（通信与信息系统专业论文）基于dsp的jpeg2000编码算法模块的设计与实现.pdf

摘要 随着多媒体技术应用的增多，图像压缩技术不仅需要具有更高的压缩性能，也 需要更多的新功能以适应各种不同应用领域的需求。为了满足这种需求，i s o i e c j t c l s c 2 9w g l 小组开发了新一代静止图像压缩标准一j p e g 2 0 0 0 。新标准不仅提供 ；f 。 一了更好的率失真性能和主观的图像质量，而且提供了现行标准所不能或者不能完全 提供的新功能，比如有损无损压缩、渐进传输、感兴趣区域编码等等。由于j p e g 2 0 0 0 的优越性能，因此它有着广泛的应用，如w e b 页浏览、遥感、数字摄像、数字图书 馆、移动通信等。 然而，j p e g 2 0 0 0 的这些优越性能是以算法的复杂度以及大的存储容量为基础 的，特别是小波变换和e b c o t 编码。因此设计出适合市场的编码解码系统，特别是 高速实时的硬件系统，是j p e g 2 0 0 0 面临的一个挑战 针对这种情况，本课题选择了用d s p 来实现j p e g 2 0 0 0 的基本算法，其中d s p 选用的是t i 公司的速度最快之一的芯片t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 ，在其上采用了c 语言以及汇 编语言实现了j p e g 2 0 0 0 第一部分的编码算法，结合d s p 本身的特点，采用了内联函 数，线性汇编技术优化了程序代码，提高了算法的实时性。由于d w t 和e b c o t 算法 占用整个系统的8 5 以上的复杂度，所以使用了块重叠小波变换技术提高了d s p 的 高速缓存的命中率，以及使用流水技术提高了e b c o t 的实时性。 实验结果表明，j p e g 2 0 0 0 的在低比特压缩性能好于j p e g ，并且，采用优化算 法后的编码系统，实时性有了很好的提高。 关键词：图像压缩，j p e 9 2 0 0 0 ，软件流水，块重叠变换，离散小波变换，最佳截断 的内嵌编码 a b s t r a c t w i t ht h ei n c r e a s i n gu s eo fm u l t i m e d i at e c h n o l o g i e s i m a g ec o m p r e s s i o n r e q u i r e sh i g h e rp e r f o r m a n c ea sw e l la sn e wf e a t u r e s t om e e ts u c hn e e di nt h e s p e c i a la r e a i s o i e cj t c ls c 2 9w g lh a sd e v e l o p m e n tan e ws t a n d a r df o rs t i l i i m a g e s t h ej p e g 2 0 0 0s t a n d a r d i t h a sn o t o n l yp r o v i d e d r a t e - d i s t o r t i o n p e r f o r m a n c ea n ds u b j e c t i v ei m a g eq u a l i t ys u p e r i o rt oe x i s t i n gs t a n d a r d s ，b u ta l s o p r o v i d e df e a t u r e sa n df u n c t i o n a l i t i e st h a tc u r r e n ts t a n d a r d sc a ne i t h e rn o ta d d r e s s e f f i c i e n t l yo ri nm a n yc a s e sc a nn o ta d d r e s sa ta l l ，s u c ha si o s s ya n di o s s l e s s c o m p r e s s i o n ，p r o g r e s s i v et r a n s m i s s i o n r e g i o no fi n t e r e s tc o d i n g d u et oi t s s u p e r i o rf e a t u r e s ，j p e g 2 0 0 0h a sb r o a dp o t e n t i a la p p l i c a t i o nf i e l d s ，e g w e b b r o w s i n g ，r e m o t es e n s i n g ，d i g i t a lp h o t o g r a p h y ，d i g i t a ll i b r a r y a n dm o b i l e a p p l i c a t i o n s h o w e v e r a d v a n t a g e so fj p e g 2 0 0 0c o m ea tt h ee x p e n s eo fc o m p u t a t i o n a l c o m p l e x i t ya n dm e m o r yr e q u i r e m e n te s p e c i a l l yd i g i t a lw a v e l e tt r a n s f o r m a t i o na n d e m b e d d e db l o c kc o d i n gw i t h o p t i m a lt r u n c a t i o n ( e b c o t ) s ot od e s i g n a c o m m e r c i a ls y s t e me s p e c i a l l yi nh a r d w a r ei m p l e m e n t a t i o nw i t hr e a l t i m ei sa c h a l l e n g et ojp e g 2 0 0 0 a c c o r d i n g t h e p r o b l e mm e n t i o n e da b o v e ，w ed e s i g n e d a n dr e a l i z e d j p e g 2 0 0 0a l g o r i t h mp a r t ib a s e do nd s po ft i t h i sm o d u l ec h o o s e s t m 3 2 0 c 6 4 16 - - o n eo ft h ef a s t e s td s po nw h i c ha l lp r o g r a mc o d e sa r ew r i t t e nb y ca n da s s e m b l yl a n g u a g e a l s o ，t h es o f t w a r ei so p t i m i z e dt ou s et h ef e a t u r e so f d s p i n l i n e - f u n c t i o n s ，l i n e a ra s s e m b l yl a n g u a g ea r eu s e dt or e a l i z er e a lt i m e a m o n gs e v e r a lm o d u l e si nj p e g 2 0 0 0e n c o d e r t h ea l g o r i t h m sf o rd w ta n d e b c o tc o m p r i s em o r et h a n8 5 o fe n c o d i n gc o m p l e x i t y t h u s ，a no v e d a p p e d b l o c kt r a n s f e r r i n gm e t h o di su t i l i z e dt oi m p r o v et h ep e r f o r m a n c eo ft h ea l g o r i t h m f o rd w t b yi n c r e a s i n gt h ec a c h eh i t - r a t e t e s t sa n de x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h ep e r f o r m a n c eo fj p e g 2 0 0 0i nl o w b i t - r a t e c o m p r e s s i o ni sb e t t e rt h a nt h a to fj p e g ，a l s o ，t h ee n c o d e rs y s t e m ，a d o p t e dt h e o p t i m i z e da l g o r i t h m s ，h a sm u c hb e t t e rp e r f o r m a n c eo fr e a l t i m e k e yw o r d s ：i m a g ec o m p r e s s i o n ，j p e g 2 0 0 0 ，s o f tp i p e l i n e ，o v e r l a p p e db l o c k t r a n s f o r m ，d i s c r e t ew a v e l e tt r a n s f o r m ，e m b e d d e db l o c kc o d i n gw i t ho p t i m i z e d t r u n c a t i o n 论文独创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文 中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或者其他机构已经发表 或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作 了明确的声明并表示了感谢。 作者签名 论文使用授权声明 本人同意上海海事大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保 留送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以上网公布论文的全部和 部分内容，可以采用影印、缩印或者其它复制手段保存论文。保密的论文在解 密后遵守此规定。 作者签名导师签名! 互圣暨盘日期； 1 1 图像压缩编码的意义 第一章引言 科学技术的飞速发展使信息社会产生日新月异的变化，多媒体技术已经成为本 世纪发展的重大热点之一。人们通过语言，音乐，文字，图形，图像等多种媒体进 行信息处理，传输和存储。由于这些信息是以大量的数据表示的，因此如何高效的 表示和压缩数据成为多媒体技术的一个关键。 俗话说“百闻不如一见”，一项心理学测定和评估的结果表明，进入大脑的信息 约有8 5 来自眼睛，可见图像是人们进行信息交流的重要手段。除了常见的图片，v c d 电视图像信号，许多信息如天气情况，地球资源分布情况，医疗诊断信息等都可以转 化为数字图像的形式进行处理。但是数字图像的数据量相当大，以电视图像为例，1 秒钟的电视数据量约为9 9 2 m b ，容量为6 5 0 6 j 1 b 的c d - r o m 仅能存储约一分钟的原始电 视数据，若为高清晰度电视，一张c d r o m 还存不下6 秒钟的h d t v 图像。如此海量 的数据给信息存储与传输带来极大的困难解决这一问题，单纯用扩大存储器容量i 增加通信干线在目前是不现实的，因此在当前一段时期内，数字化的图像数据以压缩 形式存储和传输仍将是唯的选择。 图像压缩编码技术不但是一项关键技术而且是一种实用性很强的技术，不仅在 军事上而且已经渗透到人类生活的方方面面比如高清晰度电视，数码相机，可视电 话，视频会议，信息检索等等无一不和图像相关。事实上，图像产业已经直接影响 到国民经济，国防安全等邻域。作为该产业中的一项重要技术一一图像编码技术已 经对社会的发展起到了不可忽视的作用。 1 2 静止图像压缩技术 图像压缩总体上分为静态图像压缩和动态图像压缩，现在市场上流行的j p e g 图 像就属于静态压缩技术，而m p e g 、h 2 6 3 就属于动态压缩技术，动态压缩技术是以静 态压缩技术为基础，因此研究静止图像的压缩技术很有意义“。 静止图像是一种二维连续函数，即它的亮度是其位置上的连续函数数据压缩的 目的是以尽量少的比特数表示图像，同时保持复原图像的质量，使它符合预定应用场 合的要求为了对图像数据进行处理，首先要在时间上和亮度上对图像进行数字化 在空间位置上的数字化，一幅图像可以看成是一个有限的数列或矩阵，此过程称为采 样：而在亮度上的数字化是将得到的图像亮度离散为整数值，此过程称为量化数字 图像就是经过采样和量化后的图像数据人们对传统的图像数据进行了大量的统计 和视觉效果方面的研究，结果表明：图像的相邻像素之间，相邻行之间存在较强的相 关性，也就是图像信号存在诸如空间冗余，时间冗余，结构冗余，视觉冗余，知识冗余 等利用某种编码方法在一定程度上消除这些数据的相关性或冗余，就可以节约码字 从而达到数据压缩的目的在编码时，如果采用相同的码长表示各种符号会带来冗余 如果采用可变长编码技术，用较短代码代表频繁出现的字符，用较长代码代表不同出 现的字符就可以消除符号的冗余度以便节约码字，从而实现图像数据的压缩 由于图像数据之间存在着空域相关性，图像数据在进行有损压缩时，就可以对图 像数据进行某种正交变换，以使图像的低频和高频分量分开，然后再进行编码在大 多数的应用中，人眼往律是图像信息的最终接受者，如果能充分利用人眼的视觉特性 就可以在保证所要求的图像主观质量的前提下达到较高的压缩比，人类视觉系统的 特点是高频信息变化不敏感，对低频信息的变化比较敏感；对色度信息不敏感，对亮 度信息比较敏感等等，这些特点如果能充分运用到图像的压缩方案中，就可以取得较 好的结果 评价图像压缩性能的好坏并不是数据被压缩的越小越好，常常需要考虑三个关 键因素 ( 1 ) 压缩比，通常是压缩过程中输入数据与输出数据量之比，但这种度量方法还 必须指明输入输出的显示形式，否则就将是不可靠的例如，压缩系统的输入可能是 5 1 2 x 4 8 0 分辨率，每位像素2 4 位，输入数据是7 3 7 2 8 0 字节而若输出为1 5 0 0 0 个字节 的位流，则压缩比大约为4 9 ：l ，但如果输出图像只有2 5 6 x 2 4 0 个像素，其分辨率只有 输入图像的1 4 ，因而，在分辨率相等的情况下，压缩比应该为1 2 ：1 因此，衡量压缩 量的一个更好的方法是在压缩位流中确定每个显示像素的位数 ( 2 ) 图像质量，这与压缩的类型有关压缩方法可以分为有损压缩和无损压缩无损 压缩是指压缩解压过程中没有损失原来图像信息，所以对无损系统不必担心图像质 量有损压缩要对原来图像作一些改变，这样就使得压缩前，后的图像不完全相同，但 人眼难以觉察对有损压缩结果的评价主要是主观评价 ( 3 ) 压缩和解压的速度在许多应用中，压缩和解压将在不同的时间，地点，不同系统 中，因而必须分别评价压缩和解压速度在存储回放应用中，解压速度比压缩速度更 重要，因为压缩只是一次，而解压是面对大多数用户的实时需要另外还要考虑软件 和硬件的开销有些数据的压缩和解压可以在标准个人电脑硬件条件下使用软件实 现，有些则因为算法的复杂以及质量的要求必须采用专门的硬件 1 3 静止图像压缩标准 1 3 1 0 p f g 压缩标准 j p e g 是在国际标准化组织( i s o ) 领导下制定静止影像压缩标准的委员会，第一套 国际影响压缩标准一i s o1 0 9 8 1 ( j p e g “”) 就是该委员会制定的j p e g 有先进的压 缩性能，满足了当时图像媒体的需要然而，随着多媒体应用的激增，传统的j p e g 压 缩技术已经无法满足多媒体影像资料的要求，j p e g 格式的图像只能一行一行的下载 直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果对图像的某一部分感兴趣也只能将整 个图片下载下来再处理：j p e g 格式的图像容量还是比较大，高质量的j p e g 格式图片 不适合在带宽有限的移动设备中使用，另外，当被压缩图像上有大片近似颜色时，会 出现马赛克现象”。因此，具有更高压缩率，性能更优秀的新一代图像压缩标准技术 j p e g 2 0 0 0 就诞生了。 1 3 2j p e g 2 0 0 0 标准 13 2 1j p e g 2 0 0 0 产生的原因 j p e g 在产生后的一段时问内，满足了当时的社会需求，但是随着多媒体技术和网 络的发展，人们对数字图像在质量，大小和应用上提出了更高的要求，希望能够用 有限的空间和带宽资源存储和传输大幅图像，并根据需要，获得不同分辨率或质量 的重构图像。这就要求图像压缩技术不但要有良好的压缩率，而且还可以灵活处理 生成的压缩码流。 另一个方面，j i ) e g 静止图像压缩标准虽然在中高速率上压缩效果好，然而在低 比特速率的情况下，重构图像存在严重的方块效应，不能很好的适应网络图像的传 输要求。 为了弥补j p e g 标准的不足，联合图像专家组于1 9 9 7 年开始征集新标准提案。 2 0 0 0 年1 1 月，具有更高压缩率，性能更优秀的新一代静态图像压缩技术j p e g 2 0 0 0 最 终国际标准话革案正式发布j p e g 2 0 0 0 由1 2 部分组成，目前1 2 部分的革案基本确 定j p e g 2 0 0 0 号称是为2 1 世纪准备的压缩标准它的目标是在一个统一的集成系统 中，使用不同的成像模型，对不同类型，不同性质的静态图像进行压缩 1 3 2 2j p e g 2 0 0 0 的优点 在压缩率相同的条件下，j p e g 2 0 0 0 的信噪比将比, p e g 提高3 0 左右同时提供了一 套新的特征，这些特征对于一些新产品( 如数码相机) 和应用( 如互联网) 是非常重要 的它把j p e g 的四种模式( 顺序模式，渐进模式，无损模式，分层模式) 集成在一个标 准之中在编码端以最大的压缩质量和最大的图像分辨率压缩图像，在解码端可以从 码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像，最大可达到编码时的图像质量和分辨 率j p e g 2 0 0 0 的主要优点描述如下： 高压缩比由于在离散予波变换算法中，图像可以转换成一系列可更加有效存 储像素模块的“予波”，因此，j p e g 2 0 0 0 格式的图片压缩比可在现在的j p e 6 基础上再提高1 0 3 0 ，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑，这一特征在 互联网和遥感等图像传输领域有着广泛的应用。 无损压缩和有损压缩：j p e g 2 0 0 0 提供无损和有损两种压缩方式，无损压缩在许 多领域是必须的，例如医学图像中有时有损压缩是不能忍受的，再如图像档案 中为了保存重要的信息较高的图像质量是必然的要求。同时j p e g 2 0 0 0 提供的是 嵌入式码流，允许从有损到无损的渐进解压。 渐进传输：现在网络上的j p e g 图像下载时是按“块”传输的，因此只能一行一 行地显示，而采用j p e g2 0 0 0 格式的图像支持渐进传输( p r o g r e s s i v e t r a n s m is s i o n ) 。所旧的渐进传输就是先传输图像轮廓数据，然后再逐步传输其 他数据来不断提高图像质量。互联网、打印机和图像文档是这一特性的主要应 用场合。 感兴趣区域压缩：可以指定图片上感兴趣区域( r e g i o no fi n t e r e s t ) ，然后 在压缩时对这些区域指定压缩质量，或在恢复时指定某些区域的解压缩要求。 这是因为予波在空间和频率域上具有局域性，要完全恢复图像中的某个局部， 并不需要所有编码都被精确保留，只要对应它的一部分编码没有误差就可以了。 码流的随机访问和处理：这一特征允许用户在图像中随机地定义感兴趣区域， 使得这一区域的的图像质量高于其它图像区域；码流的随机处理允许用户进行 旋转、移动、滤波和特征提取等操作。 容错性：在码流中提供容错性有时是必要的，例如在无线等传输误码很高的通 信信道中传输图像时，没有容错性是让人不能接受的。 开放的框架结构：为了在不同的图像类型和应用领域优化编码系统，提供一个 开放的框架结构在是必须的，在这种开放的结构中编码器只实现核心的工具算 法和码流的解析，如果需要解码器可以要求数据源发送未知的工具算法。 基于内容的描述：图像文档、图像索引和搜索在图像处理中是一个重要的领域， m p e g 一7 就是支持用户对其感兴趣的各种“资料”进行快速、有效的检索的一个 国际标准。基于内容的描述在j p e g 2 0 0 0 中是压缩系统的特性之一。 j p e g 2 0 0 0 应用的领域包括互联网，彩色传真，打印，扫描，数字摄像，遥感，移动通信 医疗图像和电子商务等等 1 4 课题概述 作为新一代的图像编码标准的j p e g 2 0 0 0 虽然有优越的性能，但是没有得到广泛 的应用首先是由于市场上关于， p e g 2 0 0 0 的软件比较少，而且很多软件是基于p c 机 的，并且价格比较高：其次，目前市场上还没有出现性价比比较高编码解码芯片， 这也极大的限制了j p e g 2 0 0 0 的商业应用针对这种情况我们设计了基于d s p 的 j p e g 2 0 0 0 的算法模块鉴于j p e g 2 0 0 0 是一个图像编码标准，所以相关的编码算法的 选择比较就不多提，相关的性能比较请参阅有关的文献，本论文主要重点是， j p e g 2 0 0 0 编码算法如何在d s p 上快速上实现，讨论了j p e g 2 0 0 0 中主要算法的快速 实现。 1 4 1 j p e q 2 0 0 0 的硬件实现方案分析 目前j p e g 2 0 0 0 的硬件实现方案主要有三种主流方法，a s i c ( 专用集成电路) ；用 f i ，g a 实现；通用d s i ，实现。 ( 1 ) a s i c 实现 由于目前市场上还没有出现完整的j p e 6 2 0 0 0 的编码解码芯片，这不仅仅是因为 j p e g 2 0 0 0 算法复杂，而且是因为j p e g 2 0 0 0 的后续算法还在制定中。目前市场上出 现的一般是j p e g 2 0 0 0 的部分算法模块，比如a d 公司的a d v j p 2 0 0 0 “，它只实现了 j p e g 2 0 0 0 中的小波变换以及算术编码部分，因此，从某种意义上它只是一个编码加 速器。因此用户要实现最终的编码，还必须设计其他的算法模块。而且在成本上花 费也相当高。 ( 2 ) f p g a 实现 使用f p g a 实现j p e g 2 0 0 0 从实时性上来说是比较快得，但是由于j p e g 2 0 0 0 算法 比较复杂，而且对整个图像并行处理的时候会占用大量的存储器；另外由于f p g a 编程复杂，开发周期长，功耗相对也比较大等等原因也是不利于用f p g a 开发 j p e g 2 0 0 0 算法；不过在开发i p e g 2 0 0 0 编码解码芯片的时候，用f p g a 进行开发验证 还是很有必要的。 ( 3 ) d s p 实现 目前，d s p 芯片的发展已经很成熟，各种高速度，低功耗，大容量的d s p 不断 涌现，而且价格也很低廉，因此，目前很适合用高速d s p 开发j p e g 2 0 0 0 算法，它除 了低成本外，还可以实现软件升级。 1 4 2 论文选题以及内容安排 本设计采用了t i 第三方合作伙伴的i e k c 6 4 1 6 平台来开发j p e g 2 0 0 0 第一部分的编 码算法模块，i e k c 6 4 1 67 t ：发板的核心处理器是t i 公司的t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 ，它是目前世 界上最快的d s p 之一。论文的内容具体安排如下： 第一章简要介绍了静态图像编码技术，比较了j p e g 和j p e g 2 0 0 0 的优点和缺点，说 明了j p e g 2 0 0 0 出现的意义，并对j p e g 2 0 0 0 的硬件实现方案进行了讨论。 第二章介绍了j p e g 2 0 0 0 的编码解码系统，给出了编码解码系统的框图，并对各个组 成部分做了简要的说明：并对某些算法的优点进行了闸述。 第三章详细介绍了j p e g 2 0 0 0 的核心算法。即对小波变换，小波提升算法以及e b c o t 编码做了详细说明： 第四章介绍了j p e g 2 0 0 0 的开发平台1 e k c 6 4 1 6 ，详细介绍了其存储器的配置，并对 t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的结构做了说明。 第五章介绍了j p e g 2 0 0 0 算法的在d s p 实现。结合d s p 本身的特点给出了如何提高 c a c h e 命中率的小波提- y l 优化算法，以及如何利用流水技术加快e b c o t 编码，然后 论文给出了d s p 优化技术的终结，最后给出了实验结果，包括执行时间表，以及 j p e g 2 0 0 0 的效果图。 最后，对全文做了总结，给出了设计的不足，以及下一步研究的方向。 第二章j p e g 2 0 0 0 的编码解码系统 国际标准最终草本f c d l 5 4 4 4p a r t1 “”从四个方面描述了j p e g 2 0 0 0 图像编码 系统：编码器，码流格式以及可选的文件格式j p 2 根据该版本，我们对编码和解码分 别叙述编码解码的系统图见图2 1 源图像数据 重建图像数据 图2 i j p e g 2 0 0 0 的编码解码框图 在编码时，首先将原图像分成互相不重叠的矩形数据单元，称为t i l e 每个t i l e 可能由若干个t il e c o m p o n e n t 构成，其中每个t il e c o m p o n e n t 对应于t i l e 的单个 图像分量对采样值为无符号的t i l e c o m p o n e n t 进行正向水平偏移然后根据编码 参数，决定是否要进行图像分量变换接着对每个t i l e c o m p o n e n t 进行小波变换，得 到不同分辨率的小波予带系数分别对小波系数选取适当的量化步长进行量化将量 化后的小波系数划分为更小的数据单元，称为码块( c o d eb l o c k ) 对每个码块，基于 嵌入式码块编码算法，在每个码块平面上，分别进行三个编码通道( c o d i n gp a t h ) 上 的自适应算术嫡编码，得到独立的嵌入式码块压缩位流然后，根据编码参数对所有 码块的压缩位流分层组织，形成具有不同质量级的图像压缩位流层在此过程中，要 对码块在每一层上的贡献信息进行编码，并将码块的压缩数据打包为压缩码流的基 本数据单元一包( p a c k e t ) 最后，按照标准所规定的压缩码流格式，将编码参数以及 图像本身的信息生成压缩码流的头信息，并连同所有的包一起构成j p e g 2 0 0 0 图像压 缩码流 相对于编码过程，该系统的解码过程比较简单首先，根据压缩码流中存储的编 码参数以及用户所规定的解码参数，截取适当的压缩码流数据段比如，可以根据规 定的比特率或者所需的分辨率选取码流数据段对压缩码流数据进行算术熵解码，得 到小波量化系数将小波系数进行反向小波变换，并根据编码参数，决定是否要进行 反向分量变换最后，对无符号的图像分量进行反向水平偏移，得到重构的图像数据 输出 以下各节，将对j p e g 2 0 0 0 图像编码系统和解码系统的各个功能模块分别描述 2 1 分块( t i t l i n g ) 如图2 2 所示，在进行图像压缩之前，首先将图像划分成互相不重叠的矩形数据 单元( t i t l e ) ，以t i t l e 为单元，进行独立的小波变换，量化以及嵌入式码块编码将 图像划分成t i i e s ，对每个t i l e 进行独立的压缩编码，可以减少数据所需要的内存空 间在d s p 中采用流水线结构，从而加速系统的运行时间另外，在解码时，可以只对 所感兴趣的图像区域进行解码操作，丽不需要解码整个图像 圈像片 髑圄l 墨片避仃离敢小袁童袅 n址 牛 牛 址n址 + 斗 址止 牛 = j c 平移位 止 牛斗 2 2 预处理 图2 2 图像片水平移位以及小波变换 预处理模块包括直流偏移和图像分量变换两个部分注意该部分不是必须的，下 面分别说明 2 2 1 水平偏移 如果输入的原始图像样本值是无符号( 非负) 量，假设用p 位二进制数表示，则将 这些无符号分量加上一个偏移量一2 r ，从而使样本值在r _ 2 r ，2 r 1 ) 内取值如果图 r 像样本值已经位于这个范围，则不用调整当多个图像分量( 如彩包分量) 被压缩在一 起，则对每个分量做独立地调整 进行水平偏移的目的是在解码时，能够从有符号的数值中正确恢复重构的无符 号样本值如2 4 位的b m p 图像采样值一般在【0 ，2 5 5 】之间，精度为8 的无符号数，水平 偏移后将所有的采样值减去1 2 8 ，使其范围为卜1 2 8 ，1 2 7 】对于带极性的样本值不需 要进行该操作 2 2 2 图像分量变换 图像分量变换是可选的只有当具有三个或者更多的彩色分量，并且只有前三个 分量中都有相同的大小和位深度时方可使用分量变换在输入图像由r g b 三种分量 组成的情况下，通过线性变换手法变换成表示亮度和色差信号的y c b c r 三种成分作 为人类视觉特性，人们对色差y c b c r 的失真感知度校低，通过这种变换可减少r g b 信 号之间的相关，能比亮度成分更大的压缩色差成分，从而提高压缩性能分量变换包 括可逆和不可逆两种可逆分量变换( r c t ：r e v e r s i b l ec o m p o n e n tt r a n s f o r m a t i o n ) 既可以用于无损编码，也可以用于有损编码，但不可逆分量变换( i c t ：i r r e v e r s i b l e r c o m p o n e n tt r a n s f o r m a t i o n ) 则只能用于有损编码 假设水平偏移后的r g b 分量分别为，o ( x , y ) ，f ( x ，) 和，。( x ，y ) ，利用分量变换 可以将这三基色信号变换成表示亮度色差成份y c b c r 的变换系数k ( x ，y ) ， k ( x ，y ) ，e ( x ，y ) 。由于j p e g 2 0 0 0 支持有损和无损压缩，x , l 于无损图像压缩编码器 的可逆分量变换如式( 2 - 1 ) ，解码器中的可逆分量变换如式( 2 - 2 ) 。其中l xl 表 示不超过x 的最大整数，如l2 5i = 2 。 k 乩地迪掣j i = ，：( x ，y ) 一，。( x ，y ) 匕= 1 0 ( x ，y ) 一，( r ，y ) ，l ( x ，y ) = k ( x ，y ) 一【! i 兰掣j ( 2 - 2 ) ，0 ( x ，y ) = k ( x ，y ) + ，( x ，y ) ，2 ( x ，y ) = k ( 一，y ) + i t ( x ，y ) 对于无损图像压缩便用小】逆燹换图像分量变换，编码器中的不司逆分量变换如 式( 2 3 ) 。 k ( x ，y ) = 0 2 9 9 1 0 ( x ，y ) + o 5 8 7 1 t ( x ，y ) + o 1 1 4 1 2 ( x ，y ) e ( x ，y ) = 一0 1 6 8 7 5 1 0 ( x ，y ) 一03 3 1 2 6 1 ( ，y ) + o 5 1 2 ( x ，y )( 2 - 3 ) 【e ( x ，y ) = 0 5 1 0 ( x ，y ) 一0 4 1 8 6 9 1 ( t y ) - o 0 8 1 3 1 1 2 ( x ，y ) 解码器中的不可逆j 量变换如式( 2 4 ) 。 ) = r o ( 曩y ) + 1 4 0 2 y 2 ( y ) ) = r o ( x ，y ) 一0 3 4 4 1 3 y ( x ，y ) 一0 7 1 4 1 4 y 2 ( x ，y )( 2 - 4 ) ) = k ( x ，y ) + i 7 7 2 y , ( x ，y ) 2 3 小波变换t 1 7 1 1 1 8 l 【9 1 1 2 0 l j p e g 2 0 0 0 优越于j p e g 晟大的原因是以离散小波变换( d w t ) 代替了离散余弦变换 ( d c t ) ，从而使编码效率大大提高 2 3 1 为什么采用小波变换 在图像中，存在许多边缘突变点，尽管它们能量比较小，但是在很大的程度上影响 1 2 y y y * “ 髓 ，l，l 厶t ，f，、l 图像的视觉效果在j p e g 编码系统中，图像被分割成8 x 8 的块，对这些块依次进行 d c t 变换，量化处理边缘信息在变换后，分布在许多高频分量的系数中，在量化时一 般被置为零，从而在重构图像时缺少高频部分的细节，因此，当使用j p e g 在对富含细 节信息的图像时，会使图像模糊化，并且由于分块使得图像有明显的方块效应而小 波变换后，绝大部分小波系数的模值接近于零，也就是信号的小波表示是稀疏的，因 此具有较高的压缩效率 其次小波变换可以进行多分辨分析和反映信号的局部特征的优点通过尺度和平 移运算可以获取图像在不同空域和频域上的局部特征并且，在进行二维小波分解时 边缘恰好沿水平，垂直和4 5 度角方向分解，符合人眼视觉特性 另外，小波的对图像信号的多级分解，可以得到不同空间分辨牢的图像逼进，从而 允许压缩码流在不同分辨率上被解码，以及r o 区域处理和随机存取压缩码流技术 2 3 2 小波的选择以及滤波方式 利用小波分析信号就是利用了小波的性质，因此我们在选择小波的时候，要注意以 下指标：( 1 ) 振动越多越好，体现小波的高消失矩：( 2 ) 越光滑越好，体现了小波的正则 性：( 3 ) 衰减越快越好，体现空域上的局部性，即“波”要“小”：除了这些一般特性外， 还要考虑到小波变换的计算量与压缩效果的折中以及小波基的线性相位问题 根据这些指标以及测试，j p e g 2 0 0 0 图像编码系统采用选用了l eg a l l ( 5 ，3 ) 滤波器 和d a u b e c h i e s ( 9 ，7 ) 滤波器，前一种滤波器是定点运算，可用于有损和无损压缩，后 者只能用于有损压缩，表2 - 1 给出了( 5 ，3 ) 滤波器的系数，表2 2 给出了( 9 ，7 ) 滤波 器系数 j p e g 2 0 0 0 支持两种滤波方式：基于卷积的滤波和基于提升的小波滤波基于卷积的 滤波是传统方法，它将扩充后的源信号与滤波器系数做基于内积的点运算，其缺点在 于无法即时用离散小波变换系数替换对应点的源信号数据，因此要占用更多的内存： 而基于提升的小波滤波器可以完全消除这一缺点，它的基本思想是先将源信号划分 为奇数信号集和偶数信号集，然后对他们交替进行预测和更新操作本文采用提升方 法实现的第二代小波变换，其原理可以看后面第三章 表2 一l ( 5 ，3 ) 分析与合成滤波器系数 5 3 分析滤波器系数5 3 合成滤波器系数 低通滤波器向迥溅坡器低通滤波器 高通滤波器 ， ( i )矗( i ) g 。( i )g ( i ) o3 4ll 3 4 ( + 一) 1 l 4一l 2l 2 一l 4 ( + 一) 2一l 800 1 8 表2 2 ( 9 ，7 ) 分析与合成滤波器系数 ， 低通滤波器h o ( i 1高通滤波器岛( i ) 9 7 00 6 0 2 9 4 9 01 8 2 3 6 3 5 7 91 1 1 5 0 8 7 0 5 2 4 5 6 9 9 4 分析 ( + 一) 102 6 6 8 6 41 18 4 4 2 8 7 2 3一o 5 9 1 2 7 1 7 6 3 4 2 4 7 0 滤波 ( + 一) 2o 0 7 8 2 2 3 2 6 6 5 2 8 9 8 7 8 5一o 0 5 7 5 4 3 5 2 6 2 2 8 4 9 9 5 7 器 ( + 一) 3 0 0 1 6 8 6 41 1 8 4 4 2 8 7 4 9 50 0 9 1 2 7 1 7 6 3 1 1 4 2 4 9 4 8 系数 ( + 一) 40 0 2 6 7 4 8 7 5 7 41 0 8 0 9 7 61 9 7 低通滤波器g 。( i )高通滤波器g ( i ) 合成 o1 1 1 5 0 8 7 0 5 2 4 5 6 9 9 40 6 0 2 9 4 9 0 1 8 2 3 6 3 5 7 9 滤波 ( + ) 1 0 5 9 1 2 7 l7 6 3 l1 4 2 4 7 00 2 6 6 8 6 4l1 8 4 4 2 8 7 2 3 器 ( + 一) 2 0 0 5 7 5 4 3 5 2 6 2 2 8 4 9 9 5 70 0 7 8 2 2 3 2 6 6 5 2 8 9 8 7 8 5 系数 ( + ) 3 0 0 9 1 2 7 1 7 6 3 1 1 4 2 4 9 4 8o 0 1 6 8 6 4 l1 8 4 4 2 8 7 4 9 5 ( + 一) 40 0 2 6 7 4 8 5 7 4 1 0 8 0 9 7 6 2 4 量化 进行图像压缩，尤其是有损图像压缩，一个关键的步骤是对变换后的系数进行量 化利用人类视觉系统特性，在不影响图像主观质量的前提下，通过适当的量化减小 变换系数的精度，从而达到图像压缩的目的本编码系统是对每个t i l e c o m p o n e n t 中的小波系数进行量化量化的关键是根据变换后的图像系数特征，重构图像质量要 求等因素设计合理的量化步长 2 4 1 变换系数的量化过程 j p e g 2 0 0 0 图像编码解码系统支持无损和有损两种压缩，对于无损压缩不进行量 化：对于有损压缩，按照式( 2 - - 5 ) 进行标量量化量化后的系数用模值和符号表示 ，v ) _ 刚州叩) ) i 掣i ( 2 - 5 ) 式中，a 。是予带b 的量化步长，s 忉( ( “，v ) ) ，表示小波系数( “，v ) 的符 号，l a b ( u ，v ) i 为该系数的模值 在j p e g 2 0 0 0 图像编码系统中，虽然量化步长在每个予带可以具有不同的值，但在 每个予带内部却是一个固定值。在9 7 不可逆小波变化系数量化方面，对于予带b 的 量化步长 ，设予带b 的变换系数动态范围为r 有关，设表示步长的指数为“，设 尾数为以，用下式计算 。：2 ( 2 - 6 ) j p e g 2 0 0 0 图像编码系统有两种存储量化步长： ( 1 ) 显式- y , 盟9 6 ：把所有予带的量化步长参数毛和“部存储在压缩码流的量化信 息标志段中； ( 2 ) 隐式量化：仅存储最低予带l l 的岛和风，通过( 2 7 ) 式，计算得到： ( 矗，总) = ( 岛+ ，她一，碱，风) ( 2 7 ) 其中，( e o ，, u o ) 是予带l l 的量化参数，n s d b 是从原始图像进行小波分解得到予带b 时 所分解的级数。 2 4 2 变换系数的逆量化 由于j p e g 2 0 0 0 图像编码系统对码块采用了基于e b c o t 算法思想的嵌入式码块编 码，允许解码时只对部分压缩码流进行解码操作，因此，在反量化时，有可能只解 码出小波系数从最高位开始计数的n h 个位平面，而不是完整的m 。个位平面。这相 当于在编码时，采用2 ”一一心a b 的步长进行量化。因而，在反量化时，对熵解码得到 的小波量化系数按照( 2 - - 8 ) 进行修正。 心( “，v ) = 其中，q h ( u ，v ) 为算术熵编码后得到的小波量化系数，( “，v ) 为反量化后的小波系 数。 2 5 熵编码 由于系统框图是按照通用的图像编码解码框图画的，其实这里的熵编码不仅仅是 一个无损压缩过程，在这里其实就是e b c o t 州1 编码过程，具体又可以细分为图 2 3 中所示。 l f i e rlt i e r 2 c o n t e x t乌a r i t h m e t i cr a t ed i s t o r t i o n - l m o d e l i n gsc o d i n g c o n t r o l 图2 3e b c o t 编码器框图 砷 0 加 加 、i_，、-i， “ 心 机 帆 2 2 r r + 一 曲叶“ 瓯阿。 本节只对其进行简单说明，具体的算法过程参考第三章e b c o t 算法部分。e b c o t 算法的綦本思想是：予带系数量化后，被分成小的矩形单元一一码块( c o d eb l o c k ) 。 接着，按照上图2 3 所示，采用二阶段编码策略，首先对每个码块进行独立的嵌入 式码块编码，得到码块的嵌入式压缩位流。然后，根据率失真优化原则，采用p c r d ( p o s tc o m p r e s s i o nr a t ed is t o r t i o n ) 优化算法思想，将所有码块的压缩位流适 当截取，组织成具有不同质量级的压缩位流层。每一个层上的压缩位流连同其前面 的所有层的压缩位流，可重构出一定质量的图像。在分层组织压缩位流时。需要对 每个码块在每t _ 层上的贡献信息进行编码，即对码块位流在该层的截断点信息等编 码。由于图像采用小波变换，整个图像压缩码流