（信号与信息处理专业论文）基于jpegls算法的cfa数据图像压缩研究.pdf

太原理工大学硕上研究生学位论文 基于j p e g - l s 算法的c f a 数据图像压缩研究 摘要 j p e g l s 算法是i s o i t u 规定的连续色调图像无损近无损压缩标 准，它具有高保真、低复杂度等特点，可应用于数码相机、网络传输、 无线通信、医疗图像等领域。c f a 数据图像是从c c d 传感器获取的未经处 理的数字图像数据。与一般图像相比，c f a 数据图像的每个像素只有一个 色值。对c f a 这种特殊的数据图像直接进行压缩和存储，图像的冗余度 较小，压缩处理的工作量少，同时可以提供更完整的图像信息，因此， 对数据的信道传输和解压图像的后续处理都有着重要意义。目前，c f a 数 据图像的无损压缩尚处在起步阶段，没有合适的算法取得较高的压缩率， 一般的无损压缩率在1 6 左右。本文就是在研究j p e g l s 压缩算法的基 础上，分析了c f a 数据图像的统计特征，通过对c f a 数据进行结构分离 变换，以及使用改进后的j p e g l s 算法，最终将无损压缩率提高到了1 9 以上。本文的工作主要有以下几个内容： l 、对图像的统计特征进行了研究。首先给出了图像的数学描述，分 析了图像数据的确定性和统计性，在此基础上，给出了图像建模，认为 一幅自然图像可以近似看作一个类马尔可夫过程，在这个过程中，个 t 太原理丁大学项= 卜研究生学位论文 像素值的概率密度函数直接被相邻空域的几个像素所决定。对单c c d 产 生的c f a 图像，首先将图像分为3 个色平面，把每个色平面看作灰度图 像，然后建立有限的自回归模型，确定合适的阶数进行“上下文”预测。 2 、对j p e g l s 的核心算法l 0 c 0 一i 进行了深入的研究。重点研究 了预测、上下文建模、自适应补偿、重映射、参数估计、自适应限长g o l o m b 编码六个部分，特别是对g o l o m b 编码中的参数k 进行了理论推导，并给 出了一个编码实例。 3 、对c f a 图像数据进行了压缩实验。本文主要使用了4 种方法进行 实验，一是对图像数据直接进行压缩；二是对图像数据进行结构分离变 换后压缩，包括没有滤波、均值低通滤波和高斯低通滤波3 种方法；三 是用改进的j p e g l s 算法对c f a 图像进行了压缩，包括预测器改进、并 行处理改进2 种方法；四是用j p e g 2 0 0 0 、l j p e g 、p n g 等标准算法分别 对c f a 图像进行了压缩，并与j p e g l s 算法进行了压缩效能的比较。 关键词：j p e 6 一l s ，贝尔模板，c f a 数据，结构变换，无损压缩 太原理t 夫学硕士研究生学位论文 r e s e a r c ho nc f ad a i ai m a g ec o 田r e s s i o n b a s e d0 n 慢g l sa l g o r i t h m a b s t r a c t j p e g l s i st h e a l g o r i t h mo ft h en e wi s o i t u s t a n d a r df o r l o s s l e s sa n dn e a r l o s s l e s sc o m p r e s s i o no fc o n t i n u o u s t o n ei m a g e s i tp o s s e s s e sh i g h f i d e l i t ya n dl o w - c o m p l e x i t ya n di sa p p l i e dt o d i g i t a lc a m e r a 、n e t w o r kt r a n s m i s s i o n 、w i r e l e s sc o m m u n i c a t i o na n d m e d i c a l i m a g e ，e t c c f ad a t ai m a g e c a l t l ef r o mc c ds e n s o ri s u n - p r o c e s s i n g c o m p a r e dt oc 0 9 1 i i l o ni m a g e ，e v e r yp i x e lo ft h ec f a d a t ai m a g eh a sac o l o rv a l u eo n l y t ot h es p e c i a ld a t a ，c o m p r e s s i n g a n ds t o r i n gd ir e c t l yh a v et h ea d v a n t a g e so fl o w e rw o r ka n dl o w e r r e d u n d a n c e ，b u tc ano f f e rm o r ei n f o r m a t i o n s oi th a si m p o r t a n t m e a n i n gt oc h a n n e lt r a n s m i s s i o no fd a t aa n dn e x tp r o c e s s i n g a t p r e s e n t ，l o s s l e s s c o m p r e s s i n go fc f ad a t ai m a g ei ss t a r t i n g t h e r e i sr oa l g o r i t h mw h i c hh a sh i g hc r t h ec o m p r e s s i o nr a t i oi sa b o u t i l i 查堕矍三查堂堡主婴塞圭兰竺堡兰 一一 1 6 b a s e do nr e s e a r c ho fj p e g l sa l g o r i t h m ，t h i s p a p e rh a s a n a l y z e dt h es t a t is t i c a lc h a r a c t e ro fc f ad a t ai m a g e t h ec rh a s b e e ne n h a n c e dt oo v e ri 9a f t e rc o n s t r u c t i o ns e p a r a t i o n a n d c o n v e r s i o n t h em a i nj o bo ft h i sp a p e ra sf o l l o w s ( 1 ) r e s e a r c ho ns t a t i s t i c a lc h a r a c t e ro fi m a g e c h a p t e r2g i v e s m a t h e m a t i c sd e s c r i b eo fi m a g e ，a n a l y z e s d e t e r m i n a t i o na n d s t a t i s t i co fi m a g ed a t a ，a n dg i v e sm o d e lo fi m a g e i nt h i sc h a p t e r ， t h en a t u r 。ei m a g ei sa l m o s ts e e m e da sm a r k o vp r o c e s s i nt h i sp r o c e s s t h ep d f ( p r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o n ) o f ap i x e lv a l u ei s d e t e r m i n e db ys o m en e i g h b o r h o o dp i x e l s t oc f ai m a g eo fs i n g l ec c d ， w es e p a r a t et h ei m a g ei n t o3c o l o rp l a t e s ，a n dr e g a r de a c ha sa g r a yi m a g e t oe a c hg r a yi m a g e ，w ed oa na u t o r e g r e s s i v em o d e l ，a n d c o n f i r maf i to r d e r st op r o c e s s “c o n t e x t ”p r e d i c t i n g ( 2 ) r e s e a r c ho nt h ec o r ea l g o r i t h ml o c o io fj p e g l s w es t u d y 6p a r t so ft h ea l g o r i t h m ，i n c l u d i n gp r e d i c t i o n 、c o n t e x tm o d e l i n g 、 a d a p t i v ec o r r e c t i o n 、p a r a m e t e rke s t i m a t i o n 、r e m a p p i n g 、a d a p t e d l i m i t e d l e n g t hg o l o m bc o d i n g s p e c i a ll y ，w ed e d u c et h ep a r a m e t e r ko fg o l o m bc o d ei nt h e o r y a tl a s t ，w eg i v ea ne x a m p l eo fj p e gl s c o d e ( 3 ) c o m p r e s s i o ne x p e r i m e n to nc f ad a t ai m a g e i nt h i sp a p e r ， i v 太原理工大学硕士研究生学位论文 w eg i v e4m e t h o d s f i r s t ，c o m p r e s s i n gd i r e c t l yt oc f ad a t ai m a g e s e c o n d ，c o m p r e s s i n g b a s e do nc o n s t r u c t i o n s e p a r a t i o n a n d c o n v e r s i o n t h i sm e a n sc o m p r i s en of i i t e r i n g 、m e a nl o w p a s s f i t e r i n g 、g a u s s1 0 w p a s sf i l t e r i n g ：t h i r d ，c o m p r e s s i n gb a s e do n m o d i l i e d j p e gl sa l g o r i t h m ，i n c l u d i n gm o d i f i e dp r e d i c t o ra n d p a r a l l e p r o c e s s i n g ：f o u r t h l y ，c o m p r e s s i n gb a s e do ns o m es t a n d a r d c o m p r e s s i o na l g o r i t h m s ，i n c l u d i n gj p e g 2 0 0 0 、l - j p e g 、p n g a tl a s t w eh a v ec o m p a r e dt h ee f f i c i e n c yo fj p e g l st ot h eo t h e r s k e yw o r d s ：j p e g l s ，b a y e rp a t t e r n ，c f ad a t ai m a g e ，c o n s t r u c t i o n c o n v e r s i o n ，l o s s l e s sc o m p r e s s i o n v 太腺删t 人学硕i 研究生学位论文 符号说明 r a ，r b ，r c ，r d ：在因果型模板中的采样重建值 r u n v a ：在一个游长中重建的重复采样值 r u n c n t ：游长模式的重复采样计数 r u n i n d e x ：游长模式的等级索引( 下标) r i t y p e ：游长终止编码索引( 下标) e r r v a l ：预测误差( 量化或未量化的，按模相减之前或之后) t e m p ：在游长终止编码中用于计算g o l o m b 变量的辅助变量 k ：在常规模式下的6 0 l o m b 编解码变量 m a p ：用于游长中断时误差映射的辅助变量 e m e r r v a ：在游长终止模式映射为非负整数的e r r v a l q ：由q 。、q 。、包决定的上下文 a q ：用作累积预测误差幅度的计数器 n q ：用于每个上下文出现的频数的计数器 n 。 q ：用于游长终止的负预测误差的2 个计数器 p 。：采样x 的预测值 s i g n ：用于存放一个上下文的临时变量 m e r r v a l ：在常规模式下映射为非负整数的e r r v a l i 。：输入图像中的当前采样的值 i x 声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。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。本声明的 法律责任由本人承担。 论文作者签名： 革因! i e l i ：鲨1 ：兰 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定。其 中包括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印 件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文； 学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的， 复制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容( 保密学位论文在解密后遵守此规定) 。 e i l t t l ：迦 = 。竺 e l l ：羔丑：! 太原理工人学坝j 研究生学位论文 1 1 引言 第一章绪论 随着计算机技术、现代通信、微电子、网络和信息处理技术的发展，多媒体技术 在社会生活中的作用越来越突出，人们对接受各种信息的要求也越来越迫切。目前多 媒体技术所涉及的数据源包括：文字、语音、音乐、静止图像、电视图像、电影、动 画、图形等。如何处理、组织这些数据，提高处理、传输和存储的效率是多媒体技术 所要解决的重要问题。在这些数据中，图像数据尤其巨大，同时由于通信带宽和存 储容量的限制，图像压缩在数字电视、网络多媒体通信、电视会议、可视电话、遥感 图像传输、图像数据库、自动指纹识别系统的指纹存储等应用中都起着至关重要的作 用。 先看一个例子”1 ：对于一般用r g b 表示的彩色图像，以8 位迸行数字化，则一个像 素1 ： ：1 2 4 位二进制数据来描述，也就是2 4 b i t s 。如果以电视画面分辨率为6 4 0 4 8 0 来计 算，一帧画面的数据就是9 2 1 6 k b y t e ，如果按每秒3 0 帧播放，则需要2 2 1 m b p s ( b i tp e r s e c o n d ) 的通信回路。一张c d ( c o m p a c td i s k ) 大约可以记录6 0 0 m b y t e 的信息，所以只 能存放大约2 0 秒的录像信息，并且需要2 2 1 m b p s 速度读出。 由此看来，多媒体中图像的数据量很大，计算机处理和实时传输已经成为困难， 为了更有效地传输和存储图像数据，图像压缩编码技术得到了迅速发展，成为图像处 理领域必不可少的分支学科，并占有越来越重要的地位。 1 2 选题背景与目的 j p e g l s ( l o s s l e s sa n dn e a r 一1 0 s s e s sc o d i n go f c o n t i n u o u st o n es t i1 l a 蟓理t 人学坝 研究生学位论义 i m a g e s ) 作为一种连续色调静止图像无损近无损压缩标准，是基于h p ( 惠普) 实验室 w e i n b e r g e r 等人提出的l o c o i ( l o wc o m p l e x i t yl o s s l e s sc o m p r e s s i o nf o ri m a g e ： 低复杂度无损图像压缩) 压缩方法，于1 9 9 8 年6 月作为i t u t 建议t 8 7 标准( 国际 标准i s 0 i e c l 4 4 9 5 ) 正式公布”1 。该标准与j p e g 、j p e g - 2 0 0 0 等标准相比，有低复杂 度、高保真等特点。 目前，绝大多数数码相机中的图像处理应用，是对单c c d 传感器采样数据( 大多 为贝尔模板) ，通过彩色滤波阵列( c f a ：c o l o rf i t e ra r r a y ) 插值算法获取图像数 据，然后进行压缩和传输“1 。然而，图像传感器分辨率现已高达数百万乃至千万像素 以上，而且经c f a 插值后的全彩色图像数据差不多是贝尔模板数据量的三倍，因此本 文考虑在传输前直接对贝尔模板数据( r a wd a t a ) 进行压缩，这将在保存图像原始信 息、提高压缩比和降低运算复杂度方面有着十分明显的意义。 本课题主要研究内容是j p e g l s 压缩算法及c f a 数据图像的压缩。此外还研究了 c f a 数据图像的统计特征和针对c f a 数据图像的j p e g l s 改进算法。 1 3 国内外研究动态 自2 0 0 5 年中期以来，作者直致力于搜集c f a 数据图像压缩和j p e g l s 算法理 论两方面的资料，特别是发表在i e e e i e e 杂志和i e e e i e e 会议集上的论文，至今已 搜集了资料近3 0 0 篇。国内外研究动态总结如下： 国外研究情况：上面已经提到，j p e g l s 图像压缩标准，是基于h p 实验室 w e i n b e r g e r 等人提出的l o c o - i 压缩方法，因此，h p 实验室对该算法的理论研究、程 序实现等方面研究的非常透彻，其他科研院所，专家学者也是在这个基础之上对算法 进行改进以及硬件实现。而c f a 数据图像压缩技术主要是s o n y 、t o s h i b a 、k o d a k 、 c a n o n 等数码相机生产厂家在研究，目前仍属于商业机密。归纳起来，国外的研究成 果主要有三个方面：一是j p e g l s 算法的改进；二是c f a 数据图像研究及处理；三是 j p e g l s 算法的硬件实现。 国内研究情况：国内在这两方面起步比较晚，到现在也就5 6 年时间。主要成 果有以下两个方面： 2 太腺f ! l ! t 大学硕i 研究生学位论文 理论研究方晴i ：主要的研究单位有清华大学、东南大学、复旦大学、大连海扭大 学，以及p u 安交通大学等著名高校成立的图像处理研究所，主要的研究成果足清华人 学在i e e e i e e 杂志上发表的几篇论文，内容主要是c f a 数据图像的压缩。总体来说， 对j p e g l s 算法的改进和硬件实现研究的仍比较少。 数码相机核心技术研究方面：主要有清华大学、复旦大学、上海交通大学、上海 海鸥、湖南中芯等一些著名高校和知名企业。同时，国家有关部门也加大了相关课题 的支持力度，国家8 6 3 计划在2 0 0 2 年资助了4 家单位开展j p e g 2 0 0 0i p 核的开发。特别 值得一提的是复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室所做的研发工作，该实验 室主要对j p e g 和j p e g 2 0 0 0i p 核的系统集成进行了卓有成效的研究。 1 4 本文的研究内容及组织 本文首先从数据压缩及图像编码技术的基本原理出发，对c f a 数据图像的产生、 统计特征进行了研究。在此基础上，详细分析和阐述j p e g l s 核心算法，并给出了一 个编码实例。最后，对c f a 数据图像进行了压缩实验。 本文章节安排如下： 第一章：绪论。介绍了本文的选题背景、研究目的、国内外研究的动态，以及本 文的研究内容。 第二章：图像压缩基本理论与c f a 数据图像统计特征。介绍了图像压缩编码的基 本理论，讨论了无损图像压缩的边界，研究t c f a 数据的产生及其统计特征。 第三章：j p e g l s 核心算法研究与编码实例。从j p e g l s 算法产生的背景入手， 深入研究该算法的6 个组成部分，并给出了编码实例。 第四章：c f a 数据图像压缩实验及结果分析。采用了4 种不同的实验方法对c f a 数 据图像进行了压缩实验，并给出了实验分析。 第五章：总结与展望。主要总结了上述研究成果，并给出下步研究的建议。 3 太原理丁人学硕士研究生学位论文 第二章图像压缩基本理论与6 f a 数据图像统计特征 2 1 图像压缩基本理论 2 1 1 图像压缩编码技术的发展 图像压缩编码解决的主要问题是如何采用一种新的表达方式来缩小表示图像所 需要的数据量。一般的图像编码算法是在对数字图像进行大量统计分析的基础上，充 分利用图像自身相关性强的特点，减少图像信息的冗余度，降低数码率。数字图像数 据的冗余度主要有三个方面“1 ： 空间冗余度在一切自然图像中，相邻像素的相关性相当大； 频域冗余度在一幅多频带图像中，同一像素的频谱值经常是相关的； 时间相关性在一串视频序列中，相邻帧之间的差别通常很小。 图像压缩编码就是以去除这三种冗余为基础的。 图像压缩编码技术可以追溯到1 9 4 8 年提出的电视信号数字化，到今天已经有近6 0 年的历史了。压缩编码算法繁多，按照复原图像是否与原图像包含的信息量一致为标 准分类，图像压缩编码可分为两大类： 第一类压缩过程是可逆的，从压缩后的图像能够完全恢复出原来的图像，在压缩 和解压缩过程中都没有信息损失，称为无损压缩或无失真压缩。 第二类压缩过程是不可逆的，无法恢复出原图像，信息有一定的丢失，称为有损 压缩或限失真压缩。 总体来说压缩编码技术的发展可以分为两个阶段：经典编码方法和现代编码方 法。经典编码方法始于s h a n n o n 的信息论。1 9 4 8 年s h a n n o n 在通信的数学原理中提 出信息率失真函数概念，1 9 5 8 年又进一步确立了率失真理论，从而奠定了信源压 5 太燎理t 入学硕i 一研究生学位论文 缩编码的理论基础。经典编码方法是建立在s h a n n o n 信息论基础之上的，以经典集合 论为工具，用概率统计模型来描述信源，其压缩思想基于数据统计分析，因此只能去 除数据冗余，属于低层压缩编码的范畴。该阶段代表方法有：d p c m 、p c f l 、h u f f m a n 编码、算术编码、游程编码、预测编码、变换( d c t 、d w t 等) 编码、混合编码等。第 二个阶段是以小波变换、分形几何理论、神经网络等技术为基础的新颖高效的现代编 码方法阶段。该阶段编码方法突破了以s h a n n o n 信息论为基础的框架的束缚，充分考 虑了人眼视觉特性及信源特性，通过去除内容冗余来实现数据压缩。该阶段编码方法 以小波变换编码研究成果最为突出，已被j p e g 2 0 0 0 、m p e g - 4 等国际图像编码标准所采 纳，成为当前图像视频压缩的研究热点。 2 2 2 图像压缩的信息论基础 图像压缩编码是通过减少或者是删除信源中所存在的冗余而实现压缩的目的。从 理论出发，数据压缩的两个基本途经是：其一，设法改变信源的概率分布，使其尽可 能非均匀分布，再用最佳编码方法使平均码长接近信源熵：其二，将联合信源的冗余 度赋予信源间的相关性之中，去除它们之间的相关性，使之成为或差不多成为不相关 信源，编码算法分类如图2 一l 所示”1 ： 霍 失 曼 编 码 图像压缩基本方法 统计编码ii变换编码fi预测编码i混合编码 游 程 编 码 算 术 编 码 字 典 编 码 d c t 编 码 k l 编 码 帧 内 编 码 帧 间 预 测 图2 1 编码分类示意图 f i 薛一】s o r t so f c o d i n gm e t h o d 6 运 动 补 偿 模 型 编 码 子 带 编 码 分 形 编 码 小 波 变 换 编 码 太原理t 人学坝 研究生学位论文 2 2 3 主要图像编码技术 1 熵编码 熵编码是基于信号统计特征的编码技术，它是一种无损编码，解码后能无失真地 恢复图像。它的基本原理是给予出现概率较大的符号短码字，而给予出现概率较小的 符号长码字，这样使得最后的平均码长很小，可以达到接近信源的信息熵，即最小编 码长度。 常用的熵编码方法有三种：游程编码、h u f f m a n 编码和算术编码。 上述三种熵编码方法均已被各种编码方法采纳，以游程编码+ h u f f m a n 编码或游 程编码+ 算术编码的形式用于对变换、预测编码之后图像数据的进一步编码。 2 预测编码 预测编码基于图像数据的空间冗余特性，利用相邻像素间存在相关性，用己知像 素( 或图像块) 来预测当l j 像素( 或图像块) 的值。把预测值与实际值之差e ( m ，n ) 作为样本编码。可达到信息压缩的目的。预测编码的关键在于预测算法的选取，这与 图像信号的概率分布有很大关系，实际中常根据大量的统计结果，采用简化的概率分 布形式来设计最佳的预测器。比较常用的预测编码是线性预测编码，又称d p c m 。 ( d i f f e r e n t i a lp u l s ec o d em o d u l a t i o n ：差分脉冲编码调制) 。d p c m 预测编码多用 于无损压缩或高保真要求的图像数据压缩，压缩比不是很高。其基本工作原理如图2 2 所示。 图2 - 2 预测编码器示意图 “9 2 2d i a g r a mo f p r e d i c t i o nc o d e r 7 信 道 太原理工人学彤：l 研究生学位论文 3 分形编码 分形图像编码是在m a n d e l b r o t 分形几何理论的基础上发展起来的一种编码方法 ”3 。m i c h a e l j b a r n s h e y 在1 9 8 7 年提出使用迭代函数系统i f s ( i t e r a t e df u n c t i o n s y s t e m ) 来刻画自然界物体的自相似性，并将其用于图像编码，对某些特定图像获得 了1 0 0 0 ：1 的压缩比。在此基础上，a j a c q i n 提出基于迭代压缩变换的自动分形图像编 码方法，将分形理论在图像编码上的应用推进了一大步。 分形图像编码的关键是在于寻找图像的迭代运算算子，目前己有专利算法，对某 些图像可得至r 3 0 一- 7 0 倍的压缩比。然而分形图像编码的理论基础决定了它只有对具备 明显自相似性或统计自相似性的图像( 如云、大树等) 才有较高的编码效率，一般图 像并不都具有这一特性，因此编码效率不是很高。 4 小波编码 1 9 8 9 年，s g m a ll a t 首先将小波变换用于多分辨率图像的描述，其基本思想是将 一个函数或信号在一组基函数上分解，这组基函数是通过小波函数经伸缩、平移或旋 转而得到的，对图像的多分辨率分解，是将空间域罩的信号分解成不同层次，每一层 次的分辨率不同。由于小波分解方法本身的正交性，分解后不同层次数据之间的相关 性完全由数据本身的相关性所决定，由此排除了由于分解方法内在的相关性而造成数 据之间呈现相关性的混淆，小波变换在空间域进行多层次分解运算的同时形成了频率 域中的多层次分解，由于从理论上保证了任何两个空间点能用空间尺度足够小的小波 基函数分解，而且这种分解是可逆的，因此既能够很好地消除图像数据中的统计冗余， 又能够利用人眼特性的良好机制，为进一步去除图像中其它形式的冗余信息，特别是 视觉冗余提供了便利，正因为这些原因，小波编码在高压缩比图像编码领域得到广泛 的注视。目前，小波变换编码有待于进一点研究的问题是小波图像高频系数有效的组 织及其编码方法。 5 矢量量化编码 根据s h a n n o n 率失真理论，即使对无记忆信源，矢量编码总是优于标量编码。基 t - v q ( v e c t o rq u a n t i t y ) 的图像编码方法是利用相邻图像数据之间的高度相关性， 8 太隙理t 人学硕十研究生学位论文 将输入的图像数| l f ：序列分组。每一组n 个数据被描述成为一个有n 个元素的向量x 。在 编解6 q 过稃r ，矢量量化系统的编石5 器和解码器内胃相同的码奉，依据某种距离准 则进行编解码。编码阶段，在码本中搜索与输入向量x 匹配最好的码向量，然后对码 向量的码本序号进行编码；解码阶段，通过码字向量的码本序号在码本中找出该序号 对应的码字向量，重构图像数据。图2 3 为一个矢量量化系统框图。 图2 - 3 矢量量化编码器示意图 f j 9 2 3d i a g r a mo f v qc o d e r 6 变换编码 为了消除图像数据空间相关性，较为有效的方法就是对图像数据进行变换，使其 在变换域上的系数最大限度地不相关。由于信号变换前后的能量不发生变化，所以若 能使图像数据经过变换之后，系数之间近似独立，大部分能量只集中在少数几个变换 系数上，那么采用适当的量化和熵编码可以有效地压缩图像的数据量。因此变换编码 通常采用将空间域相关的像素点通过正交变换映射到另一个频域上，使变换后的系数 满足如下条件：一是所有的系数相互独立；二是能量集中于少数几个系数上；三是系 数集中分布在一个最小区域内，这样通过保留少数重要的系数就能够恢复出图像。k l ( k a r h u n e f l l o e v e ) 变换就是符合上述条件的最佳线性变换，经过k l 变换后的相关 矩阵只在对角线上有变换系数，即特征值，互相关系数全都为零，消除相关性的效率 是1 0 0 。但是它的变换向量基是可变的，随着图像的不同而不同，在实际应用中无法 操作。除此之外，还有许多线性变换算子，如d c t ( 离散余弦变换) 、h a r r 变换、 w a l s h - h a d a m a r d 变换、斜变换等。在这些正交变换中，o c t 变换的去相关效率和能量 压缩效率最接近于k l 变换。因此采用d c t 变换进行变换编码是许多混合编码和标准编 码方法中常用的变换算子( 如j p e g 标准) 。 9 太绦理t 人学坝f 研究生学位论立 7 各种编码方法的比较 熵编码方法完全取决于编码数据的统计特性，通常与变换编码一起使用。 预测编码计算量适中，压缩效率较低，其不足之处是对图像统计特性变化敏感， 同时由于预测编码自身机理，使得一旦出现传输误码，可能造成图像大面积失真现象。 变换编码具有尽可能消除统计冗余，同时又对传输误码不敏感的特性，可以达到 适中的压缩比，硬件实现可以采用专用芯片或d s p 系统。 矢量量化编码的压缩比较高，但它对图像高频精细结构编码损失较多，而且编码 计算量较大，因此一般采用多级矢量量化编码或者与变换编码结合进行编码，既发挥 其压缩比高，解码快的特点，同时又弥补精细结构编码差的不足。 小波编码是新型编码方法，它既可以去除空间冗余，又可以消除视觉冗余和结构 冗余。小波编码与d c t 变换编码比较：小波编码在高压缩比时具有较好的优势，压缩 比一般在3 2 ：1 以上时，小波编码的恢复图像质量超过d c t 编码，在中等压缩比2 5 ：1 以 下时，小波编码与d c t 编码产生的恢复图像质量基本相当，但小波编码高频系数的组 织结构 l d c t 编码要复杂，在线编码时间高于d c t 编码。因此小波编码比较适合多媒体、 视频图像等要求高压缩比的数据编码。正因为小波编码有其独特的性能，j p e g 2 0 0 0 标准采用了小波编码方案。 2 2 4 图像压缩标准 1j p e g 标准 j p e g 标准是“连续色调静止图像压缩编码”国际标准的简称，它是国际标准化组 织( i s o ) 下属的联合图片专家组j p e g ( 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 ) 于1 9 8 6 年开始制定，并于1 9 9 1 年前后制定完毕的第一个静止图像压缩编码的国际标准，其国 际标准号为1 8 0 i e c1 0 9 1 8 “1 ，分为三个部分：第一部分为要求和指南( r e q u i r e m e n t s a n dg u i d e l i n e s ) ，第二部分为一致性测试( c o m p l i a n c et e s t i n g ) ，第三部分为扩展 ( e x t e n s i o n s ) 。该算法共有4 种运行模式：( a ) 无损压缩算法，可以保证无失真地重 建原始图像；( b ) 基于d c t 的顺序模式，按从上到下，从左到右的顺序对图像进行编码， 】o 太胤掣r - 人学硕上研究生学位论文 称为基本系统；( c ) 基：p c t 的渐进模式，指对一幅图像按由辫f 到细对图像进行编码： ( d ) 分层模式，典r f ，一种是璧：j ：空间预测( d p c m ) 的无损压缩算法，5 j 外0 种是基f d c y 的有损压缩算法，以各种分辨率对图像进行编码，可以根据不同的要求，获得不同分 辨率的图像。 2j p e g 2 0 0 0 标准 p e g 2 0 0 0 是j p e g 3 2 作组制定的一个新的静止图像压缩编码的国际标准，标准号为 i s o i e c1 5 4 4 4 ii t u t 8 0 0 ”1 ，该标准和以往的其他标准一样，由多个部分组成。其 中，第一部分在2 0 0 0 年1 2 月正式公布，而其他部分则在之后被陆续公布。 j p e g 2 0 0 0 主要由6 个部分组成。其中，第一部分为编码的核心部分，具有相对而 言最小的复杂性，可以满足约8 0 的应用需要，其地位相当于j p e g 标准的基本系统， 也是公开并可免费使用的。它对于连续色调、二值的、灰度或彩色静止图像的编码， 定义了一组无损和有损的方法。具体地说，它有以下规定： 规定了解码过程，以便于将压缩的图像数据转换成重建图像数据； 规定了码流的语法，包含了对压缩图像数据的解释信息； 规定了j p 2 文件格式； 譬供了编码过程的指导，由此可以将原图像数据转变为压缩图像数据； 提供了在实际进行编码处理的实现的指导。 第二至第六部分则定义了压缩技术和文件格式的扩展部分，以便满足一些特殊的 应用，或者提供一些复杂的功能，但计算的复杂度大大增加。其中包括：编码扩展( 第 二部分) ：m o t i o nj p e g 2 0 0 0 ( m j p 2 ，第三部分) ；一致性测试( 第四部分) ；参考软件 ( 第五部分) ；混合图像文件格式( 第六部分) 。 j p e g 2 0 0 0 标准最主要的特征有：高压缩率、提供无损压缩和有损压缩两种模式、 支持渐进传输、感兴趣区域压缩、进行码流的随机访问和处理、容错性、具有开放的 框架结构、能够基于内容的描述。 与传统的j p e g 标准相比，j p e g 一2 0 0 0 压缩率要高约3 0 ，它有许多原先的标准所不 可比拟的优点。j p e 6 2 0 0 0 与传统j p e g 最大的不同，在于它放弃了j p e g 所采用的以d c t 太原垲1 = 人学倾f 研究生学位论文 变换为主的分块编码方式，而改为以小波变换( d w t ) 为主的多分辨率编码方式。 2 2 5 无损图像压缩边界研究及图像质量评价 1 无损图像压缩边界 我们知道，无损压缩的算法有很多，例如算术编码、g o l o m b 编码、霍夫曼编码、 预测编码等，支持无损压缩的标准有j p e g 、j p e g l s 、j p e g 2 0 0 0 等。一般来说无损压 缩的压缩比为1 5 3 ，有损压缩的压缩比为1 0 - - 2 0 0 。下面是无损压缩边界的推导。 根据信息论，一幅图像可以看作一个w x h n ( 宽高x nb i t ) 的信源。对每个 像素x 可以用( 0 ，l ，2 n 1 ) 去表示。在编码时，像素通常是以一定的序列( 光栅扫 描) 出现的，这个序列可以用( x 。，x 2 ，x ) 表示。这个序列最优的编码长度表 示为1 ： l 。如= 一( 1 0 9 2p ( x 1 ) + l o g 2p ( x 2i x l ) + l 0 9 2p ( x 3l x i x 2 ) + + l 0 9 2 ( x 。i x l x 2 x 。一1 ) ) 。 为了估计l 。图像通常被看作k 阶马尔可夫源p ( x | s 。) ，其中s 。= ( s ，sz ，”，s 。) 为第 x 像素前k 个像素的向量。传统上，马尔可夫源的条件概率熵 h ；( xj s ) = _ p ( xs ) l o g ：p ( 石jj ) 可以作为无损压缩的边界，也就是说压缩中最小的 b p p ( b i t sp e rp i x e l ) 可以用h k ( x l s ) 来估计。为了取得一个精确的估计，阶数必须足 够大，大到能精确地与图像的实际统计特征相匹配，然而，随着k 增大，条件分布将 很难进行估计，这个问题也叫做“上下文稀释”( “c o n t e x td i l u t i o n ”) 现象。文 献 1 1 3 介绍了另一种无损压缩边界的求法，主要使用了图像传感器引起的多余噪声去 估计。 2 图像质量评价 图像质量评价是对图像压缩与处理系统优劣的评价。对于图像质量的评价，除了 对系统进行客观的数值测试外，还应考虑人的视觉心理等主观因素。 1 ) 主观评价方法 观察者的主观评价是最常用、也是最直接的图像质量评价方法，通常可分成绝对 评价和相对评价两类“”。 】2 太原理工人学形! j 研究生学位论义 绝对评价是由观察者根据事先规定的评价尺度或自己的经验对图像做出判断和 评价。必璺时，提供一组标准图像作为参照系，帮助观察肯对图像质量做出合适的评 价。表2 一t 给出了国际上通用的五级质量尺度和妨碍尺度。一般人员常用质量尺度， 专业人员多用妨碍尺度。 9 2 1 图像质量主观评价 t a b 2 1i m a g eq u a l i t ys u b j e c t i v ee v a l u a t i o n 质量分数妨碍尺度质量尺度 5丝毫看不出图像质量变化 很好 4 可看出图像质量变化但不妨碍观看 好 3 明显地看出图像质量变坏 一般 2 图像质量对观看有妨碍 差 1 图像质量对观看有严重妨碍 很差 相对评价是由观察者对一组图像按质量高低进行分类，并给出质量分数。 为了保证图像质量主观评价的客观性和准确性，需使用一定数量观察者的质量分 数平均值作为最终主观评价结果，其平均分数定义为式2 一l 所示： n c , k ， c=号一(2-1) k i = l 其中，c j 为属于第i 类图像的质量分数，以为判断该图像属于第i 类图像的人数。 观察者中应包括一般人员和专业人员两类，人数应多于2 0 ，这样得出的主观评价结果 才具有统计意义。 、 2 ) 客观评价方法 客观评价是用数学计算方法得到的“3 “。通常，采用计算图像逼真度和可懂度来 评价。所谓图像逼真度，是指重建图像与原始图像之间的偏差程度：所谓图像可懂度， 是表示人或机器能从图像中抽取有关信息的程度。下面主要讨论图像逼真度。 通常，图像逼真度用峰值信噪 = l p s n r ( p e a ks i g n a l t o n o i s er a t i o ) 来度量。 对于彩色图像，p s n r 计算公式为： 1 3 太原理工人学硕i 州究生学位论文 嗍r = l o l o g 业= 1 0 l 。g 一2 5 5 2 m s em s e ( d b ) ( 2 2 )u、 其中，n 是每个像素颜色值所占的比特数，这里n = 8 。 m s e 为均方误差，它的计算公式为： m s e = 击萎n - 1 m 萎- ! 似伽) 一z ( m ) 】2 2 这里，m ，n 分别表示图像的高度和宽度，f o ( m ，n ) 表示原始图像在像素位置( m ，n ) 处c 通道( 分别是红、绿、蓝三个通道) 的颜色值，正( 帆川表示重建后的图像在像素 位置佃，n ) 处c 通道( 分别是红、绿、蓝三个通道) 的颜色值。 此外，也可使用均方根r m s ( r o o t m e a n s q u a r e ) 来计算图像误差，其数学表达 式为： r m s = ( 2 4 ) 对于彩色图像，其逼真度的测量和计算要复杂得多，这不仅是由于图像维数的增 加，而且还要满足许多视觉现象，因此，还没有公认的计算方法。 2 2c f a 数据图像研究 2 2 1 图像传感器理论 l 图像传感器工作原理 一 图像传感器的主要任务是获取图像。工作原理如下“： 1 ) 光探测器和光点转换 在传感器阵列中，每一个光传感器是一个光探测器，通过光电效应，它把撞击到 表面上的光子转换为电荷，通过一个足够长的时间( 这一时间必须短于存储装置的饱 和时间) ，积累的电荷达到可探测的数量。由于一般情况下光电探测器比传统的胶片 更敏感，所以数码相机可以有较短的曝光时间，范围从l 5 0 s l 1