（通信与信息系统专业论文）jpeg2000中二维dwt高效vlsi实现结构研究.pdf

摘要 j p e g 2 0 0 0 是新一代图像压缩标准，它放弃了传统的j p e g 标准所采用的离散 余弦变换，而采用了二维离散小波变换( 2 dd w t ) 。由于二维离散小波变换的计算 量很大，在许多实时应用场合，需要采用芯片实现才能满足要求。 提升算法是第二代小波变换的构造方法，和传统的m a l l a t 算法相比具有计算 量小，原位运算等优点，因此j p e g 2 0 0 0 标准也推荐采用提升算法来实现离散小 波变换。j p e g 2 0 0 0 标准推荐采用的滤波器有两种，一种是5 3 滤波器，它适用于 无损压缩的情况，另一种是9 7 滤波器，它适用于有损压缩的情况。 本文在深入研究j p e g 2 0 0 0 标准和小波变换理论的基础上，以9 7 滤波器为 例设计了一个基于提升算法的二维离散小波变换高效v l s i 实现结构。在该结构 中行变换和列变换是并行进行的，在完成两行的行变换之后就开始进行列变换。 和传统的行变换结束后再进行列变换的处理方式不同，在该并行结构中列变换是 沿着行的方向进行的，而不是沿着列的方向进行的。为了实现行变换和列变换的 并行进行在二者之间加入了一个行缓存模块，它采用移存器来实现，控制简单。 此外还对一维变换结构进行了优化。改进了由标准的提升算法得到的变换结构， 减小了关键路径上的延时；采用内嵌的边界延拓来代替标准的对称延拓，实现更 加简单；采用流水线技术显著提高了处理的速度；把乘法器系数表示为c s d 形式， 将常系数乘法优化为最少的移位加操作。最后用v h d l 语言对各个模块进行了寄 存器传输级描述，仿真结果和用m a t l a b 计算得到的结果相同，验证了设计结构的 正确性。 关键词：j p e g 2 0 ；v l s i ；并行结构：提升算法；小波变换 a b s t r a c t j p e g 2 0 0 0i s _ 【l l em 砒g e n e r a t i o ni m a g ec o m p r e s s i o ns t a 芏l d a r d b e i n gd i f f c r e m 肺mt h e j p e gs t a l l d a r d ，i ta d o p t st h et w o d i i n e i l s i o n a ld i s c r e t ew a v e l e t 仃a n s f o m ( 2 dd w t ) w 1 1 i l et h e j p e ga d o p t st h ed i s c r e t ec o s i n c 仃a n s f o i m b e c a u s eo ft h ec o m p u t a t i o nc o m p l e x i t i e so ft h e d i s c r e c ew a v e l e tt r a l l s f o m ，血ec h i pi m p l e m e n t a t i o ni sn e c e s s a r yi nm a i l yr e a l t i r n es y s t e m s t h el i m n gs c h e m ei st h em e t l l o dt oc o n s m l c ts e c o n dg e n e r a t i o nw a v e l e t s c o m p a r e dt o t h em a l l a ta l g o r i t l l l ：1 1 ，i tl l a st h ea d v a n t a g e so fl e s sc 伽叩u t a t i o nt i m e ，i n _ p l a c eo p e r a t i o na n ds o o n ，s ot h ej p e g 2 0 0 0s t 肌d a r dr e c o m m e n d st l l el i f i i n gs c h e m et oc o m p u t et l l ed i s c r e t ew a v e l e t t m s f o 衄s t w ok i n d so ff i l t e ra r er e c o i i l l e n d c di nt h ej p e g 2 0 0 0s t 叽d 莉o n ei st h e5 3 f i l t c rw k c hi su s e d 证吐l cl o s s l e s si m a g ec o m p r e s s i o n ，吐1 eo 也e ri s 仕1 e9 ，7f i l t e r 诎1 i c hi su s e d i nt h el o s s yi m a g ec o m p r e s s i o n a f i e rr e s e a r c ho ft h ej p e g 2 0 0 0s t a n d a r da n dt h em e o r yo fw a v e l e t 饥m s f b r 【n ，a n e m c i e n tv l s ia r c l l i t e c t u r eb 船e do nt h el i 衔n gs c h c m eo ft w o d i m e n s i o n a ld i s c r e t ew a v e l e t t m s f o m li sp r o p o s e da l l di l l u s t r a l e di nd “1f o rm e9 ，7w a v e l e tt r a l l s f o m l i nt h i s a r c l l i t e c t u r e ，也er o wt 瑚【1 1 s f o m la 1 1 dt i l cc o l 啪n 协m s f o n na r en 】n n 协gs i m u l t a n e o u s l y ，t l l 砒i s ， m ec o l u m nt r a n s f 0 ms t a r t si m m e d i a t e l ya r e rt 、or o w 仃a n s f o n n sh a v ef i i l i s h e d i n 血e t r a d i t i o m lw a yt h a tt 1 1 ec o l u ms t a 】他心e ra l lr o w 订吼s f o r m sh a v e 矗n i s h e d ，t h ec o l u m n 昀n s f 0 咖o p e r a t e sa l o n gac o l u m n 0 n 也ec o n t r a r y ，t l l ec o l u m nt r a n s f 0 肌o p e r a t e sa l o n ga r o 、vi i l “sa r c h i t e c h l r e i no r d e rt or u nt l l em wt r a n s f o 珊a n dc o l u m nt i a n s f 0 n n s i m m t a n e o u s l y ，ar o wt r a l l s f b 瑚b u f f e ri sp l a c e db e t w e e nt h er o w 姐n s f o m la 1 1 dt h ec o l u m n 订a n s f o r m i t si i n p l e m e n t e di ns h j f tr e g i s t e rf o r ma n de a s yt oc o n 仃0 1 i na d d m o n ，s e v e r a lw a y a r e a d o p t e dt oo p t i m i z et l l eo n ed i m e n s i o 蒯t r a n s f o m la r c h i t e c t u r e i n l p r o v i n g t h e a r c h i t e c t u r er e s u l t i n g 丘d mt h cs 协n d a r dl i f t i n gs c h c m er e d u c e st h ec r i t i c a lp a 血d e l a y ；a n e m b e d d e db o l u l d a r ye x t e n s i o na l g o r i m mi sa d o p t e di n s t e a do f l es t 趾d a r ds ”l i n e t r i c e x t e n s i o na n di t se a s i e rt 0i m p l e m e m ；t h ep i p e l i n et e c l u l i q u ei sa d 叩t e dt oi n c r e a s em es p e e d o fp f o c e s s m g ；c o e 俑c i e n t so fm e 舢l t i p l i e r s 盯e 订趾s f o m e di n t oc s df o h r i sa i l dt h e m u l t i p l i c 砒i o n sa r es u b s t i t u t eb ym i f l i m u ms l l i f t _ a d do p e m t i o n s f m a l l ym i sa r c l l i t e c t i l r ei s d e s c r i b e da tm er c g i s t e rt r a l l s f e r1 e v e l ( r t l ) u s i n gt h cv h d ll a i l g u a g e t h er e s u l t so f s i m u l a t i o na r ei d e n t i c a lw i t l lt l l o s eo fm a t l a bs i m m a t i o na n dm u st h ev a l i d i t yo ft h i s a r c h i t e c n l r ei sd r o v c d k e yw o r d s ：j p e g 2 0 0 0 ；、几s i ；p a r a l l e la r c h i t e c t u r e ；l i 衔gs c h e m e ；w a v e l e tt n n s f o 瑚； 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其 他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个 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后果 由本人承担。 作者签名：彀耳蟊炽 日期：2 咖5 年月扣日 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。本人授权湖南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。 本学位论文属于 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名： 导师签名： 款牺觳 歹撕午 日期：加6 年3 月如日 日期：皿6 年j 月j o 日 1 1 研究背景和意义 第1 章绪论 随着多媒体技术和网络的发展，大量的图像数据需要进行传输或者存储。数 据量大是数字图像的一个显著特征，而且图像数据存在大量冗余信息，因此人们 迫切希望能够利用图像压缩技术来降低传输或者存储图像时所需的数据量。另外 随着图像压缩技术的发展人们还希望能够根据实际需要，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仅要有良好的压缩效率，而且还可以灵活 处理生成的压缩码流。例如，用户可控制图像的编解码过程，根据显示设备实际 的分辨率显示重构图像；在浏览大幅图像时，进行累进式传输；不必对图像的压 缩码流完全解码，便可获取所需的图像区域；压缩码流具有较强的容错性能，以 适用于在有噪通信信道上传输等。目前的基于离散余弦变换( d c t ) 的j p e g 静 止几图像压压缩标准，在中高速率上压缩效果较好。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，尽管日前的j p e g 标准有4 4 种操作摸式但是大 部分模式是针对不同的应用提出的，不具有通用性，这给交换，传输压缩图像带 来很大的麻烦。 为了弥补目前标准的不足，i s 0 ，i e cj t c l ，s c 2 9 ，w g l 小组着手制定了新一代 的j p e g 2 0 0 0 静止图像压缩标准f ，它与以往的j p e g 标准最显著的不同之处就是 用离散小波变换( d w t ) 代替了原来的离散余弦变换。小波分析是近年来应用数 学和工程学科中的一个迅速发展的新领域。它是一种时频域的分析方法，通过伸 缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率 细分，自适应信号时频分析的要求，可聚焦到信号的任何细节，继而成为继f o u r i e r 变换以来在方法和工具上豹大突破，被人们称为“数学显微镜”l 。是构造图 像多分辨率表示的有力工具，它的多分辨率分析提供了我们进行渐进式压缩的基 础，它的快速算法又使它如虎添翼。正是由于小波变换的这些优良的性质，因此 j p e g 2 0 0 0 标准采用离散小波变换来代替了以往j p e g 标准中的d c t 算法。离散 小波变换是j p e g 2 0 0 0 的核心，标准中的其它编码部分主要是基于离散小波变换 的特点提出的。其中无损压缩采用5 3 小波变换，有损压缩采用9 7 小波变换。 j p e g 2 0 0 0 压缩率比j p e g 高约3 0 左右，另外还能实现渐进传输( p r o g r e s s i v e t r a n s m i s s i o n ) ，即先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量， 以满足用户的需要，这在网络传输中有着重大的意义。j p e g 2 0 0 0 另个极其重 要的优点就是r o i ( r e g i o no f i n t e r e s t ，即感兴趣区域) ，即可以指定感兴趣区域， 在这些区域可以在压缩时指定特定的压缩质量，或在恢复时指定特定的解压缩要 求。 虽然j p e g 2 0 0 0 压缩性能要优于以前的j p e g 标准，但是离散小波变换的计 算量很大，因此在很多实时应用的情况下，比如数码相机系统中，由于需要实时 的存储和传输图像，采用软件实现已很难胜任，这时就需要专用的小波变换编码 解码芯片。与此同时，半导体集成工艺迅速发展，使得几百万个晶体管可以集成 到单个芯片上，集成电路进入了片上系统时代，超大规模集成电路的迅速发展为 设计实时处理芯片提供了重要条件，将小波变换算法制作成一个a s i c 芯片核已 经成为可能。因此j p e g 2 0 0 0 标准中的离散小波变换的v l s i 实现具有重要的实际 意义。 1 2 研究现状 1 9 8 1 年，m o r l e t 仔细研究了g a b o r 变换方法，对f o u r i e r 变换和加窗f o u r i e r 变换的异同、特点及构造函数作了创造性地研究，首次提出了“小波分析”的概 念，并建立了以他的名字命名的m o r l e t 小波。1 9 8 6 年，法国大数学家m e y e r 第 一次构造出具有衰减性的小波，该小波的二进伸缩、平移可构成r ( r ) 空间的规范 正交基，对小波理论作出了重要的贡献，从而掀起了小波研究的热潮。1 9 8 8 年， d a u b e c h i e s 给出了具有紧支集和任意有限正则度的小波函数的一般构造方法。 1 9 8 9 年，m a l l a t 创造性地把计算机视觉领域中的多尺度分析方法引入到小波基的 构造中，统一了s t r o m b e r g 、m e y e r 、l e r m a r i c 、b a t t l e 等人提出的各种小波构造方 法，并为小波的应用铺平了道路。m a l l a t 受金字塔算法的启发，以多分辨分析为 基础提出了著名的快速小波算法一m a l l a t 算法，这是小波理论发展的突破性的成 果。m a l l a t 算法的提出宣告了小波分析从理论研究走向宽广的应用研究。 在m a l l a t 算法提出以后，有不少学者已经提出了一些基于m a l l a t 算法的结构。 1 9 9 0 年，k n o w l e s g 等人最早提出了小波变换v l s i 结构【4 1 。其后l e w i s 和k n o w l e s 合作设计了二维d w t 的结构f 5 1 ，这种结构是专门针对4 阶d a u b e c h i e s 小波设计 的，消除了乘法器，但是它依赖于该小波本身的特性，难于推广应用范围。 p a r h i k k 等人1 9 9 3 年提出了小波变换的折叠式结构和位串结构【6 j ，这两种方案 都属于格形滤波器结构。1 9 9 5 年，c h a k r a b a r t i c 等人给出小波变换的脉动阵列结 构【“，包括s l m d ( s i n g l ei n s t r u c t i o nm u l t i p l ed a t a ) 线性阵列和s i m d 网格结构， 采用交织操作，延时短。具有一定的通用性，但由于这些结构从高层次并行计算 的角度来考虑的，其硬件规模太大，不适于v l s i 的单片实现。1 9 9 5 年， v i s h w a n a t h m 等人提出了一种基于递归金字塔算法( r e c u r s i v ep y r a m i da l g o r i t h m ) 的脉动结构【8 】，在进行多级小波变换的时候，递归金字塔算法不是计算完第一级 的变换后再进行第二级的变换，而是将各级小波变换交叉进行，减少了需要存贮 2 的中间结果，从而减少了所需的存贮空间，但是该实现该算法的结构控制较复杂。 1 9 9 6 年s w e l d e n s 提出了提升算法( 1 i f t i n gs c h e m e ) 【9 ，1 0 】，这是一种完全在空域 进行变换的小波构造方案，为了与传统的基于傅立叶变换的小波构造方法相区别， 提升格式构造的小波变换被称为“第二代小波变换”。提升算法提出的初衷是用来 构造第二代小波变换，但是第一代小波变换也能够通过提升算法来实现【l “，相比 于传统的卷积方法提升算法有许多良好的，适合硬件实现的特点：1 、运算量小， 传统的小波变换在实现时首先进行滤波操作，然后进行抽样，这样滤波运算后的 结果只有一半得到了保留，也即是说有一半的运算是无用的。提升算法由于采用 的是先分离后运算的方法，有效的解决了这个问题。另外将高通低通滤波器组转 化成为一系列的预测和更新步骤，而预测和更新步骤的实现往往是很简单的，并 且有时具有很大的重复性，从而简化了小波分解重构的实现结构，降低了运算的 复杂度，提高处理速度；2 、可以进行原位运算，就大大减小了实现时所需的存储 器资源，降低系统成本；3 、容易构造整数小波变换，只要在每步预测和更新后加 上一个取整的环节，得到的变换结果就全部都是照数，而且从提升的结构容易看 出这种结构是完全可逆的，从而实现了整数小波变换，可以用在要求很高的无失 真压缩的场合。由于提升算法的这些优点，因此j p e g 2 0 0 0 标准就推荐采用提升 算法来实现离散小波变换。自从提升算法和j p e g 2 0 0 0 标准公布以来，人们已经 陆续提出了一些基于提升算法的离散小波变换的实现结构，可以分为实现维 d w t 的结构和二维d w t 的结构两类。 在一维结构方面，2 0 0 1 年，j e rm i nj o u 等人针对双正交小波变换提出两种结 构【1 2 】，一种是基于卷积和多相分解的结构，一种基于提升算法的结构，其中基于 提升算法的结构较为规则，灵活性较好，但是关键路径的延时还是较大，处理的 速度不够理想。2 0 0 3 年，华林等提出一种采用内嵌的边界延拓算法的实现结构【l3 1 ， 针对对称边界延拓的情况，该结构不需要先对输入数据进行延拓然后再进行运算， 采用几个多路选择器实现边界延拓算法。针对标准提升算法关键路径上延时较大 的问题，2 0 0 4 年，c h e n g y ix i o n g 等人提出了一种改进的提升算法i “j ，c h a o t s u n g h u a n g 等人提出了一种折叠结构【”】，这两种结构有着相似的思想，对标准的提升 结构做了一些修改，使得乘法单元和加法单元可以同时进行运算，提高了内部的 并行性，加快了处理的速度。 在二维结构方面，2 0 0 0 年，c h r i s t o s c 等人提出了一种基于行的小波变换图 像压缩算法【l6 1 ，在进行二维小波交换的时候，该方法不是等所有的行变换结束后 再开始列变换，而是当有足够进行列变换的行变换结果已经产生时就开始进行列 变换，因为列变换是沿着行的方向进行的，因此称为基于行的变换方式。这样方 式不需要缓存所有行变换的结果，而只需要缓存几行的结果，因此可以有效的降 低所需的存储资源。但文章采用的是软件实现的方法，而且是针对传统的卷积算 法进行分析的，在采用提升算法并且引入流水线处理的情况下必须对算法作出修 改。2 0 0 1 年，c h u n g j rl i a n 等人提出一种基于提升算法的结构，实现了j p e g 2 0 0 0 标准中的5 3 和9 7 小波变换【1 7 】，该结构针对5 ，3 和9 7 小波的特点进行了优化， 但是在实现二维变换的时候采用的是行变换结束后再进行列变换的方式，需要存 储资源大。2 0 0 2 年，a n d r a k 等人提出一种采用提升算法的实现结构f 1 8 】，该结构 灵活性很好，可以实现多个不同小波的二维离散小波变换，但是由于考虑要实现 多种小波变换，因此实现结构的效率不高。2 0 0 4 年，兰旭光等针对j p e g 2 0 0 0 标 准中的9 ，7 小波提出了一种实现结构i l ，采用了提升算法和基于行的实现结构， 有不错的性能，但是仍然存在结构中关键路径延时较大的问题，而且行变换和列 变换之间的缓存模块效率不高。2 0 0 5 年，j e n s h i u nc h i a n g 等提出了一种交替扫描 输入( i r s a ，i n t e r l a c e dr e a ds c a na l g o r i t h m ) 的方法i ”l ，该方法也是为了降低二维 变换时候所需的存储资源而提出的，和文献【1 6 】中基于行的方法有相通之处，该 方法是一种基于列的变换方法，进行行变换的时候不是逐行进行的，而是沿着列 的方向进行的。 目前基于提升算法的小波变换的硬件实现研究仍然处于起步阶段，特别是随 着j p e g 2 0 0 0 标准的提出，迫切需要研究高效的小波变换实现结构。 1 3 本文主要工作及章节安排 本论文研究j p e g 2 0 0 0 标准中核心的二维离散小波变换的v l s i 设计，利用 v h d l 进行了功能仿真，验证了设计结构的正确性。j p e g 2 0 0 0 中推荐采用的小波 包括5 3 小波和9 7 小波，并且二者的提升结构很相似，因此它们v l s i 实现的设 计也是相似的。但是9 7 小波中的提升系数是普通的实数。而5 3 小波的提升系 数是一l 2 ，l 4 ，另外9 7 小波变换需要4 次预测和更新过程，而5 3 小波只需要2 次，因此9 ，7 小波的实现设计较5 3 小波更为复杂，因此本文以9 7 小波为例给出 了设计的详细过程。本文所做的主要工作包括： 1 、在掌握经典的小波变换和m a l l a t 快速算法的基础上，深入研究了小波提 升格式，详细推导了由小波滤波器系数得到其提升实现的方法，并以j p e g 2 0 0 0 标准中的推荐的d a u b e c h i e s 9 7 小波为例，给出了其推导过程。 2 、结合硬件实现的要求，分析了以往学者提出的各种结构的优缺点，对提升 算法v l s i 实现过程中的一些关键技术进行了改进和创新，主要包括二维并行变 换高效缓存设计、一维滤波器结构设计、常系数乘法器优化、边界延拓算法、流 水线设计等。设计了一个符合j e p g 2 0 0 0 标准的，基于d a u b e c h i e s 9 7 小波的多级 二维小波交换的高效硬件实现结构，利用v h d l 语言进行了功能仿真和逻辑综合， 验证了结构的正确性。 本文具体章节安排如下： 4 第一章为绪论，阐明了本文研究的目的和应用意义，介绍了小波理论历史和 发展动态，以及离散小波变换硬件实现结构的研究现状，指出了本文的主要工作。 第二章对j p e g 2 0 0 0 标准进行了简要介绍，包括它的新特性、框架结构、编 码流程和核心算法等。 第三章主要介绍了小波变换的基本理论。包括连续小波变换与离散小波变换， 多分辨率分析，m a l l a t 算法和提升算法，并且给出了j p e g 2 0 0 0 标准中的9 ，7 小波 的提升格式的具体结构。 第四章针对j p e g 2 0 0 0 标准中的9 7 小波提出了一个实现二维离散小波变换 的高效结构的整体设计方案。该结构在二维并行变换高效缓存、一维滤波器结构、 常系数乘法器、边界延拓算法、流水线设计等方面进行了创新和改进。 第五章对提出的二维离散小波变换实现结构进行了功能仿真和和逻辑综合。 最后是结束语，对全文的内容进行了总结，并展望了未来的工作。 第2 章卯e g 2 0 0 0 标准简介 j p e g 即j o i n tp h o t o g r a p h i ce x p e r t sg r o u p ，它是一个在国际标准化组织i s o 下从事静态图像压缩标准制定的委员会。它制定出了第一套国际静态图像压缩标 准：i s 0 1 0 9 1 8 1 ，也就是我们所说的j p e g 了。由于j p e g 优良的品质，使得它在 短短的几年内就获得极大的成功，目前网站上百分之八十的图像都是采用j p e g 的压缩标准。然而，随著多媒体应用领域的激增，传统j p e g 压缩技术己无法满 足人们对多媒体图像资料的要求。因此，更高压缩率以及更多新功能的新一代静 态图像压缩技术j p e g 2 0 0 0 就诞生了。j p e g 2 0 0 0 正式名称为：i s 0 1 5 4 4 4 ，同样是由 j p e g 组织负责制定。该标准是由联合图像专家组于1 9 9 7 年开始征集提案，把它 作为j p e g 标准的一个更新换代标准。它的目标是进一步改进目前压缩算法的性 能以适应低带宽、高噪声的环境，以及医疗图像、电子图书馆、传真、i n t e r n e t 网上服务和保安等方面的应用。国际标准化组织的w g l 小组已于2 0 0 0 年8 月制 定了最终的国际标准化草案( t h ef i n a ld r a f ti n t e 疆a t o n a ls t a n d 8 f d ) 。 2 1j p e g 2 0 0 0 标准的特征 j p e g 2 0 0 0 与传统j p e g 【2 1 】最大的不同，在于它放弃了j p e g 所采用的以离散 余弦变换( d i s c r e t ec o s i n et r a n s f o 肌) 为主的区块编码方式，而采用以小波变换 ( w a v e l e tt r a n s f o r m ) 为主的多解析编码方式。j p e g 2 0 0 0 标准分为7 大部 分：p a r t l ，j p e g 2 0 0 0 图像编码系统，是j p e g 2 0 0 0 标准的核心系统；p a r t 2 ，扩 展系统，在核心系统上添加了一些功能；p a r t 3 ，运动j p e g 2 0 0 0 ，针对运动图 像提出的解决方案；p a r t 4 ，兼容性；p a r t 5 ，参考软件；p a r t 6 ，复合图像文件 格式，主要针对印刷和传真应用；p a r t 7 ，技术报告，介绍实现p a r t l 所需的 最小支持环境。j e p g 2 0 q o 标准最主要的特征如下： n ) 高压缩率。j p e g 2 0 0 0 格式的图片压缩比可在现在的j p e g 基础上再提 高l o 3 0 ，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。 ( 2 ) 无损压缩和有损压缩。目前的j p e g 标准在同一个压缩码流中不能同时提 供有损和无损两种压缩，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。可以满足图像质量要求很高的医学图像、图像档案等方面的应用需要。 ( 3 ) 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。由于j p e 0 2 0 0 0 标准中对嵌入式码流按照质量进行分层组织，因此 支持渐进传输( p r o g r e s s i v et r a n s m i s s i o n ) 。即可以按照重构所需的分辨率或者像素 精度对图像传输过程进行控制，在获得所需的图像分辨率或者质量要求后便可以 6 中止解码，而不必接收整个图像压缩码流。 ( 4 ) 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 f i n t e r e s t ) ，对这样 的区域往往有较高的质量要求，有时甚至希望是无损压缩。为了得到较高的压缩 效率，可把图像的其他部分看成背景，进行压缩比较高的有损压缩。在传输图像 码流时，r o i 区域可先于图像的其它部分被传输，如果压缩码流被截取，则在一 定程度上可保证r o l 的质量。 ( 5 ) 码流的随机访问和处理。有些应用只需得到巨幅图像的部分区域即可，使 用传统的方法，首先需要解码整幅图像，然后寻找所需的部分。在j p e g 2 0 0 0 中 可以从压缩码流中提取所需部分图像的压缩位流，直接将其解码，重构出所需的 图像区域。 ( 6 ) 容错性。在有限带宽上进行文件传输时，有很强的纠错能力。这一优点可 以使其在无线领域得到广泛应用。 除了上述主要特点外，j p e g 2 0 0 0 还采用开放式结构，并对图像安全保护、 图像交换等方面做了考虑。 2 2j p e g 2 0 0 0 绢码系统 j p e g 2 0 0 0 系统的编码器和解码器的框图分别如图2 1 和图2 2 所示： 嬲蜓茎固1 画垂卜恒觋鋈 l i = t 二一 l 苎兰竺型i 图2 2j p e g 2 0 0 0 解码器 在编码时，首先对源图像进行离散小波变换，根据变换后的小波系数特点进 行量化。将量化后的小波系数划分成小的数据单元一码块，对每个码块进行独立 的嵌入式编码。将得到的所有码块的嵌入式位流，按照率失真最优原则分层组织， 形成不同质量的层。对每一层，按照一定的码流格式打包，输出压缩码流。解码 过程相对比较简单。根据压缩码流中存储的参数，对应于编码器各部分进行逆向 操作，输出重构图像数据。需要指出的是，j p e g 2 0 0 0 根据所采用的小波变换和 量化，进行相应的有损和无损编码。 2 2 1 预处理 预处理包括图像分割、水平移位、分量变换。图像分割是指把源图像数据划 分成小的被称为t i l e 的矩形单元，其意义在于适应存储空问不足的应用情况。将 每个t i l e 看成是小的源图像，进行图2 1 和图2 2 所示的编解码。每个t i l e 的大小 是任意的，最大可以是整个图像的大小，每个t i l e 可以用各自的一套压缩参数进 行独立压缩。 水平移位( d co f 珏e t ) 类似于j p e g ，将无符号表示的各个样点减去一个固定的 值2 争1 从而使样点的值均匀的分布在o 的两侧，对有符号表示形式的样点值不 进行水平移位操作。该操作简化了某些实现上的问题( 例如：数字的溢出、算术 编码中的上下文指定等) ，而不会影响编码效率【2 2 1 。 分量变换针对彩色图像，彩色图像的分量之间存在一定的相关性，通过解相 关的分量变换，可减小数据问的冗余度，提高压缩效率。在j p e g 2 0 0 0 编码系统 中，分量变换是可选的。j p e g 2 0 0 0 采用两种变换：可逆的分量变换( r c t ) 和不可 逆的分量变换( i c t ) 。可逆的分量变换是一种可逆的从整数到整数的转换方式， 既可用于无损压缩，也可用于有损压缩：而不可逆的分量变换只能用于有损压缩。 2 2 2 小波变换 这是编码系统中最为核心的一部分。正如前面提到的，每个t i l e 可能由多个 分量构成，每个分量称为t i l e c o m p o n e n t 。以t i l e c o m p o n e n t 为单位，进行二维离 散小波分解。分解的目的是将能量大部分集中到低频子带，而高频子带的广大区 域可以出现很多0 或者绝对值很小的变换系数，这样便于后面的量化和e b c o t 编码器进行编码压缩。二维离散小波交换通过两个一维离散小波变换来实现，即 先进行行变换，再对行变换的结果进行列变换。经过一级二维离散小波变换，就 形l l l ，l h l ，h l l ，h h l 四个子带，然后再对l l l 进行第二级二维离散小波变换， 又形成l l 2 ，l h 2 ，h l 2 ，h h 2 四个子带，可以继续对l l 2 子带进行同样的二维离散 小波变换，如图2 3 所示，分解的级数视需要而定。不同于传统的变换，小波变 换具有对信号进行多分辨分析和反映信号局部特征的优点。通过“变尺度”和“平 移”运算，小波变换在空域和频域上为图像提供大小可变的滑动窗口，在不同的 尺度上对图像进行分析，在保证压缩比的基础上，使重构的图像具有较好的主观 质量，可避免j p e g 标准因采用d c t 变换而造成的方块效应。此外，对图像信号 进行多级小波分解，可得到不同空间分辨率的图像逼近，使得压缩码流具有空间 分辨率可分级的特性。这一特点允许压缩码流在不同的分辨率解码器上解码、显 8 示。经过大量的测试，j p e g 2 0 0 0 选用两种滤波器：l e g a l l ( 5 ，3 ) 滤波器和d a u b e c h i e s ( 9 ，7 ) 滤波器。 小波分解j p e g 2 0 0 0 推荐采用提升小波变换快速算法。提升小波变换的优点 在于速度快、运算复杂度低、所需的存储空间少，而且得到的小波系数与使用传 统小波变换结果相同。 l l 2 h l 2 h l l l h 2唧2 l h lh h l 图2 _ 3 二维离散小波变换 2 2 3 量化 进行图像压缩，尤其是有损压缩，一个关键步骤是对变换后的系数进行量化。 由于人类视觉系统对图像的分辨率有一定的界限，通过适当的量化减小变换系数 的精度，可在不影响图像主观质量的前提下，达到图像压缩的目的。量化的关键 是根据变换后图像的特征、重构图像质量要求等因素设计合理的量化步长。在 j p e g 20 0 0 编码系统中，每个t i l e c o m p o n e n t 经过n 级小波分解后，得到( 3 n + 1 ) 个子带。由于每个子带上的小波系数反映了图像不同频域的特征，具有不同的统 计特性和视觉特性，因此，对每个子带采用不同的景化步长进行量化。量化后的 小波系数用符号和幅度值来表示。 2 2 4 熵编码和码流的组织 在j p e g 2 0 0 0 标准中采用优化截取的嵌入式块编码e b c o t ( e m b e d d e db l o c k c o d i n gw i t ho p t i m i z e dt r u n c a t i o n ) 算法来进行熵编码和对码流的分层组织， e b c o t 算法和二维离散小波变换一样是j p e g 2 0 0 0 的核心算法。它是基于小波变 换的嵌入式编码的方法之一。所谓“基于小波变换的嵌入式编码”是指编码器将 经过小波变换的比特流按重要性不同进行排序，提供多个满足不同目标码率或失 真度的截断点，使得解码器能够根据不同目标码率或失真度要求在某一截断点解 码，恰到好处的提供达到要求质量的图像。e b c o t 算法不仅能实现对图像的有效 压缩，同时产生的码流具有分辨率和失真度可伸缩性、信噪比可伸缩性、随机访 问和处理等非常好的特性，而这些特性正是j p e g 2 0 0 0 标准所要实现的。算法采 用两层编码结构1 2 ”，第一层进行嵌入式块编码，对编码块中的量化值进行操作， 主要包括位平面编码和算术编码两部分。第二层对生成的压缩位流进行分层组织， 采用了压缩后率失真优化算法和质量层技术。 2 2 4 1 位平面编码 e b c o t 算法和早期的嵌入式图像压缩编码算法( 如e z w ，s p i h t ) 关系非 常紧密，但是不同的是e b c o t 算法没有使用零树结构丽是使用编码块。即每一 个子带被分层相对较小的予块( 例如6 4 6 4 或3 2 3 2 ) ，这些子块被称为“编码块”， 对每一个编码块置进行独立编码产生基本的码流c 。这么做的目的是为了兼顾多 分辨率支持和多失真度支持。多分辨率支持通过d w t 来实现，多失真度支持则 通过位平面编码来解决。在零树编码的位平面编码过程中往往用到了源信号数据 之间的某种相关性来提高编码效率，即将不同位平面或者不同位置上相关性较强 的数据组织到一起进行编码，这将和多分辨率支持所要求的数据按子带排列的要 求产生冲突，结果是虽然可能得到了多失真度支持，但是无法用同一码流取得多 分辨率支持，但是在e b c o t 算法中则不会出现这一问题。因为在这时候如果想 要得到某分辨率下的图像就仅仅该分辨率下对应的块，如果想要得到某失真度下 的图像就解码每块中对应该失真度的部分。它可能产生的缺点是由于没有利用信 号源数据块之间的相关性消除冗余而造成压缩性能降低，事实表明由于块编码可 以对每一块进行独立优化，因此这种操作带来的压缩性能的提高可以弥补上述损 失。 对编码块进行的编码与传统的对每个系数进行熵编码不同，e b c 0 t 算法中采 用的是基于位平面的编码。即将量化后的编码块当作有符号整数矩阵，则来自每 个系数的一位组成一个二进制矩阵。第一个这样的矩阵包含了所有数的m s b ( 最 高位) ，第二个矩阵包含了所有数的下一个m s b ，如此类推直到最后的矩阵包含 了所有数的最低位，这些二进制矩阵就称为位平面。位平面编码是按照位平面从 高到低的顺序依次进行的，即从具有非零元素的最重要位平面( m s b ) 开始编码 到最不重要的位平面( l s b ) 为止，依次对每个位平面上的所有小波系数位进行 编码。由于编码是从最高有效位开始的，如果压缩位流被截取，则码块可能丢失 部分或者所有系数的低有效位，而对重构图像更重要的高有效位得以传输，因此 仍可以重构原图像，只不过重构的质量会有所下降。可见位平面编码是符合嵌入 式编码思想的。 另外在进行块编码的时候，j p e g 2 0 0 0 强调多截断点的支持，越多的截断点 表明图像可以提供更多的质量选择，如果我们对每个编码块仅仅进行位平面编码， 那么对应最高数据位为n 的块，最多可以得到的截断点有n 个。很多时候这种截 断是粗糙的，截断点数目过少。为了获得更多的截断点，e b c o t 引入了多通道编 l o 码的思想，即对每一个位平面进行3 次扫描，即有三个编码通道，依次为重要性 传播通道、幅度精炼通道、清理通道。扫描后得到3 个子位平面，它们是对原位 平面的一个无重复划分，原位平面上的每个系数位必须而且只能在其中的一个编 码通道上进行编码。这样对某个编码块e 来说，可能的截断点可以有3 n 个，实 际上最多只有3 n 2 个。 编码块中的每个系数对应一个称为“重要性状态”的二迸制变量。初始化每 个系数的重要性状态变量为o ，表示该系数不重要；编码过程中当此系数在某一 位平面上的系数位变为1 时，其重要性状态就变为1 ，则该系数变为重要。上下 文矢量是包含当前系数直接相邻的8 个邻域系数重要性状态信息的二进制矢量， 每个系数有两种可能状态，故一般来讲每个系数位最多有2 8 _ 2 5 6 个不同的上下 文。这些矢量根据一些特殊的规则聚类在少数的几个矢量上，在j p e g 2 0 0 0 中定 义了四个算子把上下文矢量缩减到1 8 个。这四个算子是：重要性编码( s i g n i f i c a n c e c o d i n g ) 、符号编码( s i g nc o d i n g ) 、幅度精练编码( m a g n i t u d ec o d i n g ) 和清理编码 ( c l e a n u pc o d i n g ) ，每个算子对应着不同的上下文模板。对一个位平面编码时，在 三个编码通道中执行以上四个编码算子。其中重要性编码算子用于重要性传播通 道和清理通道，符号编码算子用于重要性传播通道，幅度精炼算子用于幅度精炼 通道，清理算子用于清理通道。 2 2 4 2 自适应二进制算术编码 在算术编码中，源符号和码字之间不存在一一对应的关系，而是对一个信号 序列产生一个码值。编码开始前，符号序列对应的区间是0 ，1 ) ，每处理一个符号， 就把区间缩小至该符号所对应的区间大小。随着符号序列中符号数量的增加，用 来代表它的区间长度减少而表达区间所需的信息单位( 如比特) 的数量变大。编码 结束时，用1 个算术码字赋给整个信源符号序列。二进制算术编码是算术编码的