基于H.264的高分辨率生物显微图像压缩算法

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (5): 235-238.

基于H.264的高分辨率生物显微图像压缩算法

孙燕燕¹,杨鸣¹,汪宋良²

1.宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波 315211
2.宁波城市职业技术学院信息学院，浙江宁波 315100

收稿日期:2007-06-13 修回日期:2007-09-05 出版日期:2008-02-11 发布日期:2008-02-11
通讯作者: 孙燕燕

Algorithm of high resolution biomicroscopic image compression based on H.264

SUN Yan-yan¹,YANG Ming¹,WANG Song-liang²

1.The Faculty of Information Science and Technology，Ningbo University，Ningbo，Zhejiang 315211，China
2.Information School，Ningbo City College of Vocational Technology，Ningbo，Zhejiang 315100，China

Received:2007-06-13 Revised:2007-09-05 Online:2008-02-11 Published:2008-02-11
Contact: SUN Yan-yan

摘要/Abstract

摘要： 通过全自动生物显微镜得到的高分辨率生物显微图像数据量大，不便于存储及网络传输，对于这一问题提出了基于H.264的高分辨率生物显微图像压缩算法，利用H.264的帧内编码、全局运动矢量估计及运动补偿对图像进行压缩。实验结果表明，该算法能对高分辨率生物显微图像进行高压缩比编码。

关键词: 高分辨率, 图像压缩, 全自动生物显微镜, H.264

Abstract: The high resolution biomicroscopic image obtained by biomicroscope involves mass data，it is not easy to be stored and transferred using network.So the authors propose high resolution biomicroscopic image compression arithmetic based on H.264.This method uses the intraframe coding，global motion vector estimation and motion compensation of H.264 to compress the obtained image.The experiments show that this arithmetic performs high compression ratio on high resolution biomicroscopic image.

Key words: high resolution, image compression, automatic biomicroscope, H.264

孙燕燕¹,杨鸣¹,汪宋良². 基于H.264的高分辨率生物显微图像压缩算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(5): 235-238.

SUN Yan-yan¹,YANG Ming¹,WANG Song-liang². Algorithm of high resolution biomicroscopic image compression based on H.264[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(5): 235-238.

[1]	刘鹏坤，朱成杰，张越. 轻量型高分辨率人体关键点检测改进研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 143-149.
[2]	田启川，孟颖. 多尺度融合增强的图像语义分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 177-185.
[3]	熊杰，彭军，杨文姬，黄丽芳. 多尺度高分辨率保持和视角不变的手姿态估计[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 148-157.
[4]	宋廷强，刘童心，宗达，蒋晓旭，黄腾杰，范海生. 改进U-Net网络的遥感影像道路提取方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 209-216.
[5]	宋廷强，李继旭，张信耶. 基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(8): 26-34.
[6]	胥智杰，杨小兵，何灵敏，潘承瑞. 多尺度遥感语义分割网络[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 210-217.
[7]	于恒，梅红岩，许晓明，贾慧萍. 基于深度学习的图像压缩算法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 15-23.
[8]	王鑫，徐明君，李可，宁晨. 一种有效的高分辨率遥感影像水体提取方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(20): 145-151.
[9]	李玉峰，陈瑞宁. 基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(2): 182-187.
[10]	曾鸿军1，2，沈燕飞2，王毅1. 基于感兴趣区域的头像视频前处理方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(6): 188-192.
[11]	夏晓云，张仁斌，谢瑞，王聪. 基于MapReduce的液晶屏缺陷检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(5): 202-206.
[12]	李高平，刘莉. 图像子块特征匹配的快速分形编码算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(1): 195-200.
[13]	金智鹏. 基于梯度和全零块检测的快速帧内模式选择算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(6): 209-213.
[14]	周菲菲，陈建明，张晶晶. 基于局部最小熵的小波系数预测编码方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(22): 203-207.
[15]	肖红光1，文俊1，陈立福2，史长琼1. 一种新的高分辨率SAR图像道路提取算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 198-202.