（电路与系统专业论文）基于块DCT变换的嵌入式图像编码算法的研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

中南大学硕士学位论文 摘要 摘要 数字图像压缩一直是信息处理技术研究的热点。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 r m ，d c t ) 具有良好的去相关性和能量压缩特 性，已经成为现有大多数图像编码标准的核心技术。但是，d c t 变 换编码要求把整个图像编码信息完全解码之后才能够重构图像，图像 压缩码流不具有渐进特性，无法满足现代无线通信对可伸缩码流的要 求。本论文针对d c t 变换压缩编码码流不具有渐进特性的问题，提 出了一种基于块d c t 的嵌入式编码算法。论文的主要工作有如下几 个方面： 1 研究图像压缩编码的基础知识和经典的图像压缩编码算法。研 究了图像压缩编码的基础知识，并通过对传统d c t 变换编码算法和 经典嵌入式零树小波( e m b e d d e dz e r o t r e ew a v e l e t s ，e z w ) 编码算法 以及位平面编码的研究，总结出d c t 变换编码、e z w 和位平面编码 的优点和缺陷，为提出新的图像压缩编码算法架构了理论基础。 2 提出一种基于块d c t ( b l o c k d c t ，b d c t ) 的嵌入式编码算法。 该算法充分利用d c t 变换系数具有的天然塔式结构，用符号代替数 值编码以减少编码容量，采用逐次逼近量化策略，并通过设置阂值对 d c t 变换系数进行重要性检测，按图像信息重要性从最重要到最不 重要的顺序排序依次对变换系数进行编码。实验结果表明，采用本文 算法，在重构图像的人眼视觉质量上有显著的提高，客观质量上有更 高的峰值信噪比，并且在d c t 域实现了图像的嵌入性。 3 针对b d c t 算法中的块效应问题，提出一种基于空域均值滤 波的去块效应方法。该算法通过设置模板，把边界待处理的图像象素 尽可能的包含在模板之内，运用方差理论，分析待处理象素与周围象 素的相关性，根据相关性的强弱来决定对待处理象素的滤波强度，从 而边界的连续性得以恢复，减少了b d c t 算法中在低比特率下块效 应带来的图像质量下降问题。实验结果表明，本方法效果良好，主观 视觉质量得到了进一步的提高，客观质量上峰值信噪比也得到了提 高。 关键词图像压缩，块d c t 变换，嵌入性，e z w ，块效应 中南大学硕士学位论文 a bs t r a c t d i g i t a li m a g ec o m p r e s s i o ni s c o n s i d e r e da so n eo ft h eh o r e s t r e s e a r c ht o p i c si ni n f o r m a t i o np r o c e s s i n gt e c h n o l o g y d i s c r e t ec o s i n e t r a n s f o r m ( d c t ) ，d u et o i t s g o o dr e l e v a n c ea n de n e r g y c o m p r e s s i o n c h a r a c t e r i s t i c s ，h a sb e c o m et h ec o r et e c h n o l o g yo fm o s tc u r r e n ti m a g e c o d i n gs t a n d a r d s h o w e v e r , i nt h ed c tt r a n s f o r i l lc o d i n g ，t h ee n t i r e i m a g ec o d e di n f o r m a t i o nc a nb er e c o n s t r u c t e da f i e rf u l ld e c o d i n g ，a n d i m a g ec o m p r e s s i o n b i ts t r e a md o e sn o th a v ep r o g r e s s i v ef e a t u r e s t h e r e f o r e ，i tc a n n o ts a t i s f yt h es c a l a b l eb i t - s t r e a mr e q u i r e m e n t so f m o d e mw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n s i nt h i s s t u d y , a c c o r d i n g t ot h e n o n - p r o g r e s s i v e c h a r a c t e r i s t i c so fs t r e a mp r o b l e mi nd c tt r a n s f o r m c o d i n g ，ab l o c k - b a s e dd c te m b e d d e dc o d i n ga l g o r i t h mi sp r o p o s e d b l o c k i n ga r t i f a c t sc a u s e db yb l o c k i n gw e r es t u d i e d t h em a i nc o n t e n t so f t h es t u d ya r ea sf o l l o w s ： 1 a f t e rs t u d y i n gt h eb a s i c k n o w l e d g eo fi m a g ec o d i n g ，t h e t r a d i t i o n a ld c tt r a n s f o r mc o d i n ga l g o r i t h m ，t h ec l a s s i c a le z w c o d i n g a l g o r i t h m ，a n db i t - p l a n ec o d i n g ，t h ea u t h o rc o n c l u d e st h ea d v a n t a g e sa n d s h o r t c o m i n g so fd c tt r a n s f o r mc o d i n g ，e z w ，a n db i t - p l a n ec o d i n gi n o r d e rt op u tf o r w a r dan e wi m a g ec o m p r e s s i o n c o d i n ga l g o r i t h mb a s e do n t h i st h e o r e t i c a lf r a m e w o r k 2 ae m b e d d e dc o d i n ga l g o r i t h mi sp r o p o s e db a s e do nb l o c k - b a s e d d c t ( b l o c k - d c t o rb d c t ) t h ea l g o r i t h mt a k e sf u l la d v a n t a g eo fd c t t r a n s f o r mc o e f f i c i e n t so ft h en a t u r a lt o w e rs t r u c t u r e ，a n du s e ss y m b o l si n p l a c eo fn u m e r i c a lc o d et or e d u c et h ec o d i n gc a p a c i t y i na d d i t i o n ， s u c c e s s i v ea p p r o x i m a t i o nq u a n t i z a t i o ns t r a t e g yi su s e d ，a n dt h et h r e s h o l d v a l u eo ft h ed c tt r a n s f o r i l lt o e m c i e n t si ss e tf o r t h ed e t e c t i o n i m p o r t a n c e t r a n s f o r mc o e f f i c i e n t s a r ee n c o d e d a c c o r d i n g t ot h e i m p o r t a n c eo fi m a g ei n f o r m a t i o nf r o mm o s ti m p o r t a n tt ol e a s ti m p o r t a n t t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ea l g o r i t h mu s e di nt h i st h e s i ss i g n i f i c a n t l y i m p r o v e st h eh u m a nv i s u a lq u a l i t yo ft h er e c o n s t r u c t e di m a g e sa n d o b j e c t i v eq u a l i t yw i t hah i g h e rp e a l ( s i g n a lt on o i s er a t i o t h ea l g o r i t h m a l s oa c h i e v e st h ei m a g e se m b e d d e d n e s si nt h ed c td o m a i n 中南大学硕士学位论文 3 am e a nf i l t e rd e b l o c k i n gm e t h o di sp r o p o s e di ns p a c ed o m a i n 1 1 1 eb o r d e ro ft h ei m a g ep i x e l st ob ep r o c e s s e di si n c l u d e di nt h et e m p l a t e a sm u c ha sp o s s i b l eb ys e t t i n gt h et e m p l a t e v a r i a n c et h e o r yi su s e dt o a n a l y z et h ec o r r e l a t i o nb e t w e e np r o c e s s e dp i x e la n dt h es u r r o u n d i n g p i x e l s t h e na c c o r d i n gt ot h es t r e n g t ho fc o r r e l a t i o n ，t h et r e a t m e n ti s d e t e r m i n e dt od e a lw i t hp i x e li n t e n s i t yo ft h ef i l t e r t h ec o n t i n u i t yo ft h e b o r d e ri sr e s t o r e da n di ti m p r o v e st h eq u a l i t yo ft h ei m a g ep r o b l e m c a u s e db yb l o c k i n ga r t i f a c t so nl o wb i tr a t ei nb d c ta l g o r i t h m r e s u l t s s h o wt h a tt h i sm e t h o di m p r o v e dt h es u b j e c t i v ev i s u a lq u a l i t ya n da l s o e n h a n c e dt h ep s n r k e yw o r d s i m a g ec o m p r e s s i o n ，b l o c k - d c tt r a n s f o r m ，e m b e d d e d ， e z w ，b l o c k i n ga r t i f a c t s i i i 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：噜屿导师签名世生日期：掣l l 年三月日 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 课题研究背景和意义 第一章绪论 通过电信网多媒体数据通信和i n t e m e t 访问多媒体数据的需求正在迅速增 长。为了处理这种普及的多媒体数据用法，对跨不同平台和应用的对媒体数据表 示和编码进行标准化是很重要的。图像数据构成了多媒体数据的重要部分，并且 对于多媒体通信而言，它们占据了最大一份通信宽带。因此，不管在学术界还是 产业界，高效图像压缩技术的开发都成为了我们的重大挑战。 与模拟方式相比，信号的数字表示具有许多优势，但它们需要大量的数据位 用于传输和存储。例如，每秒3 0 个传输帧的电视质量低分辨率彩色图像的每帧 包含有6 4 0 x 4 8 0 个象素( 每个彩色象素2 4 位) ，每秒需要的存储超过2 1 0 m ，l 小 时的数字化彩色电影将需要大约9 5 0 0 0 m b 的存储n 1 。数字的1 4 x 1 7 平方英寸的 射线照相( 以7 0 z m 副本扫描) 几乎需要4 5 m b 的存储空间。同样每秒6 0 个传输 帧传输分辨率为1 2 8 0 x 7 2 0 的高清晰度电视存储空间需要每秒超过1 2 5 0 m b 。一 张容量为7 0 0 m b 的c d r o m 仅能存储2 3 s 的原始数据乜3 。若不进行编码压缩处 理，在图像传输和存储中所遇到的困难和成本之高是可想而知的，甚至有时是不 可能的。大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽以及 计算机的处理速度增加极大的压力口，。虽然在过去的几十年里，由于微电子和存 储工艺的重大进步，存储费用已经迅速降低，但对数据存储和数据处理应用的要 求而言，“重大进步”还远远不够。单纯靠增加存储器的容量，提高信道带宽以及 计算机的处理速度等方法来处理解决这个问题是不现实的，这时就要考虑压缩。 因此，图像数据在传输和存储中，数据的压缩是必不可少的。 尽管图像的数据量极为庞大，但图像数据存在着较强的相关性，图像内部邻 近象素灰度相同或者相近，即含有大量的冗余信息。数字图像的冗余信息主要表 现为以下的几种形式：视觉冗余、信息熵冗余、空间冗余、时间冗余、结构冗余 和知识冗余h 3 。图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据，去掉这些 冗余信息后就有效的压缩了数据，降低数据存储需要和相应的通信费用，同时又 不会损害图像的有效信息。 目前，计算机技术所带来的信息革命使人类社会进入了高度的信息化社会。 图像压缩编码技术在通信系统和多媒体系统中的重要性越来越高，在日常的生 产、生活、国防等中的作用越来越显著，并且图像压缩编码技术已成为影响高清 晰度电视、商业电子化、可视电话、多媒体技术以及医用图像处理技术等几个引 人瞩目的高科技领域的发展。因此，高效压缩编码技术的开发将成为未来通信系 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 统和先进的多媒体应用的一个设计挑战。 1 。2 图像压缩编码发展历程 第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪4 0 年代末提出电视信号数字 化后开始的，至今已有6 0 多年的历史嘲。最初，限于客观条件，仅对帧内预测法 和亚取样内插复原法进行研究，对视觉特性也做了一些极为有限但可贵的工作。 1 9 6 6 年j b on e a l 对比分析了差分脉冲编码调制( d i f f e r e n t i f lp u l s ec o d e m o d u l a t i o n ，d p c m ) 和脉冲编码调制并提出了用于电视的实验数据，1 9 6 9 年进行 了线性预测编码的实际实验。同年举行首届图像编码会议( p i c t u r ec o d i n g s y m p o s i u m ) ，在这次会议之后，图像压缩编码算法的研究有了很大进展，其中 变换压缩编码与量化压缩编码是当时的研究热点，变换编码是1 9 6 8 年 h c a n d r e w s 等人提出的，变换压缩编码是通过对图像进行正交变换，然后通过 量化去除对视觉影响不大的高频分量，再采用行程编码或h u f f m a n 编码达到压缩 效果；按照正交变换的不同，常用的变换压缩编码又分为k a r h u n e n l o e v e 变换、 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 r m ，d c t ) 、离散哈德玛变换、离散斜变换 等，由于d c t 压缩编码算法具有编码效果较好，运算复杂度适中等优点，目前已 经成为国际图像编码标准j p e g 的核心算法砸j 1 ；量化压缩编码是另一类行之有效 的图像压缩方法，它包括标量量化和矢量量化两种方案。 为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不理想等弱 点，1 9 8 5 年，k u n t 等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念 暇引。他们认为传统的方法是基于信号波形的方法，衡量编码算法效果主要以重 建信号与原始信号的波形一致性程度为评估标准；而新一代编码方法则是基于对 象模型的描述方法，采用轮廓、纹理等定义的区域来表征图像视频数据，因此 可能获得比经典算法更高的压缩效率。1 9 8 7 年，m f l l a t 首次巧妙地将计算机视觉 领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，统一了在此之前的各种小波的构造 方法n 町。之后，他又研究了小波变换的离散形式，并将相应的算法应用于图像的 分解与重构中，为随后的小波图像压缩编码奠定了理论基础。1 9 8 8 年，b a m s l e y 和s l o a n 共同提出了分形图像编码压缩方案，该方案利用图像中固有的自相似性 来构造一个紧缩变换，并使原图像成为该紧缩变换的吸引子，编码时只需存储变 化的参数，解码时，需要利用该变化对任一幅图像不断进行迭代变换。此方案具 有思路新颖、压缩潜力大、解码分辨率无关性等特点，是一种很有潜力的编码方 法。之后，各国学者提出各种各样的改进方法，从而掀起了分形图像编码的新高 潮n 1 删。如：y z h a o 等人将分形与d c t 相结合，用d c t 保留了图像的细节，取得 了较好的效果n 盯。h a m z a o u i 等人把矢量量化与分形结合实现了编码压缩。d a v i s 2 中南大学硕士学位论文第一章绪论 从小波变换域角度分析了分形编码算法，在小波域进行分形变换n 司。但由于在分 形压缩编码过程中，运算量大，从而造成编码时间过长，且提高压缩比同减小失 真度之间的矛盾始终存在，从而局限了它的实用性n 引。 上个世纪9 0 年代，又取得了一系列图像压缩编码研究的阶段性新成果，基 于零树的编码法首先由a s l e w i s 和k n o w l e s 提出，其特点是根据小波系数在同 方向子带中的相似性，即若一个小波系数较小，则很可能高一级( 频率更高) 同方 向子带中相应位置的小波系数也较小，利用一种称为小波树的树形结构来组织小 波系数，使其能方便地去除频域和空间域中的相关性n 7 1 。接着j m s h a p i r o 于1 9 9 3 年提出的嵌入式零树小波变换编码( e m b e d d e dz e r o t r e ew a v e l e t s ，e z w ) 算法，它 有效地利用了小波系数的特性，实现了图像的可分级编码n 明。与之前的各种算法 相比，它有着优异的压缩性能，且提供了天然的多尺度、多分辨率的图像描述方 法，因而得到了广泛的应用，但是e z w 算法存在算法时间复杂度和空间复杂度 过高的弱点n 屹1 。此后，a s a i d 等人提出了改进的所谓分等级树的集分割s p i h t 算法，在运算复杂度显著降低的同时，获得了与e z w 算法相当或更好的压缩率， 由此确立了小波变换在图像编码领域中的重要地位嘲。目前，小波变换的图像压 缩编码算法已成为图像压缩研究领域的一个主要方向，并且小波变换的图像压缩 编码算法已经成为国际图像压缩标准的核心算法陋嘲。 近十几年来，图像编码技术的发展更是得到了迅速的发展和广泛的应用，并 且日臻成熟，其标志就是几个有关图像编码的国际标准的制定，即国际标准化组 织( i n t e r n a t i o n a ls t a n d a r d i z a t i o no r g a n i z a s i o n ，i s o ) 和国际电工委员会 ( i n t e r n a t i o n a le l e c t r o t e c h n i c a lc o m m i s s i o n ，i e c ) 关于静止图像的编码标准j p e g 和j p e g 2 0 0 0 ，国际电信联盟电信标准化部门( i n t e r n a t i o n a lt e l e c o m m u n i c a t i o n u n i o n t e l e c o m m u n i c a t i o ns t a m d a r d i z a t i o ns e c t o r ，i t u - t ) 关于电视电话，会议电视 的视频编码标准h 2 6 1 、h 2 6 3 、h 2 6 4 ，以及i s o i e c 中的运动图像专家组( m o v i n g p i c t u r ee x p e r tg r o u p ，m p e g ) 制定的关于活动图像的编码标准m p e g 1 、 m p e g - 2 、m p e g 4 等。这些标准融合了各种优良的编码技术，代表了目前图像 视频编码的发展水平。 1 3d c t 变换编码研究现状及存在的问题 1 3 1d c t 变换编码研究现状 离散余弦变换用于图像编码是1 9 7 4 年由a l u n e d 和r a o 提出的。d c t 的提 出虽然比快速傅立叶变换( f a s t f o u r i e r t r a n s f o r m ，f f t ) 晚，但其性能更接近于理 想的k - l 变换，且有与信号较为匹配的独立变换矩阵，所以在信号处理中获到 3 中南大学硕士学位论文第一章绪论 广泛应用。d c t 本身是无损的酉变换，通过它能够去除帧内或帧间的冗余信息。 随着s h a p i r o 的e z w 以及s a i d 等人的s p i h t 成功应用，对基于d c t 的压缩编 码提出了挑战。文献 2 7 2 8 就基于离散小波变换与d c t 编码的性能作了系统 的比较，由此，易得这样一个结论：在率失真方面，比特率方面的高压缩效率在 数量上并不等同于高视觉，就是说d c t 仍能产生高压缩效率和高峰值信噪比， 是未来图像、视频压缩编码中不可或缺的主要工具之一。因此，d c t 变换编码 仍是主流的编码技术，其对变换信号的“紧缩有效性和独立于信号本身的变换基 以及变换后的系数游程编码”独具优势，而小波仅在“变换”最为理想，并且d c t 经过了将近4 0 年的理论与实践的丰富与发展，它已在图像压缩上在保证有较高 的编码性能同时，从有损发展到( 近) 无损；功能上也突破原来j p e g 压缩编码， 实现图像处理、分析、理解及技术应用等；形式上也从单纯的d c t 走向与其他 先进变换编码的融合。由此又导致了以d c t 为核心编码模块的码流传输，从面 向比特流转向面向数据包及带宽自适应变化的容错编码及可扩展编码，所有的都 表明基于离散余弦变换编码已在图像处理等领域奠定了坚实的理论与实践基础， 显示出它的不可替代性，事实上目前国内外围绕d c t 做研究的热情丝毫未减。 从d c t 编码的应用角度，其进展过程为：面向波形或过程( 1 9 7 4 年一1 9 9 5 年，体现在快速算法和减小块虚像) 一面向内容区域、系数的多功能利用( 1 9 9 5 年以后的主要工作：改进的d c t 及利用d c t 系数、消除块效应) _ 面向网络与 交互功能( 高保真的基于区域3 d 实时运动多分辨率图像编码，适应m p e g - 4 及 其以上标准) 。d c t 的初期发展主要是面向波形的，以各种快速算法的进步以及 块效应减小促进了基于d c t 编码的进步舢。此后在基于形状区域的d c t 编码 以及利用d c t 系数实现信息隐藏等功能将d c t 推向了更高层次，此间的层次嵌 入式e z h d c t 一、区域支撑r s d c t m l 、形态m r d c t ( 用于图像压缩的d c t 系数形态编码) 汹1 以及整型d c t 等变换强调改进变换，利用d c t 系数还可实现 内容检测、块虚像检测与消除以及d c t 域图像大小的调整等等，这些都无疑丰 富发展了d c t 理论与实践。 对d c t 编码有影响的改进首推是嵌入式e z d c t 编码，它利用d c t 块间的 直流系数的高度相关性，进一步提高了压缩效率，获得了具有码率可伸缩性的图 像码流，还实现了速率与失真达到最优化的折衷d 町。l ij i a n k u n 等通过将编码系 ，数二进制表述的位按重要性交织，得到了一种层状的基于d c t 的渐进图像编码 技术，并获得了比j p e g 标准更好的率失真性能姗。对d c t 系数重组同样可产 生类似于小波的多分辨率图像分解特性，传统的2 d d c t 通过系数重组即可得到 一种多分辨率的图像，先将一幅图像分成n x n 块，n = 2 l 。变换到d c t 域中 的每个块，能被看成是尺度为三的具有( 3 三+ 1 ) 子带分解的系数树。对所有d c t 4 中南大学硕士学位论文第一章绪论 块的相同频率子带分组并把它们放到相应位置上，然后利用小波零树编码算法对 d c t 系数进行编码。卓力等将d c t 变换之后的系数进行重组，构成与小波变换 系数能量分布类似的频带，然后采用零树结构对系数进行编码，获得了比较好的 信噪比啪1 。文献 3 9 4 0 也采用了类似的方法，对d c t 变换系数重组。 层式d c t 是另一种多分辨率分解形式：把原始图像经过2 d d c t 后的系数 块均分为四个块，再把具有相同频带的子块按原来的空间位置组合成同频带子 带，接着对最低频子带作逆d c t ，得到的图像作为第二层输入图像，并重复上 述过程，直至低频仅含直流，即得到类似小波变换的多分辨率图像。在层式d c t 的嵌入式( e z h d c t ) 编码中，结果比e z - d c t 更满意。这是因为经过系数块重 组后，本层输入图因d c t 分块而产生的边界有一半落入更高一层输入图的d c t 分块内，于是原来由这些边界产生的方块效应被消除，同时与小波变换类似，层 数越高对应图像分辨率越低，这样，分层子带变换中高分辨率频带与低分辨率频 带之间存在的相似性特性，由低分辨率频带近似高分辨率频带，进而得到比原图 像分辨率更高的图像。图像信号d c t 的多分辨率分解为适应网络图像信号的可 分级传输、内容检索等提供了条件。 目前基于d c t 的研究与应用主要集中在第二代末且以静止图像为多，第三 代d c t 编码已初见端倪。在具体的发展趋势上，将表现为与其他变换结合的混 合编码，目前任何一种编码绝非尽善尽美，如小波变换存在小波基选择( 尤其是 构造离散正交基) 困难及其计算复杂，在高压缩比时易出现g i b b s 现象；分形编 码同样存在“值域子块在所有定义域子块中搜寻最近似块 时的大量匹配运算 问题，因有许多重复( 迭代) 运算而非常耗时，由于其分块难以兼顾图像内容和人 类视觉系统( h u m a nv i s u a ls y s t e m ，f i v s ) 特性，且分形编码因存储较多的匹配 块而占用较大的内存，且恢复的图像失真较大，等等。因此解决途径之一是结合 h v s 特性，根据内容自适应地确定截断d c t ，另外必须完善与其他先进变换编 码的结合，因此将d c t 与小波变换( 或子带、或分形、或形态) 结合起来，则会 起到双赢效果。 可见，d c t 编码在未来的第三代图像压缩将有很长的路要走，进一步完善 实时自适应d c t 和利用d c t 域系数，完善d c t 与其他变换编码的结合，同时 必须注意：( 1 ) 各种对d c t 编码的改进方案包括d c t 的分级图像传输应能够与 现存的方案兼容；( 2 ) 彻底消除块效应、优良的差错控制与更好地匹配h v s 特性； ( 3 ) 高效率编码与重构质量之间矛盾的解决。此外，未来电路将从微电子转向纳 电子，其电路的复杂性虽不作为提高图像质量的主要障碍，但追求简单性还是必 须的。 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 3 2d c t 变换编码中存在的问题 现代传输媒体、因特网、无线网等对图像视频编码传输提出了可以灵活地 提供关于质量、分辨率等可扩展结构的要求，而这些灵活机动性的要求与d c t 变换编码的结构很难实现有机结合，尤其是以e z w 编码为先驱的一系列编码算 法，实现了图像的嵌入式编码，这对d c t 变换编码在压缩编码领域中核心地位提 出了挑战，因此，研究具有可伸缩性的图像编码方法具有重大的意义。 现有的许多基于d c t 的嵌入式图像编码算法均可以实现图像的嵌入性，但 这些方法都存在各自的缺点。x i o n g 等基于小波零树的相似结构，提出了e z d c t 嵌入式的图像编码算法，获得了具有码率可伸缩性的图像码流，开创了d c t 域 嵌入式编码的先河，但该方法并没有注意到小波零树编码符号表过大的缺点，相 似的缺点也体现在文献 4 1 。文献 3 7 中，将图像变换后的数据按比特平面的先 后次序进行编码。先将高比特的比特平面编码，对于一些小的系数，其高数据比 特必然为零，从而减少编码的数据量。实际上等价于减少系数的个数，忽略较小 的系数，从而得到一个低速码流。但是，这种方法的实现复杂，并且对d c 系数 必须采用原来的编码方法，否则将使图像的质量极度恶化，甚至几乎无法得到任 何有用信息。在1 3 1 节中介绍的e z h d c t 编码中，将原始图像进行分层处理， 这样有效的去除了块效应问题，但是计算相对比较复杂，反复进行d c t 和逆d c t 变换造成编码效率不高。类似的，在基于系数重要性分层编码中，则采用了在每 个块内分别单独进行d c t 系数的重新排列，通过对d c t 变换系数按照重要性进 行取舍，可以非常方便地实现图像序列的分层压缩和分级传输嘲。文献 3 8 3 9 4 0 都采用了对整个d c t 变换系数重组的方式，得到类似于小波的多 分辨率图像分解特性，然后采用小波域的嵌入式编码方式对重组系数实现嵌入式 编码。但是经研究发现，这类算法脱离不了零树结构，对系数的重组并不能很好 的体现d c t 系数的特性，同时，这类算法忽略了d c t 系数本身也具有小波变换 系数的塔式结构，没有充分利用到d c t 变换系数的特点，反而延长了整个编码 的时间，不利于实时传输。 在实际的应用中，为了便于实现和后处理，d c t 变换采用了分块变换技术。 图像块越大，相关性就高，压缩比就会提高。但是块的尺寸太大又会失去数据的 平稳性，从而引入误差。这种分块的单独处理，带来了压缩效率上的限制和块效 应问题嘲。本节中，除了e z h d c t 嵌入式的图像编码算法，所有方法都是采用 了分块变换技术，不可避免的引入了块效应问题。 因此，本论文针对d c t 变换编码缺乏嵌入性的缺点和存在的块效应问题进 行了深入的研究，目的就是为了： 6 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 ( 1 ) 提高基于块d c t 变换编码的压缩效率，实现d c t 域变换编码质量、分 辨率等可扩展性； ( 2 ) 在不降低甚至在提高基于块的d c t 变换编码的压缩效率的情况之下，减 少甚至去除d c t 变换编码存在的块效应问题。 1 4 论文总体安排 本文的内容如下： 第一章绪论，简要介绍了课题研究背景和意义，并且对图像压缩编码理论与 实际应用技术的的现状和发展趋势作了简要的说明，针对现存的一些问题给出了 本论所需要做的工作。 第二章简要介绍了图像压缩编码的基础知识，介绍了j p e g 压缩编码国际标 准，并对几类经典算法进行了归纳、总结。 第三章总结了传统d c t 变换编码算法和经典e z w 编码算法的优缺点，在 此基础上，结合位平面编码思想，提出了一种新的分块d c t ( b d c t ) 编码算法。 第四章针对b d c t 算法中由于分块带来的块效应，在不影响现有编码标准 的前提下，在解码端采用空域滤波的方法对块效应进行后处理。 第五章结束语，总结了本文所做的主要工作并对图像压缩编码技术领域的发 展做了一定的展望。 7 中南大学硕士学位论文第二章图像压缩编码基础 第二章图像压缩编码基础 近年来，在视频会议、可视电话、高清晰度电视、交互式电视和远程医疗等 诸多商业应用的推动下，图像和视频压缩编码受到了极大的重视。随着因特网、 电信网、广播电视网的逐步融合，图像和视频压缩编码也成了图像通信的中心问 题之一。此外，图像压缩在许多重要的领域中扮演重要的角色，例如，电视会议、 遥感、文献记录、医疗成像、传真、军事上的远程遥控车辆驾驶、空间中的危险 废弃物管理等等方面。对各种图像进行有效的处理、存储、传输，在众多的应用 领域起着越来越重要的作用。 由于应用上的迫切需要，图像压缩编码技术的研究开展比较早，迄今已有半 个世纪之久，理论和实际方法都比较成熟，并且在进一步发展之中。本章将主要 介绍图像压缩的模型、图像压缩的一些常用算法以及图像压缩的j p e g 国际压缩 标准及其应用。 2 1 图像压缩编码模型 图像压缩一般是通过改变图像的表示方法来实现的，因此压缩和编码是分不 开的，如图2 1 所示，一个图像压缩系统包括两个不同的结构块：一个编码器和 一个解码器。图像输入到编码器中，这个编码器可以根据输入的数据生成一组符 号。在通过信道进行传输之后，将经过编码的表达符号送入解码器，经过重构以 后，就生成了输出图像。一般来讲，输出图像可能是也可能不是输入图像的准确 复制品。如果输出图像是输入图像的准确复制，系统就是无误差的或者具有信息 保持编码的系统；如果不是，则重建图像中就会包含某种程度的失真。 h 信源编码器 - 叫信道编码器卜_倍叫信道解码器 - 一信源解码器f - 编码器 解码器 出 像 图2 - 1 通用图像压缩系统模型 图2 1 显示的编码器和解码器都包含两个彼此相关的函数或子块。编码器由 一个消除输入冗余的信源编码器和一个用于增强信源编码器输出的噪声抗干扰 的信道编码器构成。一个解码器包括一个信道解码器，它后面跟着一个信源解码 器。如果编码器和解码器之间的信道无噪声，则信道编码器和信道解码器可以省 略。一般的编码器和解码器分别只由信源编码器和信源解码器。 ( 1 ) 信源编码器和信源解码器 信源编码器的任务是减少或消除输入图像中的编码冗余、象素冗余或视觉冗 8 中南大学硕士学位论文第二章图像压缩编码基础 余。编码器的框图如图2 2 所示。从原理来看主要分为三个阶段：第一阶段将输 入数据转换为可以减少输入图像中象素冗余的数据集合。第二阶段设法去除原图 像信号的相关性，例如对电视信号就可以去除掉帧内各种相关，还可以去除帧间 相关。第三阶段就是找一种更接近熵，有利于计算机处理的编码方式。 ( a ) 信源编码器 ( b ) 信源解码器 图2 - 2 编码器模型 在信源编码处的第一阶段，转换器将输入数据转换成可以减少输入图像象素 冗余的数据。这步操作通常是可逆的，并且有可能直接减少表示图像的数据量。 这样做使编码处理的后续阶段中更容易找到象素间冗余以便进行压缩。 在第二阶段中，量化器将转换器的输出精度调整到与预设的保真度准则相一 致。这一步同时减少了输入图像的视觉冗余，该操作是不可逆的。因此，当希望 进行无损压缩时，这一步必须省略。 在第三阶段，即信源编码处理的最后阶段，符号编码器生成一个固定的或可 变长编码用于表示量化器输出，并将输出转换为与编码相一致。在大多数情况下， 变长编码用于表示经过转换和量化的数据集合。它用最短的码字表示出现频率最 高的输出值，以此减少编码冗余。这步操作是可逆的。 图2 2 ( a ) 显示了信源编码处理的三个相继的操作，但并不是每个图像压缩系 统都必须包含这三种操作，例如，在无损压缩时，就必须去掉量化器。 图2 2 ( b ) 中显示的信源解码器仅包含了两个部分：一个符号解码器和一个反 向转换器。这些模块的运行次序与编码器的符号编码器和转换模块的操作次序相 反。因为量化过程导致了不可逆的信息损失，所以信源解码器没有对量化的逆操 作。 ( 2 ) 信道编码器和信道解码器 当图2 2 中显示的信道存在噪声或易出现错误时，信道编码器和信道解码器 就在整个编码解码处理中扮演了重要角色。信道编码器和信道解码器通过向信源 编码数据中插入预制的冗余数据来减少信道噪声的影响。由于信源编码器几乎不 包含冗余，所以如果没有附加这种预制的冗余，它在传送中对噪声就会有很高的 敏感性。 9 中南大学硕士学位论文 第二章图像压缩编码基础 2 2 图像压缩编码的分类 图像编码方法有很多种，对编码技术的分类，从不同的角度出发，有不同的 分类方法。 1 按原始图像是否完全可以恢复 ( 1 ) 有损编码 有损编码是一种以牺牲部分信息量为代价的编码压缩方法。由于图像质量主 要取决于主观感觉，尤其是在允许图像有一定失真的情况下，有损编码的压缩效 率要高很多，因此在对图像的质量要求不苛刻的情况下是一种理想的编码选择。 ( 2 ) 无损压缩 无损压缩要求信息压缩后不丢失信息量，即对图像的压缩编码进行解码后可 以无失真地重建原始图像。该方法的核心就是基于统计模型，减少或完全去除原 始数据流中的冗余，同时保证信息量不变。在解码的过程中，可以根据相应的规 则或算法，将冗余插到图像数据中去，可以严格地重建图像，实现编、解码的互 * 惩o 2 根据编码方法原理 ( 1 ) 熵编码 信息熵编码是基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码算法。其基本 思想是根据信息熵原理，将出现概率大的用短码表示，出现概率少的用长码表示， 使得最终的平均码长很小m 】。常用的熵编码方法有霍夫曼编码、游程编码和算术 编码三种。 霍夫曼( d a h u f f m a n ) 于1 9 5 2 年提出了一种不等长编码方法，这种编码的码 字长度的排列与符号的概率大小的排列是严格逆序的，理论上已经证明其平均码 字最短，因此被称为最佳码邮1 。霍夫曼编码是依据符号出现的概率对符号进行编 码，需要对原始数据扫描两遍，第一遍扫描要精确统计出原始数据中每个符号出 现的概率；第二遍是进行霍夫曼编码。因此当源数据成分复杂时，霍夫曼编码非 常麻烦与费时，从而限制了霍夫曼编码的实际应用。所以在一些图像压缩标准中 普遍采用一些霍夫曼码表以省去对原始数据的统计，这些码表是经过对许多图像 测试而得到的平均结果，对于大多数图像来说，利用它压缩，得到的结果差异并 不是很大，即两种方法得到的压缩比相差较小，可见，采用霍夫曼码表进行压缩 是非常方便有效的。 游程编码是一种利用空间冗余度压缩图像的方法，相对比较简单嘲。这种编 码方法广泛的应用于各种图像格式的数据压缩处理中。游程编码一般不直接应用 于多灰度图像，但比较适合于二值( 元) 图像的编码。游程编码在处理包含大量重 1 0 中南大学硕士学位论文第二章图像压缩编码基础 复信息的数据时可以获得很好的压缩效率。但是如果图像中很少有两个相邻的像 素的灰度值相同时，则游程编码非但不能压缩，还会造成处理后的图像数据量大 于处理前的情况。游程编码对传输误差很敏感，一旦有一位符号出错就会改变游 程编码的长度，从而使整个图像出现偏移。为达到较好的压缩效果，游程编码经 常和其他一些编码方法混合使用。 算术编码( a r i t h m e t i c sc o d m g ) 2 0 世纪6 0 年代初期e l i a s 提出来的一种熵编 码方法，它避开了用一个特定码字代替一个输入符号的思想，而采用一个单独的 浮点数来代替一串输入符号。算术编码不必预先定义信源出现的概率模型，而是 根据各个信源出现的概率自适应地调节码长。在信源概率分布比较均匀的情况 下，有关实验数据表明，算术编码效率要高于霍夫曼编码。在j p e g 2 0 0 0 中，用 算术编码取代了霍夫曼编码，但算术编码的算法实现比霍夫曼编码复杂“7 1 。 以上三种信息熵编码方法均已被现有的各种图像编码标准采纳，信息熵编码 算法是通过无损压缩来消除信源的冗余信息，以实现对数据的压缩。通常，信源 编码方法把初始数据分为相关和不相关信息两种，然后再执行消除不相关数据的 处理步骤。 ( 2 ) 变换编码 变换编码是一种经典的数据压缩方法，变换编码不直接对空间域图像信号编 码，而是将空间域描述的图像数据经过某种变换转换到另外一个域中进行描述， 达到改变能量分布的目的，尽管图像变换本身并不带来数据压缩，但