CN102970531B - Jpeg-ls近无损图像压缩编码器硬件实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法，克服了现有技术中编码器处理速度慢，压缩性能差的缺点，本发明的具体步骤如下：(1)获得预测重建值；(2)像素预测；(3)获得上下文索引值；(4)获得像素残差；(5)重建值计算；(6)参数更新；(7)误差映射；(8)Golomb编码；本发明相比于现有技术，具有处理速度快，压缩性能好，硬件实现复杂度低的优点。

Description

JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更进一步涉及图像压缩领域的一种JPEG_LS(Joint Photographic Experts Group Lossless and near_lossless compression ofconituous_tone still image)连续色调静态图像的近无损图像压缩编码器硬件实现方法。本发明适用于遥感卫星应用中的图像压缩编码技术。

背景技术

JPEG-LS图像压缩标准是一种针对静止图像的无损和近无损压缩标准，由于具有低复杂度、无损/近无损压缩下性能优异的特点而被广泛应用于遥感图像压缩领域。但是在近无损压缩模式下，存在以下硬件实现上的困难：第一，每个像素点在进入编码器的第一个时钟周期就要用到上一个像素点的重建值，而像素重建值的计算要经过多个时钟周期才能获得，导致每个像素点要等待上一个像素点重建值计算完成后才能开始进入编码器进行编码，编码器处理速度大大降低；第二，计算像素重建值的过程中连续用到了大位宽的除法器和乘法器，逻辑运算过于复杂，导致编码器的工作时钟频率降低，从而降低编码器的处理效率。

北京空间机电研究所在其专利申请“基于改进的JPEG-LS算法的遥感图像近无损压缩硬件实现方法”(专利申请号：200910082680.5，公开号：CN101534373)中公开了一种JPEG-LS图像压缩标准的近无损压缩硬件实现方法。这种方法改变了JPEG-LS标准中的像素重建值的计算方式，使得每个像素的重建值在一个时钟周期内计算得出，打破了原标准中计算像素重建值的环路反馈模式，从而使得后续处理可以流水进行。但是该方法存在的不足是：该方法为了硬件实现上的方便而改变了JPEG-LS图像压缩标准的内容，使得图像压缩性能下降，同时给解码带来难度。

发明的内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法。本发明有效提高了编码器的处理速度，同时保留了JPEG-LS编码器的图像压缩性能。

实现本发明目的的思路是：用预测重建值代替像素重建值对当前像素进行编码，从而取消了编码器后级到前级的反馈回路，使得编码器的各个模块之间可以实现流水作业，有效提高编码器的处理速度。

为了实现上述目的，本发明包括如下步骤：

(1)获得预测重建值

1a)编码器接收相机传来的像素，判断当前像素是不是该行图像的首个像素，如果是，则将当前像素的前一个像素的预测重建值赋值为0，执行步骤(2)，否则执行步骤1b)；

1b)由下式获得当前像素的前一个像素的多个预测重建值，预测重建值的计算在一个时钟周期内完成：

R_i＝a-Near+i-1

其中，R_j表示当前像素的前一个像素的第i个预测重建值，i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near表示JPEG-LS标准中的失真量化参数，a表示当前像素的前一个像素值；

(2)像素预测

根据JPEG-LS像素预测公式获得多个像素预测值，像素预测值的计算在一个时钟周期内完成；

(3)获得上下文索引值

3a)将像素重建值Rd减去像素重建值Rb，获得梯度值d1，对d1进行量化，获得量化梯度值q1，Rb和Rd分别是当前像素的两个相邻像素的重建值；

3b)将像素重建值Rb减去像素重建值Rc，获得梯度值d2，对d2进行量化，获得量化梯度值q2，Rb和Rc分别是当前像素的两个相邻像素的重建值；

3c)将像素重建值Rc依次减去每个预测重建值R_i，获得梯度值d3_i，对d3_i进行量化，获得量化梯度值q3_i，其中R_i表示第i个预测重建值，i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，其中Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数；

3d)将预测重建值R₁作为当前像素的上一个像素的重建值Ra，选择出像素重建值Ra，Rb，Rc，Rd对应的量化梯度值q1，q2，q3₁，对量化梯度值进行符号判断和取反操作，获得映射后的量化梯度值p1，p2，p3₁和符号标志s₁，将映射后的量化梯度值p1，p2，p3₁代入梯度融合公式，获得上下文索引值Q₁；

3e)将预测像素值R_N作为上一个像素的重建值Ra，选择出像素重建值Ra，Rb，Rc，Rd对应的量化梯度值q1，q2，q3_N，对量化梯度值进行判断和取反操作，获得映射后的量化梯度值r1，r2，r3_N和符号标志s₂，将映射后的量化梯度值r1，r2，r3_N代入梯度融合公式，获得上下文索引值Q₂；

3e)依次判断每个量化梯度值q3_i和第一个量化梯度值q3₁是否相等，若相等，则将第i个判断标志w_i置为0，否则将wi置为1，其中i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，其中Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数；

(4)获得像素残差

根据JPEG-LS像素残差计算公式，将多个像素预测值分别与当前像素做差，获得多个预测残差值，预测残差值的计算在一个时钟周期内完成；

(5)重建值计算

5a)从多个预测残差值中选择当前像素的上个像素的重建值所对应的预测残差值作为当前像素的残差值，同时，从多个像素预测值中选择当前像素的上个像素的重建值所对应的像素预测值作为当前像素的预测值；

5b)判断当前像素的上个像素的重建值所对应的判断标志是否为零，若为零，则将上下文索引值Q₁作为参数更新的上下文索引值Q，将符号标志s₁作为上下文索引值Q的符号标志sign，若不为零，则将上下文索引值Q₂作为参数更新的上下文索引值Q，将符号标志s₂作为上下文索引值Q的符号标志sign；

5c)分别查询量化值表和重建值表，获得像素残差值的量化值和重建值；

5d)根据JPEG-LS的像素重建值计算公式，获得当前像素的重建值；

(6)参数更新

6a)将上下文参数A[Q]加上残差量化值的绝对值，获得A[Q]的更新值；

6b)将残差值的重建值与上下文参数B[Q]相加，将相加后得到的结果分别与N[Q]，-N[Q]，-2N[Q]相比较，根据比较结果计算出更新后的B[Q]和C[Q]；

6c)判断N[Q]是否等于255，如果等于255，令更新后的N[Q]等于为1，否则将N[Q]加1，作为更新后的N[Q]；

(7)误差映射

判断当前残差值E是否大于0，若大于0，则将2E作为映射后的残差值，否则将-2E-1作为映射后的残差值；

(8)Golomb编码

根据JPEG-LS标准，对映射后的残差值进行Golomb编码。

本发明与现有技术相比较，具有如下优点：

第一，由于本发明使用了像素的预测重建值代替像素的重建值进行计算，取消了编码器后级到编码器前级的反馈回路，使得本发明的编码器各个模块之间可以实现流水作业，从而大大提高了编码器的处理速度。

第二，由于本发明完全遵照JPEG-LS标准来进行硬件实现，克服了现有技术为了硬件实现上的方便而对原算法中的内容进行修改导致图像压缩性能下降的缺点，使得本发明具有良好的图像压缩性能。

第三，由于本发明采用查表的方式在一个时钟周期内获得像素残差值的量化值和重建值，从而避免了复杂的乘除法运算，有效的提高了编码器的工作时钟频率。

第四，由于本发明采用流水线式的处理方式，可以实现实时编码，不需要对图像进行缓存，从而节省了片外存储器，降低了系统功耗。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明中像素编码位置示意图；

图3是本发明中上下文参数的获取和存储方式示意图。

具体实施方式

下面结合附图1对本发明的实现步骤做详细的描述。

步骤1，获得预测重建值。

第一步，编码器接收相机传来的像素，判断当前像素是不是该行图像的首个像素，如果是，则将当前像素的上一个像素的预测重建值赋值为0，执行步骤2，否则执行第二步。

第二步，由于编码器对当前像素的处理需要用到上一个像素的重建值，而此时上一个像素的重建值还没有计算出来，所以编码器用上一个像素的预测重建值代替重建值进行处理。根据JPEG-LS标准的限失真度的性质，即像素的重建值和原始值的差值大小不超过失真量化参数值Near，可以采用枚举的方法将与原像素值相差不超过Near的像素值都作为该像素的预测重建值。

由下式获得当前像素的上一个像素的多个预测重建值，预测重建值的计算在一个时钟周期内完成：

R_i＝a-Near+i-1

其中，R_i表示当前像素的上一个像素的第i个预测重建值，i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near表示JPEG-LS标准中的失真量化参数，a表示当前像素的上一个像素值。

步骤2，像素预测

在JPEG-LS标准中，根据当前像素的相邻像素的重建值获得当前像素的预测值，本发明中采用当前像素的上一个像素的多个预测重建值分别代替该像素的重建值进行像素预测，所以会相应获得多个像素预测值，像素预测值的计算在一个时钟周期内完成。

JPEG-LS像素预测公式如下：

$P_i=\left[\begin{array}{cc}\min (R_i,\mathrm{Rb})& \mathrm{Rc}>\max (R_i,\mathrm{Rb})\\ \max (R_i,\mathrm{Rb})& \mathrm{Rc}<\min (R_i,\mathrm{Rb})\\ R_i+\mathrm{Rb}-\mathrm{Rc}& \mathrm{else}\end{array}\right]$

其中，P_i表示第i个像素预测值，R_i表示当前像素的上一个像素的第i个预测重建值，i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数，Rb表示当前像素正上方的相邻像素的重建值，Rc表示当前像素左上方的相邻像素的重建值，min(R_i，Rb)表示取R_i和Rb两者较小值，max(R_i，Rb)表示取R_i和Rb两者较大值。

步骤3，获得上下文索引值。

第一步，将像素重建值Rd减去像素重建值Rb，获得梯度值d1，对d1进行量化，获得量化梯度值q1，Rb和Rd分别是当前像素的两个相邻像素的重建值。

第二步，将像素重建值Rb减去像素重建值Rc，获得梯度值d2，对d2进行量化，获得量化梯度值q2，Rb和Rc分别是当前像素的两个相邻像素的重建值。

第三步，将像素重建值Rc依次减去每个预测重建值R_i，获得梯度值d3_i，对d3_i进行量化，获得量化梯度值q3_i，其中R_i表示第i个预测重建值，i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，其中Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数。

经过理论推导发现，量化梯度值q3_i只有两个可能的取值，分别是q3₁和q3_N，所以在后续计算上下文索引值时不再将所有量化梯度值q3_i都代入计算，只需要分别代入q3_l和q3_N进行计算即可。

第四步，将预测重建值R₁作为当前像素的上一个像素的重建值Ra，选择出像素重建值Ra，Rb，Rc，Rd对应的量化梯度值q1，q2，q3₁，对量化梯度值进行符号判断和取反操作，获得映射后的量化梯度值p1，p2，p3₁和符号标志s₁，将映射后的量化梯度值p1，p2，p3₁代入梯度融合公式，获得上下文索引值Q₁；

Q₁＝81*p1+9*p2+p3₁

其中，Q₁表示上下文索引值，p1，p2，p3₁表示映射后的量化梯度值。

第五步，将预测像素值R_N作为上一个像素的重建值Ra，选择出像素重建值Ra，Rb，Rc，Rd对应的量化梯度值q1，q2，q3_N，对量化梯度值进行判断和取反操作，获得映射后的量化梯度值r1，r2，r3_N和符号标志s₂，将映射后的量化梯度值r1，r2，r3_N代入梯度融合公式，获得上下文索引值Q₂。

Q₂＝81*r1+9*r2+r3_N

其中，Q₂表示上下文索引值，r1，r2，r3_N表示映射后的量化梯度值。

第六步，依次判断每个量化梯度值q3_i和第一个量化梯度值q3₁是否相等，若相等，说明当前像素的上一个像素的第i个预测重建值R_i参与梯度计算和梯度融合计算后产生的上下文索引值为Q₁，将第i个预测重建值R_i所对应的判断标志w_i置为0，若不相等，说明上一个像素的第i个预测重建值R_i参与梯度计算和梯度融合计算后产生的上下文索引值为Q₂，将第i个预测重建值R_i所对应的判断标志w_i置为1，其中i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，其中Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数。

步骤4，获得像素残差。

根据JPEG-LS像素残差计算公式，将多个像素预测值分别与当前像素做差，获得多个预测残差值，预测残差值的计算在一个时钟周期内完成：

$E_i=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Ix}-(P{x}_i+C[Q_1\left]\right)& w_i=0;s_1=0;\\ P{x}_i-C\left[Q_1\right]-\mathrm{Ix}& w_i=0;s_1=1;\\ \mathrm{Ix}-(P{x}_i+C[Q_2\left]\right)& w_i=1;s_2=0;\\ P{x}_i-C\left[Q_2\right]-\mathrm{Ix}& w_i=1;s_2=0;\end{array}\right.$

其中，E_i表示第i个预测残差值，Ix表示当前像素值，Px_i表示第i个像素预测值，i＝1,…,N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数，Q₁，Q₂表示上下文索引值，C[Q₁]表示对应于上下文索引值Q₁的修正残差值，C[Q₂]表示对应于上下文索引值Q₂的修正残差值，w_i表示第i个判断标志位，s₁和s₂表示符号标志。

步骤5，重建值计算。

进行到本步骤时，当前像素的上一个像素的重建值已经计算得出，所以根据上一个像素的重建值可以从当前像素的多个预测残差值和像素预测值中选择出唯一的残差值和像素预测值，根据该残差值可以继续对当前像素进行编码处理，同时，通过当前像素的残差值和像素预测值可以获得当前像素的重建值。

第一步，根据当前像素的上一个像素的重建值，从多个预测残差值中选择出当前像素的残差值，同时，从多个像素预测值中选择出当前像素的预测值。

第二步，判断上个像素的重建值所对应的判断标志是否为零，若为零，说明由上个像素的重建值参与梯度计算和梯度融合计算后所产生的上下文索引值为Q₁，所以将上下文索引值Q₁作为参数更新的上下文索引值Q，将符号标志s₁作为上下文索引值Q的符号标志sign，若不为零，说明由上个像素的重建值参与梯度计算和梯度融合计算后所产生的上下文索引值为Q₂，所以将上下文索引值Q₂作为参数更新的上下文索引值Q，将符号标志s₂作为上下文索引值Q的符号标志sign。

第三步，分别查询量化值表和重建值表，获得像素残差值的量化值和重建值。

量化值表和重建值表是指在图像压缩之前，将所有的像素残差值的量化值和重建值都分别计算出来，保存在两个只读存储器ROM中，在图像压缩的过程中将当前的像素残差值作为地址传给ROM，取出该残差值的量化值和重建值。

第四步，根据JPEG-LS的像素重建值计算公式，获得当前像素的重建值。

$R=\left\{\begin{array}{cc}G+(\mathrm{Px}+C[Q\left]\right)& \mathrm{sign}=0\\ \mathrm{Px}-C\left[Q\right]-G& \mathrm{sign}=1\end{array}\right.$

其中，R表示当前像素的重建值，G表示像素残差值的重建值，Px表示当前像素的预测值，C[Q]表示对应于上下文索引值Q的修正残差值，sign表示上下文索引值Q的符号标志。

步骤6，参数更新。

第一步，将上下文参数A[Q]加上残差量化值的绝对值，获得A[Q]的更新值。

第二步，将残差值的重建值与上下文参数B[Q]相加，将相加后得到的结果分别与N[Q]，-N[Q]，-2N[Q]相比较，根据比较结果计算出更新后的B[Q]和C[Q]。

第三步，判断N[Q]是否等于255，如果等于255，令更新后的N[Q]等于为1，否则将N[Q]加1，作为更新后的N[Q]。

步骤7，误差映射。

判断当前残差值E是否大于0，若大于0，则将2E作为映射后的残差值，否则将-2E-1作为映射后的残差值。

步骤8，Golomb编码。

根据JPEG-LS标准，对映射后的残差值进行Golomb编码。

下面结合附图2对本发明的像素编码位置关系做详细的描述。

图2是本发明的像素编码位置示意图。其中，每个方格表示一个像素，Ix表示当前像素，Ra表示当前像素的左边的相邻像素的重建值，Rb表示当前像素的正上方的相邻像素的重建值，Rc表示当前像素的左上方的像素的重建值，Rd表示当前像素的右上方的像素的重建值。

下面结合附图3对本发明的上下文参数的获取和存储方式做详细的描述。

图3是本发明中的上下文参数的获取和存储方式示意图，图3中的两个双端口RAM用于对上下文参数A[Q]进行存储，两个RAM的存储内容相同，都存有365个上下文参数A[Q]。在图像压缩的过程中，将两个上下文索引值Q₁，Q₂分别作为读地址传给这两个RAM，一个时钟周期之后，取出A[Q₁]和A[Q₂]，当参数更新的上下文索引值Q计算出来之后，从A[Q₁]和A[Q₂]中选择出Q所对应的上下文参数A[Q]，按照JPEG-LS标准对其进行更新操作，并将更新后的参数A_upd分别写入两个RAM中，写地址同为Q。其他上下文参数B[Q]，C[Q]，N[Q]的存储与获取方式与A[Q]相同，不再描述。

Claims (4)

1.JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法，包括如下步骤：

(1)获得预测重建值

1a)编码器接收相机传来的像素，判断当前像素是不是该行图像的首个像素，如果是，则将当前像素的前一个像素的预测重建值赋值为0，执行步骤(2)，否则执行步骤1b)；

1b)由下式获得当前像素的前一个像素的多个预测重建值，预测重建值的计算在一个时钟周期内完成：

R_i＝a-Near+i-1

其中，R_i表示当前像素的前一个像素的第i个预测重建值，i＝1，…，N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near表示JPEG-LS标准中的失真量化参数，a表示当前像素的前一个像素值；

(2)像素预测

根据JPEG-LS像素预测公式获得多个像素预测值，像素预测值的计算在一个时钟周期内完成；

所述的像素预测公式为：

$P_i=\left\{\begin{array}{cc}\min \left(R_i\mathrm{Rb}\right)& \mathrm{Rc}>\max (R_i,\mathrm{Rb})\\ \max (R_i,\mathrm{Rb})& \mathrm{Rc}<\min (R_i,\mathrm{Rb})\\ R_i+\mathrm{Rb}-\mathrm{Rc}& \mathrm{else}\end{array}\right.$

其中，P_i表示第i个像素预测值，R_i表示当前像素的上一个像素的第i个预测重建值，i＝1，…，N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数，Rb表示当前像素正上方的相邻像素的重建值，Rc表示当前像素左上方的相邻像素的重建值，min(R_i，Rb)表示取R_i和Rb两者较小值，max(R_i，Rb)表示取R_i和Rb两者较大值；

(3)获得上下文索引值

3a)将像素重建值Rd减去像素重建值Rb，获得梯度值d1，对d1进行量化，获得量化梯度值q1，Rb和Rd分别是当前像素的两个相邻像素的重建值；

3b)将像素重建值Rb减去像素重建值Rc，获得梯度值d2，对d2进行量化，获得量化梯度值q2，Rb和Rc分别是当前像素的两个相邻像素的重建值；

3c)将像素重建值Rc依次减去每个预测重建值R_i，获得梯度值d3_i，对d3_i进行量化，获得量化梯度值q3_i，其中R_i表示第i个预测重建值，i＝1，…，N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，其中Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数；

3d)将预测重建值R₁作为当前像素的上一个像素的重建值Ra，选择出像素重建值Ra，Rb，Rc，Rd对应的量化梯度值q1，q2，q3₁，对量化梯度值进行符号判断和取反操作，获得映射后的量化梯度值p1，p2，p3₁和符号标志s₁，将映射后的量化梯度值p1，p2，p3₁代入梯度融合公式，获得上下文索引值Q₁；

3e)将预测像素值R_N作为上一个像素的重建值Ra，选择出像素重建值Ra，Rb，Rc，Rd对应的量化梯度值q1，q2，q3_N，对量化梯度值进行判断和取反操作，获得映射后的量化梯度值r1，r2，r3_N和符号标志s₂，将映射后的量化梯度值r1，r2，r3_N代入梯度融合公式，获得上下文索引值Q₂；

3e)依次判断每个量化梯度值q3_i和第一个量化梯度值q3₁是否相等，若相等，则将第i个判断标志w_i置为0，否则将w_i置为1，其中i＝1，…，N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，其中Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数；

(4)获得像素残差

根据JPEG-LS像素残差计算公式，将多个像素预测值分别与当前像素值做差，获得多个预测残差值，预测残差值的计算在一个时钟周期内完成；

所述的JPEG-LS像素残差计算公式如下：

$E_i=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Ix}-(P{x}_i+C[Q_1\left]\right)& w_i=0;s_1=0;\\ P{x}_i-C\left[Q_1\right]-\mathrm{Ix}& w_i=0;s_1=1;\\ \mathrm{Ix}-(P{x}_i+C[Q_2\left]\right)& w_i=1;s_2=0;\\ {\mathrm{Px}}_i-C\left[Q_2\right]-\mathrm{Ix}& w_i=1;s_2=0;\end{array}\right.$

其中，E_i表示第i个预测残差值，Ix表示当前像素值，Px_i表示第i个像素预测值，i＝1，…，N，N表示预测重建值的个数，其值为2*Near+1，Near为JPEG-LS标准中的失真量化参数，Q₁，Q₂表示上下文索引值，C[Q₁]表示对应于上下文索引值Q₁的修正残差值，C[Q₂]表示对应于上下文索引值Q₂的修正残差值，w_i表示第i个判断标志，s₁和s₂表示符号标志；

(5)重建值计算

5a)从多个预测残差值中选择当前像素的上个像素的重建值所对应的预测残差值作为当前像素的残差值，同时，从多个像素预测值中选择当前像素的上个像素的重建值所对应的像素预测值作为当前像素的预测值；

5b)判断当前像素的上个像素的重建值所对应的判断标志是否为零，若为零，则将上下文索引值Q₁作为参数更新的上下文索引值Q，将符号标志s₁作为上下文索引值Q的符号标志sign，若不为零，则将上下文索引值Q₂作为参数更新的上下文索引值Q，将符号标志s₂作为上下文索引值Q的符号标志sign；

5c)分别查询量化值表和重建值表，获得像素残差值的量化值和重建值；

5d)根据JPEG-LS的像素重建值计算公式，获得当前像素的重建值；

(6)参数更新

6a)将上下文参数A[Q]加上残差量化值的绝对值，获得A[Q]的更新值；

6b)将残差值的重建值与上下文参数B[Q]相加，将相加后得到的结果分别与N[Q]，-N[Q]，-2N[Q]相比较，根据比较结果计算出更新后的B[Q]和C[Q]；

6c)判断N[Q]是否等于255，如果等于255，令更新后的N[Q]等于为1，否则将N[Q]加1，作为更新后的N[Q]；

(7)误差映射

判断当前残差值E是否大于0，若大于0，则将2E作为映射后的残差值，否则将-2E-1作为映射后的残差值；

(8)Golomb编码

根据JPEG-LS标准，对映射后的残差值进行Golomb编码。

2.根据权利要求1所述的JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法，其特征在于，步骤3d)和步骤3e)中所述的梯度融合公式为：

Q₁＝81*p1+9*p2+p3₁

Q₂＝81*r1+9*r2+r3_N

其中Q₁，Q₂分别表示两个上下文索引值，p1，p2，p3₁，r1，r2，r3_N表示映射后的量化梯度值。

3.根据权利要求1所述的JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法，其特征在于，步骤5c)中所述的量化值表和重建值表是指在图像压缩之前，将所有的像素残差值的量化值和重建值都分别计算出来，保存在两个只读存储器ROM中，在图像压缩过程中将当前的像素残差值作为地址传给ROM，取出该残差值的量化值和重建值。

4.根据权利要求1所述的JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法，其特征在于，步骤5d)中所述的JPEG-LS的像素重建值计算公式如下：

$R=\left\{\begin{array}{cc}G+(\mathrm{Px}+C[Q\left]\right)& \mathrm{sign}=0\\ \mathrm{Px}-C\left[Q\right]-G& \mathrm{sign}=1\end{array}\right.$

其中，R表示当前像素的重建值，G表示像素残差值的重建值，Px表示当前像素的预测值，C[Q]表示对应于上下文索引值Q的修正残差值，sign表示上下文索引值Q的符号标志。