CN101184220A - 一种面向jpeg格式图像序列的无损压缩方法 - Google Patents

一种面向jpeg格式图像序列的无损压缩方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法。该无损压缩方法充分挖掘一组JPEG图像序列中熵编码数据结构之间存在的统计冗余性，针对亮度分量和两个色差分量的直流和交流数据分布不同，采取不同的压缩方法，进一步提高JPEG格式图像序列的压缩率。对62组JPEG图像序列(每一组图像序列由15幅JPEG图像组成)的测试结果表明这种无损的压缩方法能达到77％至92％的压缩率。

Description

一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法
技术领域
本发明涉及图像信号处理领域，特别是涉及一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法。
背景技术
图像和视频信号的无损压缩技术主要利用图像和视频序列中存在时空冗余性，通常采用时空预测和熵编码的方法进行压缩。但是对于JPEG格式的图像序列来说，由于已经采用JPEG编码流程对图像进行编码，因此图像内部的空间相关性以及图像之间的相关性比较小，所以无法采用传统的时空预测方法进行无损编码。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，利用JPEG格式图像序列中熵编码数据结构之间存在的冗余性，对JPEG格式图像序列进行无损压缩。
本发明采用的技术方案如下，包括如下步骤：
1)同组JPEG格式图像序列头文件压缩：同组中图像的头信息是一致的，在输出的压缩文件中只保存一份原始图像的头信息。
2)JPEG格式图像采用的是YUV色彩空间，其中包含六个数据集：亮度直流分量Y_DC、亮度交流分量Y_AC、两个色差的直流分量U_DC和V_DC，两个色差的交流分量U_AC和V_AC；由于每个数据集中数据分布不一样，面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法分别采用不同压缩方法。
本发明具有的有益效果在于：
1)本发明采用JPEG格式图像序列熵编码数据结构内部存在的冗余性，针对JPEG图像序列中亮度分量和两个色差分量的直流、交流数据分布特征，采用Huffman编码方法去除数据中的统计相关性，提高JPEG格式图像序列无损压缩率。
2)对62组JPEG图像序列(每一组图像序列由15幅JPEG图像组成)的测试结果表明这种无损的压缩方法能达到77％至92％的压缩率，而一般商用无损压缩软件RAR对JPEG图像序列无法进一步压缩。
具体实施方式
本发明的一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，包括如下一些步骤：
1)同组JPEG格式图像序列头文件压缩：同组中图像的头文件信息是一致的，在输出的压缩文件中只保存一份原始图像的头文件信息。
2)JPEG格式图像采用的是YUV色彩空间，其中包含六个数据集：亮度直流分量Y_DC、亮度交流分量Y_AC、两个色差的直流分量U_DC和V_DC，两个色差的交流分量U_AC和V_AC。由于每个数据集中数据分布不一样，面向JPEG格式图像序列的无损压缩分别采用不同压缩方法。
3)亮度直流分量Y_DC的压缩方法：
i)计算当前JPEG图像中宏块直流分量和序列中前一幅JPEG图像中相应宏块直流分量之间的差值；
ii)对这些直流分量的差值采用JPEG标准中中间熵编码表示方式(Intermediate Entropy Coding Representation)写成如下格式：
    Symbol-1     Symbol-2
    (游程长度，大小)     (数值幅度)
JPEG编码标准中基本编码Symbol-2的数值区间表示方式如下表
    Size     Amplitude
    1     -1，1
    2     -3，-2，2，3
    3     -7..-4，4..7
    4     -15..-8，8..15
    5     -31..-16，16..31
    6     -63..-32，32..63
    7     -127..-64，64..127
    8     -255..-128，128..255
    9     -511..-256，256..511
    10     -1023..-512，512..1023
举例：
假设计算出的直流分量的差值数据流是：0，0，0，-511，1
采用中间熵编码表示方式得到：(3，9)，000000000，(0，1)，1
*这里需要注意的是如果前面有16个连续“0”，中间熵编码表示方式写成(15，0)。另外JPEG编码中负数采用补码方法，如-511的二进制数表示成000000000。
iii)对symbol-1数据对(如例子中(3，9)，(0，1))作统计分析，计算这些数据对出现的概率，然后采用Huffman编码，将编码后Huffman树和相应的symbol-1数据对写入到输出压缩文件亮度直流分量的矢量中。
iv)symbol-2所表示的数值(如例子中000000000，1)直接写入到输出压缩文件直流分量缓冲中。
4)亮度交流分量Y_AC：对JPEG图像中亮度的交流分量还是采用JPEG标准中中间熵编码表示方式，但是对图像序列中所有亮度的交流分量symbol-1数据对重新进行统计分析，计算这些数据对出现的概率，然后采用Huffman编码，将编码后Huffman树和相应的symbol-1数据对写入到输出压缩文件亮度交流分量的矢量中。symbol-2所表示的数值直接写入到输出压缩文件交流分量缓冲中。
5)两个色差的直流分量U_DC和V_DC：色差的直流分量压缩方法和亮度的直流分量压缩方法相同。
6)两个色差的交流分量U_AC和V_AC：
i)在JPEG图像中两个色差交流分量有很多(0，0)数据对，将(0，0)数据对看成一个数据整体，采用游程编码方法重新组成数据对。
举例：
(0，0)；(0，0)；(0，0)；(1，5)；(2，4)；(0，0)；(0，0)；(0，0)；(0，5)
采用上述游程编码方法将上面的数据对流重新改写为：
(3，1)；(0，5)；(0，2)；(0，4)；(3，0)；(0，5)
*这里需要注意的是：为了使16个连续(0，0)数据对后面紧跟着一个以零打头的数据对，如(0，5)，和15个连续(0，0)数据对后面同样紧跟着一个以零打头的数据对的情形混淆起来，这个无损压缩方法中规定采用(15，0)(15，15)两个数据对表示16个连续(0，0)数据对。
ii)然后对所有的数据对进行统计分析，计算它们出现的次数。采用Huffman编码，将编码后Huffman树和相应的数据对写入到输出压缩文件色差交流分量的矢量中
7)最后压缩的文件中包含如下11个数据部分：
i)头文件部分的长度为40个字节，每4字节表示后面10个数据部分的长度。
ii)原始JPEG图像头文件的信息。
iii)Y_DC，Y_AC，U_DC，U_AC，V_DC，V_AC Huffman树。
iv)Y_DC Huffman压缩输出矢量。
v)Y_AC Huffman压缩输出矢量。
vi)U_DC Huffman压缩输出矢量。
vii)U_AC Huffman压缩输出矢量。
viii)V_DC Huffman压缩输出矢量。
ix)V_AC Huffman压缩输出矢量。
x)直流值缓冲区
xi)交流值缓冲区交流值缓冲区
下面给出62组JPEG格式图像序列的编码结果，包括原始图像序列大小，压缩文件大小，相应的压缩率，压缩时间和解压时间。
  图像序列组号   原始大小(字节)   压缩后大小(字节)   压缩率   压缩时间(毫秒)   解压缩时间(毫秒)
  00   629905   487424   0.773806   266   250
  01   643011   502217   0.781040   250   250
  02   944943   848806   0.898262   359   344
  03   786953   686179   0.871944   328   313
  04   700446   592479   0.845860   297   296
  05   933100   843361   0.903827   375   375
  06   914529   825246   0.902373   516   454
  07   1041273   958861   0.920855   437   562
  08   640889   530664   0.828012   282   406
  09   932434   838328   0.899075   390   344
  10   1106331   1027286   0.928552   453   422
  11   1033609   947054   0.916259   438   406
  12   1118618   1032057   0.922618   453   438
  13   1104804   1026013   0.928683   453   500
  14   1110905   1031918   0.928899   500   422
  15   1060772   966913   0.911518   437   437
  16   987169   896017   0.907663   422   375
  17   1021458   937866   0.918164   406   391
  18   1068859   977805   0.914812   453   437
  19   1030188   944760   0.917075   406   406
  20   1153562   1075947   0.932717   500   454
  21   951696   863862   0.907708   391   390
  22   940139   843918   0.897652   375   360
  23   783128   680627   0.869113   312   343
  24   700880   590606   0.842664   281   313
  25   930005   836641   0.899609   391   390
  26   920232   827841   0.899600   375   360
  27   1036320   952799   0.919406   422   407
  28   903027   808095   0.894874   375   390
  29   1107476   1031902   0.931760   453   438
  30   1064760   974393   0.915129   453   437
  31   1117464   1031551   0.923118   453   422
  32   1103609   1027768   0.931279   485   437
  33   1104532   1026449   0.929307   468   469
  34   1056974   965332   0.913298   453   422
  35   1025038   932778   0.909994   407   406
  36   1014187   932747   0.919699   406   406
  37   1073486   983716   0.916375   453   672
  38   1031167   944259   0.915719   406   625
  39   1153873   1076213   0.932696   500   735
  40   933376   849479   0.910114   375   390
  41   769716   665671   0.864827   312   360
  42   703417   585674   0.832613   313   312
  43   921113   827920   0.898826   359   391
  44   902862   810364   0.897550   375   375
  45   1016014   933629   0.918914   485   406
  46   882687   784620   0.888899   343   375
  47   1087229   1010212   0.929162   469   469
  48   1036962   942871   0.909263   422   422
  49   1081653   1006660   0.930668   453   422
  50   1105722   1031626   0.932989   453   437
  51   987603   891616   0.902808   438   390
  52   1034941   954578   0.922350   422   641
  53   989068   905169   0.915174   422   625
  54   1091233   998706   0.915209   484   719
  55   1011946   925257   0.914334   406   422
  56   1011727   922877   0.912180   484   421
  57   880904   771864   0.876218   360   360
  58   914389   824386   0.901570   390   390
  59   984592   896770   0.910804   453   375
  60   661722   553579   0.836573   282   297
  61   688027   570149   0.828672   296   313
  平均   59678654   53972375   0.904383   404.4516   419.6129

Claims (5)

1.一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，其特征在于包括如下步骤：
1)同组JPEG格式图像序列头文件压缩：同组中图像的头信息是一致的，在输出的压缩文件中只保存一份原始图像的头信息；
2)JPEG格式图像采用的是YUV色彩空间，其中包含六个数据集：亮度直流分量Y_DC、亮度交流分量Y_AC、两个色差的直流分量U_DC和V_DC，两个色差的交流分量U_AC和V_AC；由于每个数据集中数据分布不一样，面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法分别采用不同压缩方法。
2.根据权利要求1所述的一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，其特征在于所述的亮度直流分量Y_DC的压缩方法：
i)计算当前JPEG图像中宏块直流分量和序列中前一幅JPEG图像中相应宏块直流分量之间的差值；
ii)对这些直流分量的差值采用JPEG标准中中间熵编码表示方式(Intermediate Entropy Coding Representation)写成如下格式：
    Symbol-1     Symbol-2     (游程长度，大小)     (数值幅度)
iii)对symbol-1数据对作统计分析，计算这些数据对出现的概率，然后采用Huffman编码，将编码后Huffman树和相应的symbol-1数据对写入到输出压缩文件亮度直流分量的矢量中；
iv)symbol-2所表示的数值直接写入到输出压缩文件直流分量缓冲中。
3.根据权利要求1所述的一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，其特征在于所述的亮度交流分量Y_AC的压缩方法：
对JPEG图像中亮度的交流分量Y_AC还是采用JPEG标准中中间熵编码表示方式，但是对图像序列中所有亮度的交流分量symbol-1数据对重新进行统计分析，计算这些数据对出现的概率，然后采用Huffman编码，将编码后Huffman树和相应的symbol-1数据对写入到输出压缩文件亮度交流分量的矢量中，symbol-2所表示的数值直接写入到输出压缩文件交流分量缓冲中。
4.根据权利要求1所述的一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，其特征在于所述的两个色差的直流分量U_DC和V_DC的压缩方法：色差的直流分量压缩方法和亮度的直流分量压缩方法相同。
5.根据权利要求1所述的一种面向JPEG格式图像序列的无损压缩方法，其特征在于所述的两个色差的交流分量U_AC和V_AC的压缩方法：
i)在JPEG图像中两个色差交流分量有很多(0，0)数据对，将(0，0)数据对看成一个数据整体，采用游程编码方法重新组成数据对；
ii)然后对这些的数据对进行统计分析，计算它们出现的次数。采用Huffman编码，将编码后Huffman树和相应的数据对写入到输出压缩文件色差交流分量的矢量中。
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