影像的數位化需要大量位元數，因此影像的壓縮編碼隨著資料的大量爆發而日形重要
，影像壓縮的目的不僅要降低位元數以節省儲存空間，而且還原重建時，品質不致失
真。
在本論文中，未妥切考慮人類視覺神經系統的功能，因應而生的第一代影像編碼法，
只用到統計特性，熵值（entropy） 不同定，隨輸入模型不同而改變，壓縮比在８０
年代初期已飽和，經由吾人深入研究HVS 功能並模仿之，將影像分解或輪廓與代表背
景的紋理區，高頻的邊緣輪廓仿皮質細胞的功能一方向選擇性被分解處理，壓縮比已
大大提高。
第２章中我們將以數學或工程觀點簡單而扼要的詮釋HVS 的功能，接著第３章中，首
先對第一代影像編碼法的優劣與效果作一整理結論，並對第二代影像編碼法中的金字
塔型編碼法與方向編碼法作一詳盡回顧。由於邊緣是影像重要特徵之一，為了妥善處
理高頻編碼，正確而穩健的邊緣偵測器設計是必需的，Marr和Hildreth提出的邊緣偵
測理論配合高氏影像局部的隨機統計量便能達到上述目的，加上經心設計的編碼、解
碼結構，一個新型高壓縮比的影像編碼技術將出現在第４章。
所有實驗結果呈現於第５章，新型編碼法獲致的結果優於方向編碼法。在儲存記憶體
空間仍嫌不足的今天，影像的壓縮編碼傳輸或儲存是迫切必要的。因此設計出更好的
邊緣偵測器，找出更理想的邊緣輪廓近似函數，來達到Descates所闡述的高壓縮比境
界，是我們未來研究的方向。
|