本项目基于兴趣度概念从基本编码、容错编码与去噪压缩三部分深入研究JPEG2000标准中没有解决的多感兴趣区(ROI)图像编码问题。本项目首次提出一种无偏移的多ROI编码方式,不仅可以避免位平面偏移带来的系数溢出风险,而且能够根据兴趣度不同灵活调节每个ROI的编码质量,并具有较低编码复杂度。项目组还建议了UDLB-Shift与GLBShift两种方式,它们不仅支持不同兴趣度下无需编码ROI形状信息的任意形状多ROI编码,而且能够通过调节偏移量灵活定义ROI与背景间的相对重要性,与Maxshift相比获得了更好的背景编码质量。针对多ROI容错编码,本项目提出基于子带块分割与分级前向纠错(SBP-LFEC)的多ROI容错编码框架,保证了重要ROI信息在有扰信道中得到更为可靠的传输。此外,本项目还提出一种基于去噪阈值选取的多ROI图像去噪压缩算法,利用平移不变与递推GCV(TI-IGCV)计算最优去噪阈值,然后获得不被偏移的ROI位平面数量,完成基于噪声抑制的多ROI去噪压缩。本项目研究成果将为多ROI编码的实际应用提供理论依据与技术支持,对图像检索以及医学、遥感图像压缩具有重要应用价值。
英文主题词image coding;multiple regions of interest;degree of interest;error resilience coding;image denoising