图像的压缩技术已成为生物显微图像应用领域的一项挑战性技术。直接应用H264进行压缩复杂度很大，难以满足实时性要求。因此课题的主要研究任务是在理解H264编
6、码原理的基础上，提出改进的编码方案，在保证显微图像高分辨率和纹理精细的要求下，实现实时传输。H264的编码器框图如下图1H264编码器从编码器的框图中可知，H264编码过程中，当编码关键图像是，可采用帧内预测编码；对于相关性大的图片可采用帧间编码，所以，整个编码过程中最复杂、最耗时的是帧间编码和帧内编码过程。因此，如何降低帧间的复杂度，是课题的主要研究问题。3三、研究的方法与技术路线由于显微图像一般是镜头缓慢移动下采集得到，因此采集到的相邻两帧图像之间有很多重合区域。因此，可通过下采样重建图像后，对残差图像进行编码，这样极大的降低了编码的数据量，也就降低了编码的复杂度。当前帧下采样传统264编
7、码重建图像差值图像数据上采样提取对象纹理对象编码码流合成图2显微图像压缩框图图2所示的显微图像的压缩方案的框图，先对原始图像进行下采样，缩小图片的尺寸，降低进行H264编码的数据量。然后利用编码后的数据重建图像，将新建图像与原始图像相减，得到差值图像数据，对差值图像数据进行对象提出，进行纹理对象编码，最后将H264编码的数据和纹理对象编码的数据码流合成输出。通过下采样编码重建后恢复的原始图像，在纹理丰富的区域比较模糊，而一般显微图像中纹理丰富的恰恰是人们所关注的对象。所以很应该对纹理丰富的部分进行精细编码，而对于一般不大受到关注的区域进行粗超编码，以节省带宽。四、研究的总体安排与进度20102
8、011年第二学期1、2010年12月2日2010年12月20日查阅相关文献资料，理清思路，写开题报告。2、2010年12月21日2010年1月13日熟悉了解H264编码原理及关于关于采样的数字信号处理的知识3、2010年1月14日2010年2月06日设计图像压缩算法，进一步学习C编程相关技术，设计展示界面4、2010年2月07日2010年3月20日完成编程实践，整理相关技术上和应用上的思路。5、2010年3月21日2010年5月30日完成所有项目与毕业论文等工作。五、主要参考文献1孙燕燕，杨鸣，汪宋良基于H264的高分辨率生物显微图像压缩算法J计算机工程与应用，2008，44523523842
9、谢勤岚,桑农基于低分辨率图像融合的超分辨率恢复方法J计算机工程,2009,3582392433邵华,孙燕燕,汪宋良基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法J科学技术与工程，2009，911263326374ISO/IEC154441INFORMATIONTECHNOLOGYJPEG2000IMAGECODINGSYSTEMPART1CORECODINGSYSTEM,20005侯京彪，李元诚，李波基于纹理特征量化的遥感图像压缩算法研究第十二届全国图像图形学术会议6CCHRISTOPOULOS,ASKODRAS,ANDTEBRAHIMI,“THEJPEG2000STILLIMAGECODIN
10、GSYSTEMANOVERVIEW,”IEEETRANSONCONSUMERELECTRONICS,VOL46,NO4,PP11031127,NOV20007GARYJSULLIVAN,THOMASWIEGAND,VIDEOCOMPRESSIONFROMCONCEPTSTOTHEH264/AVCSTANDARD,PROCEEDINGSOFTHEIEEE,JAN2005,93118318杨春玲,孙亚明,麦智毅H264帧内编码和JPEG2000对静止图像进行编码的性能比较J中国图像图形学报,2006,1134254299蒋洁，樊德宁，陈旺，熊志辉血液显微图像中红细胞记数系统的研究与实现J2009，
11、12281110狄改霞显微图像融合技术研究西安电子科技大学硕士论文20095毕业设计文献综述电子信息科学与技术显微视频图像的编码与压缩摘要本文通过对显微视频图像特点的分析，总结得到提高显微视频图像的压缩比，图像的编码压缩标注至关重要。文章通过介绍传统的图像压缩方案JPEG和JPEG2000和最新的图像压缩标准H264在图像压缩方面的表现，得到H264用于压缩视频图像的显著优势。在H264的基础上，本文总结了目前以H264为基础的改进的显微视频图像的压缩方案。关键字显微视频图像；JPEG；JPEG2000；H2640引言生物显微图像是利用数码显微镜对动物或植物组织切片采集而来。一般地，显微图像具
12、有高分辨率的特点，这就给显微图像的存储与传输提出了一个亟待解决的问题。对于一幅12801024分辨率的显微图像，以8为灰度级进行数字化采集就需要375MB的存储容量。这么大的数据量给图像的存储和传输提出了严肃的课题。如何快速高效地编码压缩显微图像序列已经成为当前的热点之一。目前,对生物显微图像压缩还没有性能非常好的算法,因此生物显微图像的压缩技术已成为生物显微图像应用领域的一项挑战性技术14。1传统的图像压缩方案11JPEG标准压缩JPEG是一种通用的静止图像的压缩标准。这种标准适用于所有连续色调、多级灰度、静止图像的压缩和编码。它是色彩、灰度、静止图像的第一个国际标准，是一个适用范围广泛的通
13、用标准。它不仅适用于静止图像的压缩，也适用于电视图像序列的帧内压缩。所以JPEG标准自1992年通过以来，短短几年内就获得了极大的成功5。文献6利用JPEG对图像进行了压缩进行了实验。从实验结果中可以看出，JPEG的最高压缩倍数大约是43。此时方块效应已经很明显了。块效应产生的原因是当压缩比增大的时候，每个编码88块的失真就增大了，他们之间的差异也会变大，导6致视觉上的不连续，进而产生块效应。12JPEG2000标准压缩随着技术的发展和应用的需求，JPEG专家组在2000年制定了新一代图像压缩标准系列JPEG2000。随着新一代图像压缩标准的制定，利用小波变换以及丰富的编码技术7，图像压缩效率
14、不仅进一步提高，更重要的是，新标准具有很大的灵活性和更多的选择，从而适应了新应用的需求。相对于JPEG编码，JPEG2000提供了一系列新的特性，它把JPEG的四种模式集成在一个标准之中。在编码端以最大的压缩质量和最大的图像分辨率压缩图像，在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像，最大可以达到编码时图像质量和分辨率811。JPEG2000在显微图像压缩方面，国内诸多学者做了相关的实验，从实验中发现JPEG2000在保持重建图像40DB左右的时候可压缩近100倍。与JPEG相比，在低压缩率即高质量的情况下，JPEG的性能比JPEG2000要好。主要原因是JPEG2000通过采用位平面
15、编码，通过丢弃低比特位来达到指定的压缩比，对于在高码率的情况下在量化失真一致的情形下，JPEG则没有进一步剔除低有效位导致的失真，所以JPEG得质量会更高。对于重建图像，JPEG2000相比于JPEG，消除了方块效应（由于DWT是针对整幅图像进行，不是基于块的变换）,主观质量更加细腻平滑。2新一代图像编码标准H264MPEG（MOVINGPICTUREEXPERTSGROUP）和VCEG（VIDEOCODINGEXPERTSGROUP）已经联合开发了一个比早期研发的MPEG和H263性能更好的视频压缩编码标准，这就是被命名为AVC（ADVANCEDVIDEOCODING）的，也被称为ITUTH
16、264建议和MPEG4的第10部分的标准，在这里，就简称它为H264/AVC或H264。这个国际标准已于20033正式被ITUT所通过并在国际上正式颁布12。H264不仅具有优异的压缩性能，而且具有良好的网络亲和性，这对实时的视频通信是十分重要的13。现在已有基于DSP的采用H264编码的可视电话出现在市场上，进一步说明了在视频通信中H264的重要应用价值。7图1H264编码器图2H264解码器编码器采用的仍是变换和预测的混合编码法。由图1，输入的帧或场FN以宏块为单位被编码器处理。首先，按帧内或帧间预测编码的方法进行处理。如果采用帧内预测编码，其预测值PRED（图中用P表示）是由当前片中前面
17、已编码的参考图像经运动补偿（MC）后得出，其中参考图像用FN1表示。为了提高预测精度，从而提高压缩比，实际的参考图像可在过去或未来（指显示次序上）已编码解码重建和滤波的帧中进行选择。预测值PRED和当前块相减后，产生一个残差块DN，经块变换、量化后产生一组量化后的变换系数X，再经熵编码，与解码所需的一些边信息（如预测模式量化参数、运动矢量等）一起组成一个压缩后的码流，经NAL（网络自适应层）供传输和存储用。正如上述，为了提供进一步预测用的参考图像，编码器必须有重建图像的功能。因此必须使残差图像经反量化、反变换后得到的DN与预测值P相加，得到UFN（未经滤波的帧）。为了去除编码解码环路中产生的噪
18、声，为了提高参考帧的图像质量，从而提高压缩图像性能，设置了一个环路滤波器，滤波后的输出FN即重建图像可用作参考图像14。由图1可知，由编码器的NAL输出一个压缩后的H264压缩比特流。由图2，经熵解码得到量化后的一组变换系数X，再经反量化、反变换，得到残差DN。利用从8该比特流中解码出的头信息，解码器就产生一个预测块PRED，它和编码器中的原始PRED是相同的。当该解码器产生的PRED与残差DN相加后，就产生UFU，再经滤波后，最后就得到滤波后的FN，这个FN就是最后的解码输出图像1518。由于生物显微图像的特性，其要求对纹理丰富的区域能够进行精细的编码，而这样的区域在时间和空间上又存在高度的
19、相似，H264标准的帧间编码中的新特点给出消除相邻帧间的冗余有效的方案，对于连续拍摄的显微图像，帧间编码能够大大降低图像之间在时间上的冗余。又由于显微图像是对细胞图像的采集，而各个细胞之间存在较大的相似性，因此，通过帧内编码的能够在较大程度上降低空间上的冗余，进一步提高图像的压缩比。据实验测定，在相同的重建图像质量下，H264能够比H263节约50左右的比特率。3显微图像编码压缩方案文献19中提出利用全局运动估计和CANNY理论来压缩显微图像的方案。文献中指出全局运动估计就是对图像中整帧内容一致变化的全局运动矢量参数的估算。本文中全局运动矢量利用CANNY边缘检测算法得到。首先通过CANNY边
20、缘检测算法得到各帧图像中切片的轮廓，其中高斯滤波器的散差取较小的值，得到较完整、清晰的图像轮廓，再将高斯滤波器的散差取较大的值，得到图像关键特征区域的一些边缘，将后一帧的特征线段与前一帧图像的整体轮廓进行逐列比较，进而得到图像的移动步数，即全局运动矢量。文献20基于H264高分辨率生物显微图像压缩算法。文献中提出在进行压缩前，先根据图像本身的运动特征判断该帧是否为关键帧，如果是，则利用H264的帧内编码进行压缩，以得到较高的压缩质量；如果不是关键帧，则利用运动补偿技术进行帧间压缩编码。4小结图像的压缩方案从JPEG发展JPEG2000，再到当前主流的H264，无论是图像压缩的质量还是效率都得到
21、了极大的提高。针对视频显微图像的特点，利用H264编码技术的相关特点，许多学者在H264图像编码压缩方案的基础上做了诸多改进，提出了一些提高显微图像压缩比的有效方案。但总的来说，目前没有一种有效的方案使压缩比和重建图像质量两方面都完美均衡。因此，探索一种既能提高压缩比又能高保真的重建图像质量，是目前研究的热点和方向。参考文献91袁天云基于自动显微镜的相关图像处理技术研究D北京航空航天大学，2003,17232聂生东，司京玉医学显微图像自动拼接的方法研究J中国生物医学工程学报，2005，2241731783吕国相，何爱军，扬希，宁新宝基于估计补偿的医学显微镜图像拼接技术J2008,4257757
22、794姜志国,韩冬兵,谢凤英基于全自动显微镜的图像新技术研究中国体视学与图像分析J，2004,913L365王海，刘彦隆基于JPEG图像压缩算法的研究J2010，20101081106何耀华静止图像压缩算法研究西安电子科技大学硕士学位论文20027MDADAMSANDFKOSSENTINI,“JASPERASOFTWAREBASEDJPEG2000CODECIMPLEMENTATION,”INPROCOFIEEEINTERNATIONALCONFERENCEONIMAGEPROCESSING,VANCOUVER,BC,CANADA,OCT20008ISO/IEC154441INFORMATIO
23、NTECHNOLOGYJPEG2000IMAGECODINGSYSTEMPART1CORECODINGSYSTEM,20009杨春玲,孙亚明,麦智毅H264帧内编码和JPEG2000对静止图像进行编码的性能比较J中国图像图形学报,2006,11342542910CCHRISTOPOULOS,ASKODRAS,ANDTEBRAHIMI,“THEJPEG2000STILLIMAGECODINGSYSTEMANOVERVIEW,”IEEETRANSONCONSUMERELECTRONICS,VOL46,NO4,PP11031127,NOV200011MDADAMS,“JASPERSOFTWARERE
24、FERENCEMANUAL,”ISO/IECJTC1/SC29/WG1N2415,DEC2002,DOCUMENTATIONDISTRIBUTEDWITHTHEJASPERSOFTWARE12ARAVINDAL,BINDUPRAO,SUDHIRSKUDVA,ETALQUALITYANDCOMPLEXITYCOMPARISONOFH264INTRAMODEWITHJPEG2000ANDJPEGCINPROCEEDINGSOFIEEE13GIANLUCABAILO,MASSIMOBARIANI,ANDREACHIAPPORI,FABIOSGUANCI“H264SEARCHWINDOWSIZEALG
25、ORITHMFORFASTANDEFFICIENTVIDEOCODINGWITHSINGLEPIXELPRECISIONANDNOBACKGROUNDESTIMATIONFORMOTIONDETECTION“IEEECCNC2006PROCEEDING14XJINGLPCHAU,ANEFFICIENTINTERMODEDECISIONAPPROACHFORH264VIDEOCODING,IEEEINTCONFONMULTIMEDIAANDEXPO,2004ICME042004,211111114,JUNE200415JOSTERMANN,JBORMANS,PLIST,DMARPE,MNARRO
26、SCHKE,FPEREIRA,TSTOCKHAMMER,ANDTWEDIVIDEOCODINGWITHH264/AVCTOOLS,PERFORMANCE,ANDCOMPLEXITY,IEEECIRCUITSANDSYSTEMSMAGAZINE,VOL4,NO1,PP728,APRIL20041016GARYJSULLIVAN,PANKAJTOPIWALA,ANDAJAYLUTHRATHEH264/AVCADVANCEDVIDEOCODINGSTANDARDOVERVIEWANDINTRODUCTIONTOTHEFIDELITYRANGEEXTENSIONS,THESPIECONFERENCEO
27、NAPPLICATIONSOFDIGITALIMAGEPROCESSINGXXVIISPECIALSESSIONONADVANCESINTHENEWEMERGINGSTANDARDH264/AVC,AUGUST,200417VINAYARYA,ANKUSHMITTAL,AMITPANDEANDRCJOSHIANEFFICIENTCODINGMETHODFORTELECONFERENCINGVIDEOANDCONFOCALMICROSCOPICIMAGESEQUENCES,JOURNALOFCOMPUTINGANDINFORMATIONTECHNOLOGY,CIT16,PP145156,MARC
28、H200818毕厚杰新一代视频压缩编码标准H264/AVCM北京人民邮电出版社20058418819邵华,孙燕燕,汪宋良基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法J科学技术与工程，2009，9112633263720孙燕燕，杨鸣，汪宋良基于H264的高分辨率生物显微图像压缩算法J计算机工程与应用，2008，44523523811本科毕业设计（20届）显微视频图像的编码与压缩12摘要【摘要】显微视频图像是通过数码显微镜采集的高清图像序列，该图像序列具有高分辨率，数据量大等特点，因此对显微视频图像进行有效的压缩以节省存储空间，方便网络传输是目前图像编码压缩领域的研究热点。本文首先通过分析介绍传
29、统的静态图像编码压缩方案的压缩性能，以及各个方案在压缩显微视频图像方面的优缺点，然后分析了H264的编码框架与算法结构，分析判断H264诸多新功能在编码压缩显微视频图像的实效，最后结合显微视频图像的特点，简化H264编码器，提出了一种基于H264的低复杂度的面向网络传输的显微视频图像编码压缩方案。通过实验测试验证，在保证视频图像质量的前提下该方案能够实现2031的压缩比，同时编码压缩好是比传统H264编码节约33的时间，基本满足网络传输实时性的要求。【关键词】显微视频图像；H264；低复杂度；编码压缩ABSTRACT【ABSTRACT】THEMICROSCOPEVIDEOPICTURESARE
30、SAMPLEDBYTHEDIGITALMICROSCOPE,WHICHHAVETHEFEATUREOFHIGHRESOLUTIONANDHUGEDATAVOLUMETHUSCODINGANDCOMPRESSIONTHEMICROSCOPEVIDEOPICTURESEFFICIENTLY,INORDERTOSAVETHESTORESPACEANDFACILITATENETWORKTRANSMISSION，ISONEOFTHEPOPULARRESEARCHDIRECTIONOFTHEIMAGECODINGANDCOMPRESSIONAREAINTHISTHESISWEFIRSTINTRODUCET
31、HETRADITIONALSTILLIMAGECOMPRESSIONARITHMETICSPERFORMANCEWHENTHEYWORKONTHEMICROSCOPEVIDEOPICTURES,THENWEANALYZETHEENCODERANDARITHMETICSSTRUCTURETOJUDGETHEACTUALINFLUENCEOFTHEH264NEWADDEDFEATURESONCODINGANDCOMPRESSIONMICROSCOPEVIDEOPICTURES,LASTWECOMBINETHEMICROSCOPEVIDEOPICTURESCHARACTERISTICSTOSIMPL
32、IFYTHEH264CODECANDPROPOSEAH264BASEDLOWCOMPLEXITYNETWORKORIENTEDMICROSCOPEVIDEOPICTURESCODINGANDCOMPRESSIONSCHEMEVIATHEEXPERIMENTSTESTING,INTHEPREMISEOFENSURINGTHEVIDEOPICTURESQUALITY,THESCHEMECANREALIZETHE2031COMPRESSIONRATIO,SAVEAPPROXIMATELY33OFTHEH264CODINGTIMEANDBASICALLY13MEETTHEREQUIREMENTSOFR
33、EALTIMENETWORKTRANSMISSION【KEYWORDS】MICROSCOPEVIDEOPICTURESH264LOWCOMPLEXITYCODINGANDCOMPRESSION14目录第一章绪论1611引言1612显微视频图像压缩技术的发展1713论文主要工作及章节安排18第二章传统图像压缩方案1821JPEG编码压缩算法1822JPEG2000编码压缩算法2123其他编码压缩算法24231JPEGLS24232MPEG4VTC24233PNG2424本章小结25第三章新一代编码标准H2642531H264概述2532H264编码器27321H264编码器结构27322H264
34、算法结构2933本章小结33第四章面向网络传输的显微视频图像压缩方案3341采样方法研究33411下采样34412上采样3442差值图像编码3643码流合成3644实验与分析36441显微视频图像序列36442图像数据类型转换38443H264配置文件设置38444PSNR比较39445码率比较39446压缩比比较40447编码耗时4145本章小结41第五章总结与展望42参考文献43致谢错误未定义书签。附录4415161第一章绪论1111引言世界上第一台显微镜由列文虎克，ANTONIEVANLEEUWENHOEK1632102417230826，荷兰显微镜学家、微生物学的开拓者制作完成。显微镜
35、的出现向世人打开了微观世界的大门，成为人类探索微观领域的有力工具。显微镜发明之初，其目的是用于细胞和微生物等微观世界生命的观测和描述，随着科技水平的不断进步以及其交叉学科的迅猛发展，显微镜的应用领域和其制作水平及观测深度都发生翻天覆地的改变。目前，显微镜已经广泛应用于材料检测、地质和考古等多个方面，显微镜的种类从普通的光学显微镜发展到如今的电子显微镜、数码显微镜、体视显微镜、金相显微镜、超高分辨率显微镜等更加精密、更加智能、更加专业化的显微镜种类。显微镜中涉及的原理技术也由简单的光学原理拓宽到现在的电子、物理、材料等多个学科1。由于计算机技术的迅速发展和普及，一台普通显微镜配以相应的硬件和软件
36、系统即可实现对显微图像的数字化处理。显微图像的数字化处理技术方便了显微图像的分析，使分析处理过程变得自动化，分析结果容易量化、可视化。显微图像分析作为图像分析领域中重要的研究内容，数字化技术对于理论和实践均有重要价值2。显微图像数字化必然涉及到显微图像的存储和传输问题。一般地，显微图像具有高分辨率的特点，这就给显微图像的存储与传输提出了一个亟待解决的问题。对于一幅12801024分辨率的显微图像，以8为灰度级进行数字化采集就需要375MB的存储容量。如何快速高效地编码压缩显微图像序列已经成为当前的热点之一。目前，对显微图像压缩还没有性能非常好的算法，因此生物显微图像的压缩技术已成为生物显微图像
37、应用领域的一项挑战性技术3。数码显微镜，即视频显微镜是目前广泛应用于科学研究的高科技显微镜，它将显微镜看到的实体实物图片通过模数转换，使其成像在显微镜自带的显示屏或者计算机上。数码显微镜改变了人们传统的使用肉眼观测显微图像的方式，通过显示器再现显微图像，这不仅使人们能够更加细致的观测显微图像，提高了人们工作的效率，也方便了显微图像的数字化处理4。本课题通过数码显微镜采集动物组织的显微图像，即生物显微图像作为研究的对象。长期以来，人们对显微图像压缩一直局限于静态图像的压缩编码方案上的探索，虽然静态图像压缩方案能够较大程度的压缩图像，但高清显微图像经静态图像压缩方案压缩后的数据量仍17然是巨大的，
38、这一方面耗费了较大的存储空间，另一方面也不适合在网络上传输，实时性能差。H264视频编码压缩标准以其优异的压缩性能，超高的压缩比而闻名，被视为目前最先进的视频图像编码压缩标准。因此，本课题提出了基于H264视频图像压缩编码算法的显微视频图像编码压缩方案，旨在利用H264强大的压缩性能在保证图像质量的前提下实现显微视频图像最大程度的压缩，以适合网络传输。1212显微视频图像压缩技术的发展显微图像区别于一般数字图像具有分辨率高，纹理细节丰富等特点，所以除了完成图像大小的压缩外，还要考虑重建图像在纹理细节方面的恢复。早期对显微图像压缩的思路是采用静态图像编码压缩标准，该方案能够实现对显微图像的一定程
39、度上的压缩，但对于显微视频图像序列，采用该压缩方法仍存在较大的压缩冗余。随着视频压缩编码技术的发展以及先进高效的编码标准H264的出现，采用H264编码标准来提高显微视频图像的压缩效率是如今该领域的研究方向和热点问题。图像编码压缩技术发展至今可以划分为两个阶段第一代图像编码技术和第二代图像编码技术。第一代图像编码技术主要是指20世纪90年代以前研究的技术范畴。这些图像编码压缩技术主要划分为预测编码，统计编码，变化编码三大类，技术特点是以信息论为框架，以像素或者宏块作为编码对象。1992年，国际准化组织ISO和国际电工委员会IEC制定的JPEG标准，即连续色调静态图像编码压缩标准，作为对第一代图
40、像编码压缩技术中主要技术的概括总结，是适用于当时大多数应用的规范标准。JPEG是以离散余弦变换为核心的图像压缩算法，其编码框架简洁，在中等码率下能够获得很高的压缩比和高质量的重建图像质量，至今仍广泛应用于图像压缩的各个领域。随着网络技术和多媒体技术的发展，互联网迎来了信息爆炸的时代，图像、视频等多媒体文件信息量的增长速度远远快于网络通信技术的发展，因此，如何在现有网络带宽资源的环境下更快更好的传输高质量的多媒体文件，成为图像编码压缩算法研究的方向。而JPEG在低码率情况下的压缩质量已难以满足要求，而且JPEG基于块的编码思想以及不考虑人类视觉系统的特性已经难以使图像压缩技术进一步的发展。20世
41、纪80年代开始，图像编码压缩技术开始进入基于小波变换的第二代技术的研究。第二代图像压缩编码技术更多的考虑了人类视觉系统在图像上产生的冗余。随着分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论在图像压缩上应用的发展，图像压缩技术更多的考虑了人类的视觉特性，通过对图像信号的分析和描述，用图像合成和识别的方法压缩数据。2000年3月，ISO发布了JPEG2000静态图像编码压缩标准。JPEG2000是基于小波变换的高性能18静态图像压缩算法，它弥补了JPEG算法在低码率情况下的缺陷，增强了算法适应图像类型的能力，是JPEG的升级版。2003年3月，ITUT（国际电信联盟）和ISO/IEC正式公布了H264视
42、频压缩标准，它是由JVT（联合视频组）制定的最新的高性能的视频编码标准。H264最大的优势就是强大的数据压缩能力。根据统计，在同等图像质量的条件下，H264的压缩比是MPEG2的2倍以上，是MPEG4的152倍。例如，原始文件的大小为88GB，采用MPEG2压缩标准压缩后变成35GB，压缩比为251，而采用H264压缩标准压缩后变为879MB，压缩比达到1021。鉴于H264优异的压缩性能，采用它来编码压缩高清的显微视频图像序列是当前的首选方案，但高效压缩性能的代价是巨大的计算时间的花费。因此，如何在保证高压缩比和图像质量的前提下，降低H264在编码压缩显微视频图像时的复杂度是目前显微视频图像
43、压缩编码领域的研究热点。1313论文主要工作及章节安排论文的主要工作是提出一个面向网络传输的显微视频图像编码压缩方案，该方案以H264编码压缩算法为核心，以降低H264算法复杂度，达到网络传输实时性为目标。该方案旨在利用H264的高效压缩性能，在保证显微视频图像质量的前提下，最大限度的压缩显微视频图像，以实现显微图像数据在网络上的实时传输。论文章节安排如下第二章回顾传统的显微图像压缩方案；第三章概述H264编码标准，分析其编码结构和算法结构，为后续方案提出准备理论基础；第四章提出面向网络传输的显微视频图像编码方案，并分析实验结果；第五章总结本次课题的工作，展望后续工作方向。2第二章传统图像压缩
44、方案2121JPEG编码压缩算法JPEG编码压缩标准是由国际电信联盟（ITU）和国际标准组织（ISO）合作制定的灰度和彩色静止图像压缩算法的国际标准。从上个世纪80年代开始，ITU和ISO就开始合作，组成联合图像专家小组JOINTPHOTOGRAPHICEXPERTSGROUP。在对当时主流的一系列的编码方案进行比较后，联合小组选择了DCT变换作为标准的基础编码方案，从1988年到1990年，JPEG联合小组对JPEG编码压缩算法进行测试、修改和完善，最终于1991年通过了国际标准草案，在1992年，发布正式JPEG成为国际标准5。JPEG是第一个彩色、灰度和静止图像的国际编码标准，它不仅适用
45、于静止19图像的编码压缩，也适用于视频图像序列的帧内图像编码压缩，因此，直至今日，JPEG标准仍在广泛应用中。JPEG编码压缩标准规定了有损压缩和无损压缩2种编码处理方案。有损压缩编码压缩是基于离散余弦变换（DCT）的编码，通过损失一些数据量实现图像数据很大程度的压缩，同时还能够保证图像解码后具有很高的视觉逼真度。最简单的基于DCT的编码处理叫做顺序处理，它提供了大部分应用所需要的性能指标，我们把这种编码处理以及编码系统叫做JPEG基本系统，如图21所示。第二种编解码处理是为了满足无损压缩的应用要求，采用空间域的无量化DPCM（旨在去除相邻像素间的相关性）取代有量化损失的DCT变换，然后对预测
46、误差进行HUFFMAN编码或者算术编码，以保证重建图像质量与原始数据完全一样。其编码框图如图22所示。为适应不同应用环境的需求，JPEG对像素处理有4中模式可供选择，分别是基于DCT的顺序处理模式、基于DCT的累进处理模式、无失真工作模式和分等级处理模式。顺序处理模式即JPEG基本系统，对输入图像的每个图像分量按从上到下，从左到右的顺序进行处理。累进处理模式，是将图像分量进行多次扫描，第一次扫描只进行粗略的压缩，并快速的发送第一次扫描得到的粗糙的图像，随后的几次扫描则处理图像做细致的压缩处理，发送时只发送增加的信息，如此，接收端可逐渐提高图像的质量，直到图像质量达到接收端的要求。这种模式适用于
47、网络传输，实现可伸缩性编码。无失真工作模式是采用DPCM预测编码取代DCT变换编码实现无损压缩。分等级处理模式对一幅原始图像的空间分辨率，分成多个低分辨图像进行“锥形”编码的方法。在信道传送速率较慢，接收端显示器分辨率也不高的情况下，只需要做低分辨率图像解码6。20预处理DCT量化量化表差分脉冲编码（DPCM）DCHUFFMAN编码Z字形编码行程长度编码ACHUFFMAN编码文件头数据段码表图像数据88图像区域DCAC图21JPEG基本编码系统预测器熵编码器编码器输入的原始图像数据压缩编码后的图像数据图22JPEG无失真编码器框图文献7对基于DCT的JPEG编码压缩算法对中等复杂程度的彩色图像
48、的压缩效率和重建图像的质量做了相关的研究，得到如表21所示的结果表21JPEG算法压缩性能压缩效率（位/像素）重建图像质量02505中至好，满足某些应用05075好至很好，满足多数应用075150极好，满足大多数应用150200与原始图像基本没有差别从表21中我们可知，JPEG编码压缩算法在压缩效率大于200位/像素时，重建21图像与压缩前的图像用肉眼无法区别。当压缩效率小于025位/像素时，重建图像将产生很大失真，主要原因是在小于025位/像素低压缩码率时，重建图像出现了明显的方块效应。JPEG编码压缩算法除了在低压缩码率时不佳的性能表现，文献8中还概括了其在其他方面的缺陷1JPEG编码压缩
49、算法不能够同时提供高性能的有损压缩和无损压缩，且无损压缩模式复杂，效率不高；2JPEG编码压缩算法对自然图像有较好的压缩性能，但对于计算机产生的图像，如二值图像，却性能不佳；3JPEG编码压缩算法的网络适应能力差，如当在噪声环境中传输时，比特误码会使JPEG压缩图像质量急剧下降；4JPEG支持的图像类型有限，如JPEG由于对二值图的压缩性能不佳而很少用于复合文件。采用JPEG编码压缩算法来编码压缩显微视频图像，在保证图像质量的前提下，压缩得到的图像数据仍然是比较大的，而且JPEG压缩算法在压缩比为50左右时，方块效应明显，压缩后的重建图像几乎难以辨认。因此JPEG算法只能对高分辨率的显微视频图像进行一定程度上的压缩，压缩后的数据量仍比较大，不适合网络传输。所以JPEG算法不是压缩显微视频图像的最佳方案。2222JPEG2000编码压缩算法20世纪90年代初，小波变换理论迅猛发展，由于其在时频分析方面独有的特点和在信号分析方面的优势，使得它在图像压缩处理领域得到广泛的应用。在图像压缩领域同时期也出现了许多新颖的思想和技术，如人工神经网络在图像处理上的应用，分形编码技术等。加之JPEG编码标准在不同领域性能上的缺憾，有关方面认为有必要开发一种新的静态图像压缩标准来弥补以适应时代发展的需要。在1996年瑞士日内瓦会议上ISO提出了JPE
