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基于DCT域高压缩图像去块效应算法研究

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毕业论文范文题目：基于DCT域高压缩图像去块效应算法研究，论文范文关键词：基于DCT域高压缩图像去块效应算法研究
基于DCT域高压缩图像去块效应算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：基于块的离散余弦变换（BDCT）具有压缩率高、计算复杂度低、易于实现等优点，因而被广泛应用在图像和视频压缩标准中。但在高压缩比的情况下，解码图像往往会因DCT系数的量化而出现严重的块效应，影响着解码图像的视觉效果。因此，研究基于BDCT高压缩图像的去块效应算法有着非常重要的意义。本文首先分析了JPEG图像中块效应产生的原因，并对几类常见（文章此处忽略..）的去块效应算法进行了介绍。然后，本文从JPEG图像相邻宏块的相关性出发，提出一种新的基于C均值聚类的去块效应算法。该算法依托于一个含有大量图像的图像库，用自定义的宏块生成方法对图像库中图像进行分割，对分割出的宏块聚类，构成多个具有不同特征的宏块集合。对于待处理的图像依据其宏块特征将其划分入一个表征着一定特征的宏块集合，进而利用该数据库估（本文此处忽略..）计待处理图像的噪声，通过滤除噪声来达到去块效应的效果，最后对边缘存在强纹理的块进行滤波处理。然后，本文编程实现了该算法，并从主客观两方面证明了该算法的有效性，同时也通过与其他算法的实验结果对比，说明了该算法具有一定的优越性。接下来，本文对用不同压缩因子进行压缩的图像分别进行处理，并对用相同压缩因子进行压缩的图像采取不同的实验参数分别进行（此处忽略..）处理，最后从图像峰值信噪比参数出发，对算法中用不同参数得到不同图像的PSNR进行对比，归纳了该算法的有效性随着算法中所采用不同参数而变化的规律，并通过引入类内类间划分指标对总结出的规律进行了解释和说明。另外，本文中还提出了一种基于实例的去块效应算法。该算法基于由未压缩图像和对应的JPEG图像共两幅图像构成的图像库，首先提取了库图像中相邻（文章此处忽略..）宏块间的像素对，并通过像素对的聚类和计算构成了多个表征每个聚类的量化噪声系数矩阵，随后利用这些系数矩阵对待处理图像的量化噪声进行估计，并滤除待处理图像中的块效应，最后对边缘存在强纹理的块进行滤波处理。然后，本文编程实现了该算法，并从主客观两方面证明了该算法的有效性，同时也通过与其他算法的实验结果对比，说明了该算法具有一定的优越性。

以上为本篇毕业论文范文基于DCT域高压缩图像去块效应算法研究的介绍部分。

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