稀疏分解及其在图像低比特率压缩中的应用

针对图像低比特率压缩的难题，利用稀疏分解方法进行图像压缩研究。项目研究内容集中在三个方面：（Ａ）原子库方面：对过完备原子库（overcomplete dictionary of atoms）的结构进行分析，以获得好的图像稀疏分解效果和较低的计算复杂度。研究最适合图像内容表达的原子的选择和库的形成方法；（Ｂ）分解方面：在现有算法基础上，针对图像稀疏分解算法十分复杂的问题进行研究，主要利用原子的能量特性和稀疏分解本身的算法特点，使算法速度有极大的提高。（Ｃ）压缩编码方面：根据稀疏分解结果中数据的特点，进行量化和编码，在低比特率的情况下以实现比现有国际标准更好的图像压缩效果。项目研究最终将使图像压缩效果在低比特率的情况下明显优于现有图像压缩国际标准，从而对图像实际应用产生重大和全面的影响，强有力地带动相关产业（如无线视频通信）的发展。