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1、 V基于 A d a b o o s t的人脸感兴趣区域编码 摘 要 J P E G 2 0 0 0 是I S O 于 2 0 0 0 年底制定的新一代静态图像压缩编码标准， 它与传统的图像压缩标准 J P E G相比具有许多新的特性和功能。其中感兴趣区域（R e g i o n o f I n t e r e s t R O I ）编码无疑是其亮点之一，也是当今图像编码领域的研究热点。现实中人们往往根据自己的主观应用目的，只关注图像中的某部分区域，而对其它区域的质量要求不高，这就是感兴趣区域的思想。基于这种思想，在图像编码时可以对感兴趣区域和背景区域进行有区别的处理， 使得低码率下感兴趣区域
2、有更好的重建质量，从而满足人们的应用要求。 本文提出将人脸检测定位方法引入J P E G 2 0 0 0 图像R O I 编码系统，构建了自动定位人脸感兴趣区域的新型图像编码框架， 并在新型框架下实现了人脸图像 R O I编码软件系统。文章从一般性出发分析了J P E G 2 0 0 0标准，对J P E G 2 0 0 0 的 R O I 编码系统各个环节进行了描述，重点针对标准中的 E B C O T算法和感兴趣区域编码方法进行了详细的研究和探讨，给出了 M A X S H I F T方法的具体实现方法和步骤，并提出了矩形区域快速 R O I 掩膜生成方法；然后对基于 A d a b o
3、o s t的人脸检测定位方法进行了详细分析和探讨，以 O p e n c v开源图像库为工具，实现了静止图像人脸区域的检测和定位模块， 并对实现过程中遇到的问题提供解决的策略和方法；最后基于文章提出的新型图像编码框架，将人脸检测定位模块加入J P E G 2 0 0 0 图像 R O I 编码中，实现自动定位人脸感兴趣区域的 R O I 编码系统， 并通过实验验证了本文方法的有效性和可行性。 关键词：J P E G 2 0 0 0 ，感兴趣区域，E B C O T 算法，A d a b o o s t 算法 VIFACE REGION OF INTEREST ENCODING BASED ON
4、 ADABOOST ALGORITHM Abstract JPEG2000, the new ISO/ITU- T Standard for still image encoding, had been finished at the end of 2000. Compared with the traditional JPEG image compression standard, it has lots of new features and functionalities, in which “ Region of Interest” (ROI) Coding is undoubted
5、a key point. After being proposed, ROI Coding had become a hot research point in still image compression area. According to people s need and preference, they often have great interest in some particular part of the image. This is the ROI concept which can be used to make a balance between the compr
6、ession ratio and the image reconstructing quality. The paper introduces the face detecting and locating method into JPEG2000 image compression system, which forms new still image compression architecture. Based on the new architecture, it implements automatic face ROI encoding software system in C+
7、language on Visual Studio 2005. The paper first discusses all stages in JPEG2000 standard thoroughly, including pre- pressing, wavelet transform, quantization, EBCOT algorithm and MQ encoder. Then it focuses on the EBCOT algorithm and ROI coding principle, gives implementation on MAXSHIFT ROI coding
8、 method and proposes fast ROI mask generating algorithm. Meanwhile, it gives a detailed analysis on face detecting and locating based on Adaboost algorithm, implements face detecting and locating module using Opencv Library. Finally, it introduces the face detecting and locating module into JPEG 200
9、0, implements automatic face ROI encoding software system and verifies it vadility and feasibility through variety of experiments. Key Words：JPEG2000, ROI，EBCOT，Adaboost Algorithm III上海交通大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个
10、人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：卞国磊 日期：2009 年 2 月 25 日IV上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密，在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名：卞国磊 指导教师签名：庞小红 日期
11、：2 0 0 9 年 1 月 2 5 日 日期：2 0 0 9 年 1 月 2 5 日 第一章 绪论 上海交通大学硕士学位论文 1第一章 绪论 1.1 JPEG 2000 及 ROI 编码概述 联合图像专家组（JPEG Joint Photo Graphic Experts Group）于在 2000 年 12月推出了 JPEG2000 标准的基准部分，并将其命名为 JPEG2000(ISO 1 5444)即JPEG2000 Part l (ISO 15444- 1 Baseline)1。其余部分也在 2001 至 2002 年被陆续推出。与前身 JPEG 图像压缩标准不同，JPEG2000
12、采用了基于离散二维小波变换(DWT)的多分辨变换编码方式，将其与“ 基于优化截断的嵌入式块编码(ECBOT)” 算法2相结合， 还将 JPEG 标准中采用的 QM 算术熵编码器升级为 MQ编码器。以上多种新技术的应用使得 JPEG2000 图像标准不仅实现了优越的压缩效率，还能够灵活地支持 ROI 编码，码流率控制和图像渐进恢复等新的应用需求。JPEG2000 压缩性能比 JPEG 提高了 3050%，也就是说，在同样的图像质量下，JPEG2000 可以使图像文件的大小比 JPGE 图像文件小 3050%。 JPEG2000的一个极其重要的优点就是支持感兴趣区域 ( Region of Int
13、erestROI)编码1。在很多实际应用中，人们往往只是将自己的观察重点集中在图像的某些特定区域范围内， 而对于这些区域之外的背景部分却不会有太多的信息需求。也就是说，人们在处理图像信息时，由于主观的应用目的不同，使得整个客观图像的不同区域范围能够为用户提供的信息量之间的比例也产生不同。比如，在观察图像时，我们也许只会关心的面容和头发，而不会过分关心其站在什么样的背景前。具体到对图像的压缩和传输处理方面，我们总是希望自己所感兴趣的图像区域能够得到相对于背景区域更好的压缩效果， 并且能够在传输过程中得到优先的处理。ROI编码正是为解决这类问题而提出的。ROI编码处理不仅能够满足人们在低比特率条件
14、下对重要的图像信息实现高质量，甚至无损恢复的要求，还可以通过与图像压缩算法相结合来很好的解决通讯过程中的带宽瓶颈、 存储空间等问题。这些突出的优点使得 ROI 编码处理方法成为了近年来图像处理领域的研究热点。JPEG2000 标致目前支持两种用于感兴趣区域编码的方法，即一般的基于尺度的方法（GSBM）和最大位移法（MAXSHIFT）1。 1.2 ROI 编码研究现状 当今网络通讯和无线通讯技术的飞速发展， 图像压缩技术已经得到了越来越广泛的应用。 同时人们不断追求的高压缩比和尽可能小的图像信息失真之间的矛第一章 绪论 上海交通大学硕士学位论文 2盾也日益突出。ROI编码正是解决这一矛盾的有效途
15、径，因此激起了广大科研人员的研究。但当前对于 ROI 图像编码的研究大都定位在在人为手动选择 ROI 的前提下，主要侧重于对编码算法进行优化和对多 ROI 进行支持的研究，目前已经取得了很大的进步。 针对 JPEG2000 标准中两种 ROI编码方法的不足， 研究人员提出了一系列改进的 ROI编码方法。文献3(2005)结合 GSBM 方法和 MAXSHIFT方法的优点，提出了一种新的灵活的位移方法， 即PSBSHIFT (Partial Significant Bitplanes Shift), 能够有效地压缩多个优先级别不同的感兴趣区域。 文献4(2007)结合嵌入式编码理论和人眼视觉特性
16、,利用等级树分集( SPIHT)编码算法的特性,提出了一种高效的 RO I编码方法,压缩后的码流具有嵌入式特点,支持渐进传输。文献5(2005)根据 SP IHT编码方法的特性、ROI 区域小波系数提升后整幅图像小波系数的特点及人眼视觉特性,提出改进算法。同时提出质量等级因子的概念并给出了其数学表达式。该方法具有以下优点： 1)相对于一般的基于尺度的方法,本方法不仅可以调节 ROI的重要程度还可以调节 ROI 的质量等级；2)相对于 maxshift 方法来说,本方法不必等到编码完所有 ROI 再编码 BG(maxshift 方法在中低码率只能编码ROI,而没有剩余的码流来编码BG) ,可实现在较低码率
