指導教授：丁建均臺灣大學：電信工程學研究所傅思維Fu, Szu-WeiSzu-WeiFu2014-11-302018-07-052014-11-302018-07-052014http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/264305現今為了節省記憶體使用率以及減少網路傳輸時間的緣故，影像壓縮不只變得愈越來越受歡迎而且愈來愈受重視。影像壓縮的終極目標，就是盡可能使用少量的儲存空間來記錄大筆的資料，例如JPEG與JPEG2000。其中JPEG的全名為Joint Photographic Experts Group，是一種失真影像壓縮技術。「失真」一詞表示我們無法完美重建或解壓縮該JPEG壓縮後的圖片，也就是圖片會喪失一些細節、資訊。所以，JPEG在某些應用上無法提供足夠的品質保證，例如：醫學影像、具有複雜紋理的影像等等。一般而言，醫學影像中有任何細節上的誤差是不被允許的；因此，失真影像壓縮技術通常是不能使用在醫學影像上的。為此我們針對醫學影像中的其中一種類型，即膠原蛋白影像，提出一種新的無失真壓縮方法；由於膠原蛋白影像的紋理非常複雜，以周圍鄰居像素為基礎的預測方式的無失真壓縮法，並不適用於該類型影像，為此我們提出一套以JPEG為基礎的預測方法，將複雜的紋理簡單化，再進行資料分群及適應性的算術編碼。 除此之外，由於最近3D特效越來越受到重視，因而導致不少電子產品都有內建的3D相機(雙鏡頭)及顯示器，然而目前採用的立體圖片壓縮方式還有很大的進步空間。為了解決這個問題，可以透過一些方塊匹配的方法來達成。雖然因為影片壓縮的需求，已經有很多快速的運動估測方式被提出來，然而很多是不適用於3D圖片的使用。所以我們利用3D視覺的一些性質，提出了一個較有效率的視差估測方法，期望以此為基礎來減少左右圖片間資料的冗餘性，以達到更高的整體壓縮效率。 最後我們也提出了一個基於JPEG的大框架下所產生的改良版。由於硬體的不斷進步及運算速度的提升，以往JPEG所採用的簡單運算或許可以被一些較複雜的方法所取代，而不會增加太多的編碼時間。在此設計中，我們特別考量了不使用太多鄰近像素的資訊，使得所需用到的buffer大小限制在一定的範圍內。透過這些較為有效的設計，我們發現和傳統的JPEG壓縮率相比有著不少的進步，特別是量化因子q越大時效果越明顯。口試委員會審定書 # 誌謝 ii 中文摘要 iv ABSTRACT vi CONTENTS viii LIST OF FIGURES xi LIST OF TABLES xiv Chapter 1 Introduction 1 1.1 Background 1 1.2 Organization 2 Chapter 2 Fundamentals of Current Image Coding Methods 3 2.1 Entropy Coding……….. 3 2.1.1 Huffman coding 3 2.1.2 Arithmetic coding 6 2.1.3 Golomb coding 8 2.2 Current Image Coding standard 12 2.2.1 JPEG-LS 12 2.2.2 CALIC 13 2.2.3 JPEG2000 15 2.2.4 EDP 16 Chapter 3 Collagen Image Compression Using the 17 3.1 Abstract………………… 17 3.2 Introduction 18 3.3 Related Works 21 3.4 Proposed JPEG-Based Predictive Lossless Image Coding (JPLIC) Algorithm 22 3.4.1 JPEG Predictor 23 3.4.2 Sampling 24 3.4.3 JPEG Compression 25 3.4.4 Probability Distribution Characteristics 27 3.4.5 Adaptive Quantization Factor q 30 3.4.6 Context Modeling and Adaptive Arithmetic Coding 32 3.5 Simulations 38 3.5.1 Compression for Collagen SHG Images 38 3.5.2 Nearly Lossless Compression for Collagen SHG Images 43 3.5.3 Compression for Noisy Images 44 3.6 Conclusion 45 3.7 Acknowledge 46 Chapter 4 Efficient Disparity Estimation Scheme for Stereoscopic Images 47 4.1 Introduction 47 4.2 Proposed algorithm 50 4.2.1 Fixed Block Size Mode 50 4.2.2 Variable Block Size Mode 54 4.3 Experimental Results 55 4.4 Conclusions and Future Work 64 Chapter 5 Frequency-Band-based Adaptive Arithmetic Coding with Prediction for JPEG AC Term 65 5.1 Introduction 65 5.2 Zero Run Length Coding of the AC Coefficients 69 5.3 Adaptive Arithmetic Coding and Proposed Band Based Coding 70 5.3.1 Adaptive Arithmetic Coding 70 5.3.2 Frequency-Band-Based Coding 71 5.3.3 Modified run length Coding 73 5.4 Prediction of AC Coefficients 74 5.5 Simulations 78 5.6 Conclusion and Future Works 81 Chapter 6 Conclusion 83 REFERENCE 853794403 bytesapplication/pdf論文公開時間：2017/07/29論文使用權限：同意有償授權(權利金給回饋學校)影像壓縮醫學影像無失真壓縮膠原蛋白影像立體圖片壓縮視差估測JPEGthesishttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/264305/1/ntu-103-R01942039-1.pdf