高质量可逆图像变换技术开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像作为一种重要的信息载体，在当今信息时代发挥着至关重要的作用。

然而，随着图像数据量的不断增加，对图像存储空间和传输带宽的需求也越来越高。

传统的图像压缩技术，例如jpeg，虽然能够有效地减少图像数据量，但会造成图像信息的损失，无法完全恢复原始图像。

2. 本选题国内外研究状况综述

可逆图像变换技术自20世纪80年代提出以来，一直是图像处理领域的研究热点之一。

近年来，随着深度学习等新技术的兴起，高质量可逆图像变换技术得到了快速发展，涌现了许多新的算法和应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入分析现有可逆图像变换算法的基础上，重点研究高质量可逆图像变换的关键技术，包括预测算法优化、变换基的选择与优化、量化与去量化策略以及熵编码优化等，并设计实现一种高效的基于深度学习的图像可逆变换算法，以提升图像压缩比、降低计算复杂度、增强对各种类型图像的适应性。

1. 主要内容

研究高质量可逆图像变换的基本理论和关键技术，包括预测算法、变换编码、量化和熵编码等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。

1.首先，对可逆图像变换的基本理论和关键技术进行深入研究，包括预测算法、变换编码、量化和熵编码等，并分析现有可逆图像变换算法的优缺点，为后续算法设计提供理论基础。

2.其次，针对现有算法的不足，提出改进策略，例如，采用更精确的预测模型、更优化的变换基、更合理的量化策略以及更高效的熵编码方法等，以提高压缩性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的高质量可逆图像变换算法，利用深度神经网络强大的特征学习能力，学习图像的紧凑表示，以提高压缩性能。

2.针对现有可逆图像变换算法的不足，提出改进策略，例如，采用更精确的预测模型、更优化的变换基、更合理的量化策略以及更高效的熵编码方法等，以提高压缩性能。

3.将所提出的算法应用于实际场景，例如，医疗影像压缩、遥感图像压缩等，并验证算法的有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈涛,马义德,李天伟,等.自适应预测和上下文熵编码的可逆图像隐藏算法[j].计算机应用,2021,41(09):2647-2654.

[2] 黎敏,章国宝,马也,等.基于多尺度残差卷积神经网络的图像压缩感知重构[j].电子学报,2022,50(02):344-352.

[3] 张文静,王向阳,沈晓峰.基于残差预测和多态分解的可逆图像隐藏算法[j].计算机工程,2021,47(12):146-154.