CN109672891A - Jpeg图像的无损二次压缩方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是JPEG图像的无损二次压缩方法，属于图像无损压缩技术领域。所述方法通过提取原始JPEG图像的相关信息，对编码块进行预测，并对预测块进行变换量化后，得到预测块的变换量化系数，并将此预测块的变换量化系数与从原始JPEG图像得到的当前编码块的原始变换量化系数做差，并对差值进行熵编码，从而在保证JPEG图像质量没有损失的同时，实现了对JPEG图像的有效压缩。本发明的有益效果是，本发明相比现有压缩方法对JPEG图像实现了更高的压缩性能，并可以避免JPEG图像质量的损失。本发明基于JPEG二次编码的特点对编码过程进行了针对性的设计，提出了新的编码块划分和遍历方法，以及新的熵编码预处理方法等，从而可以进一步提升编码性能。

Description

JPEG图像的无损二次压缩方法
技术领域
本发明涉及压缩编码技术领域，是一种JPEG图像的无损二次压缩方法。
背景技术
JPEG图像是目前应用范围最广的图像编码格式，图像服务器保存的图像动辄以T计算。但由于JPEG图像编码标准本身设计年代较早，因此JPEG图像的压缩率并不高，这也给了JPEG图像的二次压缩以可能，并且有很高的实际应用价值。但是目前的JPEG图像二次压缩方案，无论是基于HEVC帧内预测所设计的bpg框架，还是基于深度学习设计的框架，都是有损压缩方案。虽然某些情况下能有较好的压缩率，但是不可避免会造成图像质量的不可逆的损失。
怎样在保证JPEG图像质量没有损失的前提下，对JPEG图像进行二次压缩是一个实际问题。
发明内容
本发明为保证JPEG重构图像质量没有损失的前提下，有效的对JPEG图像进行二次压缩，并且编码复杂度较低，提供了一种JPEG图像的无损二次压缩方法，本发明提供了以下技术方案：
一种JPEG图像的无损二次压缩方法，包括以下步骤：
步骤一：从待压缩的JPEG文件中提取原始JPEG图像宽度、高度、通道数、量化矩阵和变换量化系数的信息参数；
步骤二：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数重建当前编码图像块的像素值，并保存，得到当前编码块的JPEG图像的重建图像部分；
步骤三：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数和步骤二得到的当前编码图像块的像素值，预测当前编码块的图像，得到当前编码块的预测块，对当前编码块的预测块进行变换量化，得到当前编码块的预测块变换量化系数；
步骤四：将步骤一提取的原始JPEG图像块的变换量化系数和步骤四所述当前编码块的预测块变换量化系数做差，得到当前编码块的变换量化系数的残差；
步骤五：将所述当前编码块的变换量化系数的残差进行预处理，将预处理后的数据输入熵编码器，得到码流；
步骤六：重复步骤二到步骤五，直至处理完整幅JPEG图像。
优选地，所述步骤二具体为：
第一步：根据步骤一得到的原始JPEG图像量化矩阵和变换量化系数，利用量化矩阵对变换量化系数进行反量化，得到变换系数；
第二步：对所述变换系数进行反DCT变换，进过反量化和反DCT变换后，得到当前编码块的重建像素矩阵；
第三步：将所述当前编码块的重建像素矩阵和已编码过的编码块的重建像素矩阵一起保存，得到当前完成编码的JPEG图像的重建图像部分。
优选地，所述步骤三具体为：
第一步：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数和步骤二得到的当前编码图像块的像素值，基于空域的相关性预测得到当前编码块的预测块；
第二步：对得到的当前编码块的预测块进行变换和量化，量化矩阵采用步骤一中得到的量化矩阵，经过变换量化后，得到当前编码图像块的预测块的变换量化系数；
优选地，所述步骤五具体为：
第一步：将每个8×8编码块的低频变换量化系数依次遍历，再将高频变换量化系数依次遍历；
第二步：按遍历顺序将当前编码块所包含的所有8×8编码块的变换量化系数依次保存，作为熵编码器的输入量；
第三步：熵编码器编码为二进制数据流，得到最终码流。
优选地，所述遍历方式为SCU遍历方式的光栅扫描，所述SCU的遍历方式内部递归划分为PCU，PCU的大小范围从m×n到8×8，m和n为整数，且均可被8整除。
优选地，所述变换和量化过程以8×8编码块为单位进行，所述预测当前编码块的图像和所述熵编码器编码的过程以PCU为单位进行。
本发明具有以下有益效果：
1.本发明对JPEG图像进行有效的二次压缩，压缩率较高，相比通常的ZIP等压缩方案，对JPEG图像压缩具有极大的性能提升，而且编码复杂度较低，并且可以保证解码的JPEG图像质量与输入的JPEG图像的质量完全一致。而且本方案是目前为止较有效的针对JPEG无损压缩的完整解决方案。
2.本发明是在JPEG的二次压缩过程中，对当前编码块的预测块进行变换量化得到的量化系数，与从JPEG文件中读取的当前编码块的原始变换量化系数做差，并对差值进行熵编码，达到了提高JPEG二次压缩性能的同时保证解码的JPEG图像质量没有损失的目的。
3.本发明针对JPEG的二次无损压缩的特点，设计了相应的块划分方法和遍历方法，进一步提高了编码性能。
4.本发明针对JPEG的二次无损压缩的特点，在熵编码之前加入了预处理方法，进一步提高了编码性能。
附图说明
图1为JPEG二次无损编码整体流程图。
图2为JPEG二次编码整体框架图。
具体实施方式
以下结合具体实施例，对本发明进行了详细说明。
具体实施例一：
根据图1和图2所示：本发明提供一种JPEG图像的无损二次压缩方法，包括以下步骤：
步骤一：从待压缩的JPEG文件中提取原始JPEG图像宽度、高度、通道数、量化矩阵和变换量化系数的信息参数；
步骤二：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数重建当前编码图像块的像素值，并保存，得到当前编码块的JPEG图像的重建图像部分；
步骤三：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数和步骤二得到的当前编码图像块的像素值，预测当前编码块的图像，得到当前编码块的预测块，对当前编码块的预测块进行变换量化，得到当前编码块的预测块变换量化系数；
步骤四：将步骤一提取的原始JPEG图像块的变换量化系数和步骤四所述当前编码块的预测块变换量化系数做差，得到当前编码块的变换量化系数的残差；
步骤五：将所述当前编码块的变换量化系数的残差进行预处理，将预处理后的数据输入熵编码器，得到码流；
步骤六：重复步骤二到步骤五，直至处理完整幅JPEG图像。
对当前待编码图像块的重建过程为：
第一步，根据步骤一中提取的当前编码块的变换量化系数和量化矩阵，利用提取的量化矩阵对当前变换量化系数进行反量化，得到变换系数，然后对得到的变换系数进行反DCT变换，并且此过程的反量化和反变换与JPEG标准规定的方法一致。经过反量化和反变换过程后，得到了当前编码块的重建像素矩阵。
第二步，将得到的当前编码块的重建像素矩阵保存起来，并与之前已经编码过的编码块的重建像素矩阵一起保存，得到当前待编码的JPEG图像的已经重建的图像部分。
当前待编码块进行预测并变换量化的过程为：
第一步，根据步骤二中得到的当前图像的已经重建的图像，基于空域的相关性预测得到当前编码块的预测块。
第二步，对得到的预测块进行变换和量化，量化矩阵采用步骤一中得到的量化矩阵，并且预测块的变换量化过程均基于JPEG编码标准进行，与JPEG标准中的变换和量化过程一致。经过变换量化后，得到了当前待编码图像块的预测块的变换量化系数。
本方案编码过程中，针对JPEG的特点设计了新的分块方法和相应的遍历方式。图像块遍历过程引入了SCU(starting coding unit)的概念。SCU是块划分的基本单位，是块可能划分的最大值。SCU大小为m x n(m,n为整数，且均可以被8整除)，SCU的遍历方式为光栅扫描。进一步，SCU内部需要进行递归划分，划分为PCU(partitiom coding unit)，PCU是编码块进行预测和熵编码的基本单位。PCU的大小范围为从m x n到8x8所有可能的划分大小(但是仍要保证长宽可以被8整除)。实际编码时，编码器会以SCU为单位，递归的将SCU划分成所有可能的PCU的组合，并基于率失真优化量化的方法选择最优的划分结构。最终SCU的划分方式需要编码入码流。
本方案中，变换和量化过程以8x8编码块为单位进行，而预测和熵编码过程则以PCU为单位来进行。例如当编码一个大小为m x n(m,n为整数，且m,n均可以被8整除)的PCU块时，首先会将此PCU块划分为若干8x8编码块，再对此这些8x8编码块分别变换量化。而本方案的预测和熵编码过程的块大小以当前PCU为基础，也就是说预测和熵编码过程的块大小对应于当前PCU的大小。
预处理过程具体为：
以m x n(m,n为整数，且均可以被8整除)大小的PCU的量化系数的编码为例。由于PCU的变换量化以8x8编码块为单位，其所包含的若干8x8编码块的量化系数在变换之后低频系数主要集中于左上角。数据预处理过程会首先对当前所有8x8编码块的变换量化系数进行遍历，遍历顺序为依次对所有相关8x8编码块从低频系数到高频系数依次扫描，并将系数依次保存起来，最后送入熵编码器编码为二进制数据流。
具体实施例二：
与实施例一不同的是，本实施例的JPEG二次无损压缩方案，最终的熵编码器可以是其他类型的熵编码器，例如哈夫曼编码器，cavlc编码器等。
具体实施例三：
与实施例一不同的是，本实施例的JPEG二次无损压缩方案，预测方式可以采用其他方案。例如可以采用基于机器学习的预测方案，或者基于编码块时域相关性的预测方案等。
具体实施例四：
与实施例一不同的是，本实施例的JPEG二次无损压缩方案，熵编码模块数据的预处理可以采用其他方案。例如不进行预处理直接输入，或者将相关8x8编码块的变换量化系数，从高频向低频遍历等方法。
具体实施例五：
与实施例一不同的是，本实施例的JPEG二次无损压缩方案，整体编码框架某些模块的位置可以改变，可以增加某些额外模块，也可以合并或者拆分某些模块。例如imageblock reconstruction模块可以放到最后，可以在prediction模块后加入滤波模块，变换量化模块可以拆分成变换模块和量化模块，等等。
具体实施例六：
与实施例一不同的是，本实施例的量化矩阵不一定与原JPEG文件中读取出的量化矩阵完全一致，可以根据情况而进行改变或者重新设计量化矩阵。量化的输入的块大小也不一定限制为8x8，可以为其他大小。
实施例一在kodak数据集上与目前的一些压缩算法的无损压缩性能进行了比较。分别是JPEG arithmetric coding(JAC)，winzip，total variation(TV)based scheme，DicTV，以及TIP(transactions on image processing)期刊2018年一个最新的jpeg压缩方案。结果如下表1所示，可以看到本方案的jpeg无损压缩性能超过了已有的无损压缩方法，是一个实际可用的方案。
表1、JPEG图像的无损二次压缩方法与其他算法比较表
ours-420 ours-444 2018 TIP DicTV TV .JAC WinZip
parot 16.39％ 18.49％ 9.26％ 3.92％ 2.77％ 1.48％ 0.64％
Hats 15.89％ 18.08％ 10.53％ 3.88％ 2.69％ 2.98％ 0.66％
Window 15.59％ 16.77％ 7.80％ 3.12％ 1.98％ 2.72％ 0.08％
Lighthouse 9.95％ 10.82％ 6.67％ 3.47％ 2.23％ 4.26％ 0.13％
Sailboats 6.70％ 7.51％ 7.62％ 4.01％ 2.86％ 2.98％ 0.05％
Sailing3 15.09％ 16.19％ 7.68％ 4.07％ 2.87％ 3.20％ 0.13％
Girl 12.00％ 12.85％ 6.03％ 4.79％ 3.51％ 2.40％ 0.87％
Monarch 12.69％ 14.17％ 8.71％ 4.68％ 3.19％ 2.51％ 1.11％
Red riding hood 8.62％ 9.83％ 7.51％ 4.21％ 2.76％ 3.57％ 0.08％
Ahoy 14.89％ 15.41％ 7.00％ 3.68％ 2.08％ 3.68％ 0.20％
Beach bums 7.45％ 9.13％ 6.53％ 3.33％ 1.99％ 3.69％ 1.14％
knob&bolt on red door 12.20％ 13.73％ 6.03％ 3.01％ 1.65％ 4.92％ 0.69％
average 12.29％ 13.50％ 7.76％ 3.85％ 2.55％ 3.04％ 0.48％
以上所述仅是JPEG图像的无损二次压缩方法的优选实施方式，JPEG图像的无损二次压缩方法的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和变化，这些改进和变化也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种JPEG图像的无损二次压缩方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤一：从待压缩的JPEG文件中提取原始JPEG图像宽度、高度、通道数、量化矩阵和变换量化系数的信息参数；
步骤二：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数重建当前编码图像块的像素值，并保存，得到当前编码块的JPEG图像的重建图像部分；
步骤三：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数和步骤二得到的当前编码图像块的像素值，预测当前编码块的图像，得到当前编码块的预测块，对当前编码块的预测块进行变换量化，得到当前编码块的预测块变换量化系数；
步骤四：将步骤一提取的原始JPEG图像块的变换量化系数和步骤四所述当前编码块的预测块变换量化系数做差，得到当前编码块的变换量化系数的残差；
步骤五：将所述当前编码块的变换量化系数的残差进行预处理，将预处理后的数据输入熵编码器，得到码流；
步骤六：重复步骤二到步骤五，直至处理完整幅JPEG图像。
2.根据权利要求1所述的一种JPEG图像的无损二次压缩方法，其特征是：所述步骤二具体为：
第一步：根据步骤一得到的原始JPEG图像量化矩阵和变换量化系数，利用量化矩阵对变换量化系数进行反量化，得到变换系数；
第二步：对所述变换系数进行反DCT变换，进过反量化和反DCT变换后，得到当前编码块的重建像素矩阵；
第三步：将所述当前编码块的重建像素矩阵和已编码过的编码块的重建像素矩阵一起保存，得到当前完成编码的JPEG图像的重建图像部分。
3.根据权利要求1所述的一种JPEG图像的无损二次压缩方法，其特征是：所述步骤三具体为：
第一步：根据提取的所述原始JPEG图像的信息参数和步骤二得到的当前编码图像块的像素值，基于空域的相关性预测得到当前编码块的预测块；
第二步：对得到的当前编码块的预测块进行变换和量化，量化矩阵采用步骤一中得到的量化矩阵，经过变换量化后，得到当前编码图像块的预测块的变化量系数。
4.根据权利要求1所述的一种JPEG图像的无损二次压缩方法，其特征是：所述步骤五具体为：
第一步：将每个8×8编码块的低频变换量化系数依次遍历，再将高频变换量化系数依次遍历；
第二步：按遍历顺序将当前编码块所包含的所有8×8编码块的变换量化系数依次保存，作为熵编码器的输入量；
第三步：熵编码器编码为二进制数据流，得到最终码流。
5.根据权利要求1所述的一种JPEG图像的无损二次压缩方法，其特征是：所述遍历方式为SCU遍历方式的光栅扫描，所述SCU的遍历方式内部递归划分为PCU，PCU的大小范围从m×n到8×8，m和n为整数，且均可被8整除。
6.根据权利要求1所述的一种JPEG图像的无损二次压缩方法，其特征是：所述变换和量化过程以8×8编码块为单位进行，所述预测当前编码块的图像和所述熵编码器编码的过程以PCU为单位进行。
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