CN104902285A - 一种图像编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像编码方法，通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码；本发明通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码，在压缩图像主观质量相同的条件下，减小图像文件大小。

Description

一种图像编码方法

技术领域

本发明涉及数字信号处理技术领域，尤其涉及一种图像编码方法。

背景技术

图像压缩是保证图像有效应用的基础，JPEG(Joint Photographic ExpertsGroup)是在国际标准化组织(ISO)领导下制定的第一个国际图像压缩标准。由于JPEG优良的品质，使它在短短几年内获得了成功，被广泛应用于互联网和数码相机领域，网站上80％的图像都采用了JPEG压缩标准。

量化是压缩过程中减少人眼视觉冗余的有效手段，因此，根据图像内容特性，选择合适的量化表可以提高图像的压缩效率。另一方面，人眼对于不同的图像内容中的失真具有不同的敏感程度，但是传统的图像压缩对图像所有区域采用相同的量化方法限制了压缩效率的提升。

发明内容

在保持与JPEG压缩标准兼容的条件下，为了进一步提升图像压缩效率，本申请提供了一图像编码方法，通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码。

进一步地，包括如下步骤，

步骤1)对数个图像块进行DCT变换；

步骤2)分别统计所述数个图像块的每个频带系数在不同量化步长下的失真和码率；

步骤3)选择不超过最大失真的量化步长对应的失真相对于码率的变化率的相反数的均值作为率失真优化中的拉格朗日因子；

步骤4)通过计算得到量化表并进行量化；

步骤5)在量化过程中进行基于人眼视觉特性的系数自适应收缩并得到压缩后的图像。

进一步地，步骤2)还包含，计算每个频带中量化系数在量化步长Qstep为minQ到maxQ(其中minQ<maxQ)时对应的失真，其中量化步长为整数，统计所有块中每个频带量化系数的概率分布，利用量化系数的熵估计JPEG编码的码率。

进一步地，根据公式(1)计算每个频带在不同量化步长下的拉格朗日因子，λ_i,j(Qstep)；

${\mathrm{\&lambda;}}_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)=\frac{D_{i,j}(\mathrm{Qstep}+1)-D_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)}{R_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)-R_{i,j}(\mathrm{Qstep}+1)}---\left(1\right).$

进一步地，根据用户输入的编码质量，计算图像每个频带的平均失真D_in，并选择在保证失真不超过D_in条件下，选择失真不超过D_in的最大量化步长对应的拉格朗日因子的均值，λ₀，作为率失真决策中的拉格朗日因子。

进一步地，根据公式(2)计算的量化步长作为每个频带的量化表的值

$\underset{\mathrm{Qstep}}{\min }{D}_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)+{\mathrm{\&lambda;}}_0{R}_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)---\left(2\right).$

进一步地，据图像块像素方差将图像块分为平滑区域，边缘区域和纹理区域；不同区域采用处理不同的系数收缩个数；

进一步地，图像块方差小于给定阈值Thr1时，该图像块为平滑块，图像块方差大于给定阈值Thr2时，该图像块为边缘块，图像块方差介于Thr1和Thr2之间时该图像块为纹理块。

进一步地，每个图像块按照反Zig-Zag顺序对系数进行收缩处理，其中每种块需要处理的系数个数可以由用户指定，或者按照默认值进行。

进一步地，进行系数收缩的默认值设置为：边缘块最小，纹理块次之，平滑块最大。

本发明通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码，在压缩图像主观质量相同的条件下，减小图像文件大小。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种图像编码方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种图像编码方法的反Zig-Zag扫描顺序图；

图3为本发明实施例采用1_JPEG压缩和自适应量化表压缩时的性能示意图；

图4为本发明实施例采用2_JPEG压缩和自适应量化表压缩时的性能示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

一种制作图像编码方法，通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码。

实施例1

一种制作图像编码方法，包括如下步骤，

步骤1)对数个图像块进行DCT变换；

步骤2)分别统计所述数个图像块的每个频带系数在不同量化步长下的失真和码率；

步骤3)选择不超过最大失真的量化步长对应的失真相对于码率的变化率的相反数的均值作为率失真优化中的拉格朗日因子；

步骤4)通过计算得到量化表并进行量化；

步骤5)在量化过程中进行基于人眼视觉特性的系数自适应收缩并得到压缩后的图像。

实施例2

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例1相同；区别在于步骤2)还包含，计算每个频带中量化系数在量化步长Qstep为minQ到maxQ(其中minQ<maxQ)时对应的失真，其中量化步长为整数，统计所有块中每个频带量化系数的概率分布，利用量化系数的熵估计JPEG编码的码率。

实施例3

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例2相同；区别在于根据公式(1)计算每个频带在不同量化步长下的拉格朗日因子，λ_i,j(Qstep)；

${\mathrm{\&lambda;}}_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)=\frac{D_{i,j}(\mathrm{Qstep}+1)-D_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)}{R_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)-R_{i,j}(\mathrm{Qstep}+1)}---\left(1\right),$

其中，D_i,j(Qstep)和R_i,j(Qstep)分别表示对应(i,j)频带在量化步长为Qstep时的失真和码率，N是图像块大小，在JPEG图像中N＝8。

实施例4

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例3相同；区别在于根据用户输入的编码质量，计算图像每个频带的平均失真D_in，并选择在保证失真不超过D_in条件下，选择失真不超过D_in的最大量化步长对应的拉格朗日因子的均值，λ₀，作为率失真决策中的拉格朗日因子。

实施例5

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例4相同；区别在于根据用户输入的压缩质量，计算图像每个频带允许的最大失真，记作D₀。对于每个频带，选择保证失真不超过D₀的最大量化步长对应的拉格朗日因子作为候选拉格朗日因子，所有频带候选拉格朗日因子的均值作为量化步长决策中的拉格朗日因子，记作λ₀。根据公式(2)计算的量化步长作为每个频带的量化表的值

$\underset{\mathrm{Qstep}}{\min }{D}_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)+{\mathrm{\&lambda;}}_0{R}_{i,j}\left(\mathrm{Qstep}\right)---\left(2\right)$

这样，计算得到每个频带的量化步长，从而构成JPEG编码压缩的量化矩阵输入。

实施例6

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例5相同；区别在于据图像块像素方差将图像块分为平滑区域，边缘区域和纹理区域；不同区域采用处理不同的系数收缩个数；以图像亮度分量中8×8块的像素方差作为图像区域划分的统计量。计算亮度分量中每个8×8块的像素方差Var(i,j)(这里i和j表示图像块坐标)，并根据阈值Thr1,Thr2判断对应的8×8块所属区域。

实施例7

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例6相同；区别在于图像块方差小于给定阈值Thr1时，该图像块为平滑块，图像块方差大于给定阈值Thr2时，该图像块为边缘块，图像块方差介于Thr1和Thr2之间时该图像块为纹理块。对于Var(i,j)小于阈值Thr1的区域记作平滑区域，Var(i,j)大于Thr2为边缘区域，Var(i,j)在Thr1和Thr2之间的8×8块记作纹理区域。

实施例8

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例7相同；区别在于每个图像块按照反Zig-Zag顺序对系数进行收缩处理，其中每种块需要处理的系数个数由用户指定，或者按照默认值进行。系数收缩按照公式(3)进行，

$x=\left\{\begin{array}{cc}x-t& x\&GreaterEqual;T\\ x& \left|x\right|<T\\ x+t& x\&le;-T\end{array}\right..---\left(3\right)$

其中,T是判断系数是否收缩的阈值，t是收缩的幅值。

1)计算当前编码的8×8块的像素方差，如果该方差小于Thr1那么标记该块为平滑块，如果方差大于Thr2那么标记该块为边缘块，否则标记为纹理块；

2)按照反Zig-Zag顺序依次对8x8块内的系数进行自适应收缩，如公式(3)所示，其中不同类型的块处理的系数的个数根据用户输入的值确定，如果用户没有输入，则选择默认值；

为了验证提出的算法性能，表1列出了采用提出的优化应量化表和标准JPEG进行压缩得到的编码性能对比，可以发现，提出的自适应量化表可以在客观质量一致的条件下，节约10％左右的码率,图3和图4为采用JPEG压缩和自适应量化表压缩时的性能，其中“x_JPEG”和“x_自适应量化表”中的数字“x”表示不同图像的编号。

表1提出的自适应量化表和标准JPEG压缩性能比较(BDRATE)

为了验证提出的自适应系数收缩方法，表2列出了系数收缩的JPEG压缩图像和标准JPEG压缩的性能对比结果，可以发现，在质量接近的条件下，提出的方法可以节约1.3％左右的码率，其中质量评价方法是无参考图像质量评价方法[1]，该分值越低代表图像质量越好。

表2图像区域自适应系数收缩方法和标准JPEG压缩性能对比

实施例9

一种制作图像编码方法，其包含的步骤与实施例8相同；区别在于进行系数收缩的默认值设置为：边缘块最小，纹理块次之，平滑块最大。

本发明通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码，在压缩图像主观质量相同的条件下，减小图像文件大小。

以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种图像编码方法，其特征在于，通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码。

2.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于包括如下步骤，

步骤1)对数个图像块进行DCT变换；

步骤2)分别统计所述数个图像块的每个频带系数在不同量化步长下的失真和码率；

步骤3)选择不超过最大失真的量化步长对应的失真相对于码率的变化率的相反数的均值作为率失真优化中的拉格朗日因子；

步骤4)通过计算得到量化表并进行量化；

步骤5)在量化过程中进行基于人眼视觉特性的系数自适应收缩并得到压缩后的图像。

3.根据权利要求2所述的图像编码方法，其特征在于所述步骤2)还包含，

计算每个频带中量化系数在量化步长Qstep为minQ到maxQ(其中minQ<maxQ)时对应的失真，其中量化步长为整数，统计所有块中每个频带量化系数的概率分布，利用量化系数的熵估计JPEG编码的码率。

4.根据权利要求3所述的图像编码方法，其特征在于，

根据公式(1)计算每个频带在不同量化步长下的拉格朗日因子，λ_i,j(Qstep)；

5.根据权利要求4所述的图像编码方法，其特征在于，

根据用户输入的编码质量，计算图像每个频带的平均失真D_in，并选择在保证失真不超过D_in条件下，选择失真不超过D_in的最大量化步长对应的拉格朗 日因子的均值，λ₀，作为率失真决策中的拉格朗日因子。

6.根据权利要求5所述的图像编码方法，其特征在于，

根据公式(2)计算的量化步长作为每个频带的量化表的值

7.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，

根据图像块像素方差将图像块分为平滑区域，边缘区域和纹理区域；不同区域采用处理不同的系数收缩个数。

8.根据权利要求7所述的图像编码方法，其特征在于，

图像块方差小于给定阈值Thr1时，该图像块为平滑块，图像块方差大于给定阈值Thr2时，该图像块为边缘块，图像块方差介于Thr1和Thr2之间时该图像块为纹理块。

9.根据权利要求8所述的图像编码方法，其特征在于，

每个图像块按照反Zig-Zag顺序对系数进行收缩处理，其中每种块需要处理的系数个数可以由用户指定，或者按照默认值进行。

10.根据权利要求9所述的图像编码方法，其特征在于，

进行系数收缩的默认值设置为：边缘块最小，纹理块次之，平滑块最大。